Manufatura CAD em visão computacional

Cada produto fabricado começa com um plano digital, geralmente um modelo de design auxiliado por computador (CAD) criado com software de fabrico. Este projeto 3D ou modelo 3D define cada superfície, orifício e dimensão de um produto. 

Os engenheiros o utilizam para projetar, testar e preparar peças para a produção. Mas, por vezes, surgem problemas entre o modelo CAD e o produto acabado.

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Por exemplo, as peças podem estar desalinhadas, as características podem ser negligenciadas e podem ocorrer inconsistências durante a produção. Estes problemas resultam em custos adicionais e podem ser demorados. É por isso que os fabricantes estão a combinar o fabrico CAD com a visão computacional, um ramo da inteligência artificial (IA) que torna possível para as máquinas interpretarem e analisarem dados visuais. 

Enquanto o CAD fornece um projeto preciso, capturando a estrutura exata de cada peça, a visão computacional adiciona uma camada visual de inteligência sobre ele. Utiliza dados de câmeras e sensores para inspecionar, validar e rastrear peças durante o desenvolvimento do produto. 

Juntos, os sistemas CAD e de visão computacional podem otimizar fluxos de trabalho críticos e apoiar a manufatura inteligente como parte da mudança para a Indústria 4.0. A Indústria 4.0 integra tecnologias digitais avançadas, como IA e automação, na manufatura para criar sistemas mais confiáveis e eficientes. 

Neste artigo, exploraremos como o CAD e a visão computacional podem preencher a lacuna entre o design e a execução. Vamos começar!

O papel do CAD na manufatura moderna

Quando um produto é criado através de um processo de manufatura inteligente, ele começa com um plano digital construído em CAD. Os engenheiros usam o CAD para definir cada detalhe e garantir que o design seja otimizado para uma produção eficiente. Da manufatura aditiva à montagem final, todos os processos adicionais dependem da precisão dos dados CAD. 

Depois que os modelos CAD são criados, eles são passados para o software de fabricação assistida por computador (CAM). As soluções CAM traduzem o projeto digital em instruções para produção, gerando trajetórias de ferramentas, que definem os movimentos exatos das ferramentas de corte, e o código G, a linguagem de programação usada pelas máquinas para executar esses movimentos. Essas instruções são então enviadas para máquinas de controle numérico computadorizado (CNC) e outras ferramentas automatizadas, que cortam, perfuram e moldam matérias-primas para criar peças que correspondam ao projeto CAD original.

Os modelos CAD também podem ser usados para executar simulações, testar diferentes operações de usinagem e dar suporte à garantia de qualidade para maquinistas no chão de fábrica. Curiosamente, os dados de design CAD podem até ser enviados diretamente para configurações de impressão 3D para prototipagem rápida ou fabricação de pequenas tiragens. 

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Introduzindo visão computacional em fluxos de trabalho CAD

O CAD fornece a base para o design. Mas para transformar esse design em um produto físico preciso, os fabricantes precisam de feedback em tempo real do chão de fábrica. É aqui que a visão computacional desempenha um papel fundamental.

Modelos de visão computacional como o Ultralytics YOLO11 suportam tarefas de visão essenciais, como a detecção de objetos, que identifica e localiza itens dentro de uma imagem, e a segmentação de instâncias, que separa objetos individuais rotulando cada pixel. Essas capacidades ajudam os fabricantes a monitorar a produção, detectar defeitos e garantir a qualidade ao longo do processo.

Em seguida, vamos dar uma olhada mais de perto em como isso funciona em diferentes etapas da manufatura. 

Do físico ao digital: Scan-to-CAD e engenharia reversa

Criar um modelo CAD do zero leva tempo, especialmente ao trabalhar com sistemas legados ou componentes personalizados que não possuem designs digitais preexistentes. Técnicas como scan-to-CAD podem acelerar o processo de conversão de objetos físicos em modelos CAD digitais. 

Dispositivos de escaneamento 3D podem ser usados com visão computacional para capturar o formato, as características e as dimensões de um componente. Um sistema de scan-to-CAD pode então identificar superfícies, furos e bordas, traduzindo-os automaticamente em geometria CAD. 

Isso acelera as iterações de design, permite a criação de modelos imprimíveis em 3D e fornece aos maquinistas opções flexíveis de CAM para prototipagem. O Scan-to-CAD é especialmente impactante quando se trata de engenharia reversa, onde as peças físicas existentes devem ser digitalizadas para redesenho ou reprodução.

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Unindo o digital e o físico: RA e visão na montagem

No chão de fábrica, mesmo pequenos erros de montagem podem transformar-se em grandes problemas de qualidade, especialmente em indústrias como a automóvel. Para resolver esses problemas, os fabricantes estão a usar realidade aumentada (RA) e visão computacional para orientar a montagem. A RA sobrepõe informações digitais à visão do mundo real, ajudando os trabalhadores a seguir instruções precisas sem mudar para ecrãs ou manuais separados.

Os sistemas de visão computacional podem rastrear a posição e a orientação de cada componente em tempo real. Se uma peça estiver faltando ou desalinhada, o sistema sinaliza o problema e sobrepõe orientações corretivas no headset AR do técnico. Isso permite que as equipes detectem erros imediatamente e mantenham a qualidade consistente no chão de fábrica.

Por exemplo, na montagem automotiva, a RA pode projetar um layout baseado em CAD de uma porta de carro na estrutura física, mostrando exatamente onde cada parafuso, maçaneta e componente deve ser colocado. Isso garante que cada peça seja instalada na posição e sequência corretas.

Fechando o ciclo: garantia de qualidade orientada por CAD

Depois que um produto é fabricado, a próxima etapa é garantir que ele corresponda ao projeto CAD original. As soluções de visão computacional podem automatizar este processo de inspeção, comparando o produto fabricado com seus projetos CAD.

Os sistemas de visão usam técnicas como deteção de objetos, segmentação e estimativa de pose para avaliar forma, tamanho, colocação e qualidade da superfície. Essas verificações podem ser executadas durante a produção como parte do controlo de qualidade, permitindo que as equipas detetem problemas sem interromper a linha.

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Em particular, os modelos de visão computacional como o YOLO11 tornam isto possível, detectando características em falta ou defeitos de superfície em tempo real. Quando integradas com CAD, as verificações de qualidade baseadas em visão podem comparar os produtos acabados com as especificações de design, detectando erros antes da embalagem ou do envio.

Aplicações da visão computacional na manufatura orientada por CAD

Agora que temos uma melhor compreensão dos fluxos de trabalho CAD e da manufatura baseada em CAD usando visão computacional, vamos dar uma olhada mais de perto em algumas aplicações do mundo real.

Inspeção de qualidade automatizada nas indústrias automotiva e aeroespacial

Na fabricação de carros e aviões, o posicionamento de cada peça, incluindo porcas, parafusos, rebites, etc., precisa ser preciso. Fazer isso manualmente tem muitas limitações, como erros humanos e atrasos. 

Por exemplo, um único rebite desalinhado na fuselagem de um avião pode comprometer a integridade estrutural, enquanto na fabricação de automóveis, um sensor ou suporte instalado incorretamente pode levar a falhas no sistema ou recalls.

Uma ótima solução é automatizar as inspeções de qualidade usando Visão de IA. Esses sistemas usam câmeras, sensores e IA para identificar defeitos, medir peças e verificar a colocação correta das peças, tornando a produção mais rápida, precisa e segura.

Robótica guiada por visão para acabamento de precisão

Da mesma forma, tarefas como esmerilhamento, polimento ou corte exigem alta precisão. A execução manual dessas tarefas pode, às vezes, resultar em defeitos que podem ser caros para corrigir posteriormente. 

O uso de robôs guiados por visão pode reduzir a chance de produção de tais defeitos. Esses robôs usam visão 3D para escanear a peça e compará-la com seu modelo CAD. Em seguida, realizam operações de acabamento com precisão com base nos resultados da comparação. 

Por exemplo, se uma peça fundida tiver material extra, o robô sabe exatamente onde está e quanto aparar com base no design CAD da peça. Estas configurações dependem frequentemente de uma programação CAM precisa, onde programadores qualificados otimizam os processos de maquinação e os movimentos do robô com base nos dados CAD.

Ao combinar fluxos de trabalho CAD CAM com Visão de IA, os fabricantes podem manter consistentemente uma qualidade superior, mesmo para as peças mais complexas. Esses fluxos de trabalho não apenas melhoram a qualidade, mas também tornam a produção em massa mais confiável.

Verificação de montagem baseada em RA na indústria aeroespacial

Corrigir erros de montagem na indústria aeroespacial é caro e demorado. Para evitá-los, muitas empresas aeroespaciais estão adotando sistemas de realidade aumentada integrados com visão computacional e modelos CAD. 

Por exemplo, a Northrop Grumman, líder global em tecnologia aeroespacial e de defesa, usa headsets AR para auxiliar na montagem de sistemas complexos como satélites. Eles aproveitam o software CAD/CAM para criar modelos digitais em escala real, que são então projetados na espaçonave física durante a construção. Os componentes e as instruções aparecem exatamente onde são necessários, e as sobreposições permanecem alinhadas à medida que os técnicos se movem. Esta orientação em tempo real acelera a montagem e reduz significativamente o retrabalho dispendioso.

Benefícios da integração da visão computacional com CAD

Aqui estão alguns benefícios de integrar a Visão de IA com fluxos de trabalho CAD: 

• Design de produto mais rápido: Com a visão computacional, os fabricantes podem digitalizar componentes rapidamente. Esses sistemas usam reconhecimento automatizado e digitalização 3D para substituir a modelagem manual, otimizando e acelerando a criação de modelos CAD.

• Maior precisão na manufatura: Os sistemas de visão computacional detectam problemas como desalinhamentos, falhas de superfície ou recursos ausentes em tempo real, melhorando a detecção de defeitos e a precisão geral.

• Produtividade e treinamento aprimorados: Os sistemas de visão de IA alimentados por deep learning fornecem orientação em tempo real usando sobreposições CAD e ferramentas de AR. Isso reduz o tempo de treinamento para novos operadores.

Desafios e considerações

Apesar dos benefícios da visão computacional na fabricação CAD-CAM, existem alguns desafios de implementação a serem considerados. Aqui estão alguns fatores-chave a ter em mente: 

• Complexidade dos dados e do modelo: Os sistemas de visão computacional dependem de grandes volumes de dados de alta qualidade. Sem dados limpos, o desempenho pode cair.

• Escalabilidade e custo: As ferramentas avançadas de visão computacional, os scanners 3D e os dispositivos de ponta são frequentemente caros. Escalá-los em várias linhas ou locais pode exigir um investimento inicial.

• Integração com sistemas legados: Integrar visão computacional e CAD com sistemas de manufatura mais antigos pode ser desafiador e, frequentemente, caro.

Principais conclusões 

A visão computacional está redefinindo o papel do CAD na fabricação, permitindo inspeções mais inteligentes e ciclos contínuos de design para produção. O que antes exigia horas de verificações manuais agora acontece em tempo real - reduzindo erros e dando às equipes maior controle. A indústria de manufatura está mudando para operações orientadas por dados e lideradas pelo design, com a Visão de IA se tornando um componente central dos modernos sistemas CAD/CAM. 

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