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Equipamento desenvolvido na FEM
usa câmera para alinhamento de rodas
Método é mais rápido e barato que
o convencional
Pesquisadores
do Laboratório de Processamento de Sinais da Faculdade de
Engenharia Mecânica (FEM), coordenados pelo professor Paulo
Roberto Gardel Kurka, acabam de desenvolver um protótipo que
possibilitará o alinhamento das rodas de um veículo por meio
de câmeras. Entre
as principais novidades do novo equipamento, está a redução
em 40% do tempo de verificação da angulagem da roda em comparação
ao medidor tradicional e, também, a facilidade de manipulação
do equipamento. Outro ponto a ser destacado é com relação
ao custo. Kurka contou que para esse primeiro modelo foram
investidos cerca de mil reais. Duas empresas já se interessaram
pelo desenvolvimento do produto. “Já fizemos a apresentação
para uma empresa interessada na participação do desenvolvimento.
Agora, estamos agendando a exposição com outra empresa”, esclareceu
o coordenador.
Os sistemas
de alinhamento comumente utilizados no mercado estão baseados
na instalação de sensores mecânicos nas rodas dos veículos
e, também, em ambientes apropriados para realizar a calibração.
Além desses equipamentos, são necessários painéis graduados
corrediços presos numa parede. Há também o investimento em
recursos humanos, uma vez que o operador precisa de treinamento
adequado. “O sistema não é muito fácil de ser manipulado.Uma
pessoa leiga, por exemplo, não tem condições de operá-lo”,
garantiu o docente.
O sistema
proposto pelos pesquisadores da FEM é muito mais simples,
ou seja, uma vez que as câmeras estejam posicionadas corretamente
e a iluminação seja adequada, qualquer pessoa com um mínimo
de treinamento consegue executar a verificação do alinhamento.
Portanto, o custo com capacitação cai drasticamente, tornando-se
uma vantagem bastante competitiva.
Ainda,
a eliminação do processo de regulagem da projeção do feixe
de luz no painel graduado acaba acarretando os 40% de redução
de tempo nesse tipo de verificação. Kurka ressaltou, no entanto,
que o alinhamento é composto de medição e correção. “É importante
lembrar que o tempo de ajuste continua sendo o mesmo”, assegurou.
Metodologia
Duas
câmeras, alinhadas e dispostas sobre um sistema de posicionamento,
capturam a imagem do pneu a ser analisado. Tanto a câmera
da esquerda como a da direita identificam um mesmo padrão
e enviam essas informações para um programa de processamento
de imagens. São, na verdade, uma reconstrução tridimensional,
ou seja, dois padrões são transformados em uma única imagem
virtual tridimensional. O resultado servirá de base para comparação
com outra imagem padrão de um pneu alinhado. “A variação é
que fornece a informação sobre o estado do alinhamento”, explicou
Kurka.
Outra peculiaridade dessa
técnica de trabalhar com padrões é que as câmeras utilizadas
individualmente são de baixa resolução. Quando se fixa o olhar
em um pixel – unidade ótica de imagem –, é bem possível que,
talvez, ao mover o pneu, naquele ponto, nenhuma mudança seja
perceptível. No entanto, quando se seleciona um padrão de
pixels, mesmo que um deles permaneça inalterado, é possível
observar uma pequena variação que é captada pelo software.
O fato de se trabalhar com um padrão de pixels e não somente
com um, fornece uma precisão chamada sub-pixel. “É isso que
possibilita a medição de pequenas variações de grau, como
por exemplo, 0,5° ou 1°. Para isso é importante um padrão
de alinhamento. O que medimos é a variação angular”, ressaltou
o coordenador.
Nesse ínterim, tanto faz se
o aro do pneu é 14, 15 ou 18. O objeto de medição é o nível
de inclinação. Por isso que é fundamental informar ao sistema
o que é o alinhamento de um pneu padrão. A partir daí é feita
e identificação de avaliação. Um ponto importante é que, à
semelhança dos sistemas tradicionais de medição, o equipamento
precisa estar alinhado com o veículo.
Software
O sistema de processamento das imagens foi desenvolvido à
base do software livre chamado “Blender” e de ferramentas
de processamento numérico. De acordo com Carlos Roberto Mingoto
Junior, aluno de doutorado, o grau de dificuldade inicial
foi aprender a manusear o software de desenho e simulação
virtual.
Para o aluno de iniciação
científica Otavio Lins de Oliveira Neto, todo o processamento
matemático é bastante complicado. “Usamos o tempo todo ferramentas
de geometria analítica e álgebra linear para conseguir ver
os padrões na roda e, daí, conseguir construir um modelo virtual”,
disse.
Segundo Kurka, esse sistema
operacional permitiu aprender e colocar em prática o que eles
queriam. Agora, na terceira etapa do projeto, que é a de trabalhar
com o protótipo de verdade, é que os problemas reais surgem
e possibilitam tornar o produto comercial. No entanto, ele
observou que é necessário melhorar o protótipo existente para
ter um produto apresentável. “O custo de instalação é relativamente
pequeno. O maior custo está realmente no desenvolvimento,
entre a ideia e a concretização do projeto”, afirmou.
Tradição
O coordenador da pesquisa contou que o interesse por esse
trabalho surgiu a partir de outra experiência, também realizada
sob sua orientação, quando outro aluno, ainda no mestrado,
desenvolveu o controle de um canhão de projeção de luz. Em
seguida, no doutorado, esse mesmo aluno usou câmeras para
monitoramento de vibração de um sistema de circulação e extração
de petróleo.
Quando
Mingoto veio com a proposta de desenvolver o mesmo princípio
da utilização de câmeras, só que agora para monitorar o alinhamento
de rodas de veículos, isso significou a continuidade de uma
pesquisa que, para Kurka, ainda tem muitos resultados a serem
produzidos. Esse é um processo que, segundo ele, vem de outros
trabalhos que deram subsídios e informações muito importantes.
“Temos um grande número de alunos que vêm se beneficiando
e contribuindo para que chegássemos até aqui”, ressaltou.
Na opinião do docente, esse
projeto, embora de concepção bastante simples, apresentou
dificuldades com o processamento das imagens e as descrições
das geometrias envolvidas no problema se mostraram bastante
trabalhosas. O envolvimento foi intenso e atualmente toda
essa fase de desenvolvimento teórico já foi superada com resultados
satisfatórios. “Agora nosso maior desafio, que não é tão grande
assim, é tornar o sistema mais confiável e de operação mais
simples. Já temos definida toda a base matemática e estamos
exatamente desenvolvendo a prática”, garantiu.
O projeto, bem como as bolsas
de estudo dos alunos envolvidos, teve financiamento da Fundação
de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (Fapesp).
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Publicações
Kurka, P.R.G.; Delgado, J.V., Mingoto Jr., C.,Automatic Estimation
of Camera Parameters from a Solid Calibration Box. Trabalho
submetido a revista IEEE Transactions on Image Processing
em 08/11/2010 – Em fase de “peer review”.
Rudek, M., Canciglieri jr, O., Kurka, P. R. G. Multiple 3D
objects identification from images based on bounding box reconstruction
In: 20th International Congress of Mechanical Engineering,
2009, Gramado, RS - Brazil. Proceedings of COBEM 2009. Rio
de Janeiro: ABCM, 2009. p.1-6.
Luiz Ferreira Menezes Junior . “Processamento de Imagens na
Análise Dinâmica de Risers de Produção de Petróleo com Modelo
de Escala Reduzida em Ambiente de Laboratório”. Tese de doutorado.
Faculdade de Engenharia Mecânica, UNICAMP. Defesa em 31/07/2008
Kurka, P. R. G., Rudek, M. Three-Dimensional Volume and Position
Recovering Using a Virtual Reference Box. IEEE Transactions
on Image Processing. , v.16, p.573 - 576, 2007.
Marcelo Rudek. “Método de Posicionamento e Dimensionamento
3D baseado em Imagens Digitais”. Tese de doutorado. Faculdade
de Engenharia Mecânica, Unicamp. Defesa em 14/07/2006.
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