Análise da influência do tipo de iluminação sobre os resultados de medição de uma máquina de medição por coordenadas com sensor de câmera

Joab Sobreira de Andrade

Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia da Paraíba (IFPB) Brasil

Marlio Antônio da Silva

Universidade Federal da Paraíba (UFPB) Brasil

Manoel Fideles Filho

Universidade Federal da Paraíba (UFPB) Brasil

José Carlos de Lima Júnior

ORCID iD Universidade Federal da Paraíba (UFPB) Brasil

João Bosco de Aquino Silva

ORCID iD Universidade Federal da Paraíba (UFPB) Brasil

Resumo

Os sistemas de medição desempenham um importante papel nas atividades produtivas atuais, principalmente nas indústrias que utilizam os processos de manufatura. O controle metrológico satisfatório contribui para uma produção mais eficiente, economizando recursos e tornando a empresa mais competitiva, todavia, as exigências mais recentes quanto ao tempo de fabricação e à qualidade dos produtos necessitam de sistemas de medição mais confiáveis, rápidos e seguros, motivando o estudo e desenvolvimento de sistemas de medição que atendam a essa crescente demanda. Assim, o presente artigo aprofundou-se no estudo e na pesquisa na área de metrologia com máquina de medição por coordenadas com sensor de câmera, avaliando a influência da iluminação sobre os resultados de medição. Dois tipos específicos de iluminação foram avaliados: ring e coaxial. Os resultados obtidos constataram que o operador da máquina pode representar uma forte fonte de incerteza de medição, pois operadores distintos levaram a resultados variados. Verificou-se ainda o melhor par de iluminação ring–coaxial, com o qual se obteve uma incerteza-padrão de 0,4 µm e a existência de uma zona de iluminação, compreendida entre 10% e 40% para a ring e entre 0% e 20% para a coaxial, para a qual os resultados se mostraram mais exatos.

Palavras-chave


incerteza de medição; máquina de medição por coordenadas; sensor de câmera


Texto completo:

Referências


ALBERTAZZI, A.; DE SOUSA, A. R. Fundamentos da metrologia científica e industrial. 2. ed. São Paulo: Manole, 2017. 480 p.

CARMIGNATO, S.; VOLTAN, A.; SAVIO, E. Metrological performance of optical coordinate measuring machines under industrial conditions. CIRP Annals – Manufacturing Technology, v. 59, n. 1, p. 497-500, Dec. 2010. DOI: https://doi.org/10.1016/j.cirp.2010.03.128.

CHAI, Z.; LU, Y.; LI, X.; CAI, G.; TAN, J.; YE, Z. Non-contact measurement method of coaxiality for the compound gear shaft composed of bevel gear and spline. Measurement, v. 168, p. 108453, 2021. DOI: https://doi.org/10.1016/j.measurement.2020.108453.

CHEN, P.-C.; LIN, Y.-T.; TRUONG, C.-M.; CHEN, P.-S.; CHIANG, H.-K. Development of an automated optical inspection system for rapidly and precisely measuring dimensions of embedded microchannel structures in transparent bonded chips. Sensors, v. 21, n. 3, p. 698, 2021. DOI: https://doi.org/10.3390/s21030698.

FRUSTACI, F.; PERRI, S.; COCORULLO, G.; CORSONELLO, P. An embedded machine vision system for an in-line quality check of assembly processes. Procedia Manufacturing, v. 42, p. 211-218, 2020. DOI: https://doi.org/10.1016/j.promfg.2020.02.072.

INMETRO – INSTITUTO NACIONAL DE METROLOGIA, QUALIDADE E TECNOLOGIA. Vocabulário Internacional de Metrologia: Conceitos fundamentais e gerais e termos associados. Duque de Caxias, RJ: INMETRO, 2012. Disponível em: http://www.inmetro.gov.br/inovacao/publicacoes/vim_2012.pdf. Acesso em: 15 set. 2016.

MALAMAS, E. N.; PETRAKIS, E. G. M.; ZERVAKIS, M.; PETIT, L.; LEGAT, J.-D. A survey on industrial vision systems, applications and tools. Image and Vision Computing, v. 21, n. 2, p. 171-188, 2003. DOI: https://doi.org/10.1016/S0262-8856(02)00152-X.

MARES, A. I.; BERGMANS, R. H. Evaluation of an optical coordinate measuring machine for measuring grated structures. Measurement Science and Technology, v. 23, n. 9, p. 094012, 2012. Disponível em: https://iopscience.iop.org/article/10.1088/0957-0233/23/9/094012/meta. Acesso em: 13 nov. 2017.

MITUTOYO. Manual do VISIONPAK. 2010.

MITUTOYO. Manual Crysta-Apex S Series. 2015. Disponível em: https://www.mitutoyo.com/webfoo/wp-content/uploads/CRYSTA_ApexS-_2202.pdf. Acesso em: 22 ago. 2016.

MITUTOYO. Data processing system for Manual/ CNC CMM – MCOSMOS: Catalog Nº. E16008. 2016. Disponível em: https://www.mitutoyo.ca/images/E16008_4_MCOSMOS_social.pdf. Acesso em: 22 ago. 2016.

TAO, W.; XU, Y.; LIU, H.; WANG, C.; ZHENG, L. Machining accuracy detection of PCB hole by X-ray micro-CT. Micron, v. 131, p. 102826, 2020. DOI: https://doi.org/10.1016/j.micron.2020.102826.

ZANCUL, E.; MARTINS, H. O.; LOPES, F. P.; SILVA NETO, F. A. Machine vision applications in a learning factory. Procedia Manufacturing, v. 45, p. 516-521, 2020. DOI: https://doi.org/10.1016/j.promfg.2020.04.069.


DOI: http://dx.doi.org/10.18265/1517-0306a2021id4752

O arquivo PDF selecionado deve ser carregado no navegador caso tenha instalado um plugin de leitura de arquivos PDF (por exemplo, uma versão atual do Adobe Acrobat Reader).

Como alternativa, pode-se baixar o arquivo PDF para o computador, de onde poderá abrí-lo com o leitor PDF de sua preferência. Para baixar o PDF, clique no link abaixo.

Caso deseje mais informações sobre como imprimir, salvar e trabalhar com PDFs, a Highwire Press oferece uma página de Perguntas Frequentes sobre PDFs bastante útil.

Download do PDF
Imprimir artigo
Exibir metadados
Como citar este documento

Visitas a este artigo: 963

Total de downloads do artigo: 684