Sistema de inspeção de bateria de lítio em placas eletrônicas: uma proposta a partir da integração de CLP e aprendizado de máquina

Abstract

O presente trabalho tem como objetivo o desenvolvimento de um sistema de inspeção de baterias de lítio a partir da integração do Controlador Lógico Programável (CLP) e Aprendizado de Máquina (AM), identificando vantagens, desvantagens e desafios associados ao atendimento das necessidades das instalações industriais. O projeto busca utilizar materiais e tecnologias de baixo custo, garantindo sua viabilidade econômica e facilidade de implementação. A inovação do trabalho está na adaptação dos critérios organizacionais, utilizando ferramentas da indústria 4.0, proporcionando uma solução prática, eficiente e assertiva. Dessa forma, o sistema proposto visa atender a esses aspectos, oferecendo uma alternativa acessível para detecção de falhas de montagem, otimização e qualidade. A integração foi feita usando redes industriais como Modbus/TCP, bastante utilizadas no âmbito industrial. A inspeção do sistema baseia-se em um aprendizado supervisionado, realizando a detecção da bateria via webcam e, em seguida, compara a imagem capturada com o modelo criado a partir do Dataset OK e NG, e, portanto, a comparação entre ambas implicará em um resultado aprovado ou reprovado da peça. O sistema desenvolvido foi capaz de obter um bom desempenho de detecção e classificação durante os testes e validações. Ademais, o trabalho designou a observação dessa integração nos demais segmentos, instigando oportunidades e melhorias para efetivo avanço. Portanto, o estudo concluiu que, apesar das adversidades para a implementação de AM aos CLP’s serem significativas, a integração demonstra um rumo promissor para otimizar a eficiência operacional, a flexibilidade, a transmissão de dados, a redução de custos e o auxílio nas tomadas de decisão em empresas que possuem recursos limitados e carência de modernização.