Plataforma para inspeção de qualidade em processos de rotulagem empregando visão de máquina

Abstract

A rotulagem correta de produtos é um requisito regulatório crítico para a segurança do consumidor, sendo a inspeção manual deste processo suscetível a falhas humanas em linhas de produção de alta velocidade. Uma possível solução para este problema a aplicação de visão computacional em um ambiente controlado, permite a validação eficaz da qualidade dos rótulos e a integração com protocolos industriais. Nesta direção, este trabalho propõe o desenvolvimento de uma plataforma para inspeção de qualidade em processos de rotulagem empregando visão de máquina, justificado pela necessidade de mitigar riscos à saúde pública e prejuízos financeiros decorrentes de informações ilegíveis ou incorretas. Devido à escassez de amostras com defeitos, é proposto um algoritmo para simulação de defeitos de impressoras de jato contínuo, as quais são as mais utilizadas em rotulagens de produtos de consumo. A metodologia aplicada consistiu na construção de uma plataforma com iluminação planejada e um sensor de posicionamento Time-of-Flight, utilizando um microprocessador Raspberry Pi para interfaceamento de hardware e comunicação via protocolo Modbus TCP com um sistema supervisório Elipse E3 e o módulo de processamento de imagens. Foram desenvolvidos algoritmos em Python utilizando a biblioteca OpenCV para préprocessamento e o motor PaddleOCR para o reconhecimento óptico de caracteres, além da criação de softwares para gerar amostras digitais de defeitos de desvio de jato e entupimento de bocal. Os resultados demonstraram que o sistema atingiu uma acurácia de 90% na validação de rótulos sem defeitos e identificou corretamente as falhas em rótulos com defeitos simulados. Apresentando taxas de leitura inferiores a 20% nestes casos, são acionados os alarmes de inconformidade no sistema supervisório. A análise dos dados confirma a hipótese inicial, concluindo que a plataforma desenvolvida é robusta para atuar como uma barreira de qualidade automatizada, eliminando os erros inerentes da inspeção humana.