Esquema Geral

O diagrama a seguir mostra como todas as partes do projeto se comportam.

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Simulando a linha de produção

Antes do desenvolvimento do sistema de análise de dados é necessário construir uma pequena linha de produção para a obtenção dos dados.

A linha de produção se baseia em duas esteiras lado a lado, cada uma com um eixo móvel e um eixo fixo conectado a um motor DC de 12V controlado pelo microcontrolador Arduino Uno, Ponte H e controle de velocidade feito por um controle remoto e um módulo receptor IR conectado ao microcontrolador.

Sobre essas esteiras será colocada a câmera Pixy que funcionará como sensor para obtenção de dados, e um pouco mais distante, visualizando a esteira como um todo a Raspcam será a responsável realizar o streaming de vídeo. Ambas são apresentadas no tópico de sensores.

O diagrama a seguir exemplifica o funcionamento da esteira.

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Sensores

Para a coleta de dados de produção foi escolhida a câmera Pixy, que captura a imagem, identifica objetos pela cor, calcula tamanho e posição bidimensional e disponibiliza essa informação via porta serial em tempo real segundo um padrão preestabelecido. Os fabricantes da Pixy asseguram as seguintes capacidades:

  • Até 7 cores reconhecidas ao mesmo tempo.
  • Centenas de objetos ao mesmo tempo em tela.
  • 50 frames por segundo.

Estas características permitem retirar varias informações da produção que, sem a Pixy, envolveriam muita circuitaria e processamento de imagens.

Abaixo estão as especificações técnicas da Pixy:

  • Processador: NXP LPC4330, 204 MHz, dual core
  • Sensor de imagem: Omnivision OV9715, 1/4″, 1280×800
  • Campo de visão da lente: 75 graus horizontal, 47 graus vertical
  • Tipo de lente: standard M12
  • Consumo de energia: 140 mA
  • Entrada de energia: USB input (5V) or unregulated input (6V to 10V)
  • RAM: 264K bytes
  • Flash: 1M bytes
  • Outputs: UART serial, SPI, I2C, USB, digital, analog
  • Dimensões: 2.1″ x 2.0″ x 1.4
  • Peso: 27 gramas

Abaixo estão imagens ilustrativas do sensor:

Para o projeto será utilizada a porta serial para comunicação e alimentação do sensor devido a interface fácil com o Raspberry Pi 3.

Streaming de vídeo

Para o streaming de vídeo, foi escolhido o módulo de câmera do Raspberry Pi devido a documentação detalhada e a grande quantidade de pessoas que já utilizaram ele para realizar o atividades parecidas. Também foi levado em consideração a facilidade na programação da interface com o embarcado, uma vez que, existem bibliotecas prontas para uso.

Abaixo seguem as especificações do módulo de câmera do Raspberry Pi v2:

  • Sensor type: Sony IMX219PQ[7] Color CMOS 8-megapixel
  • Sensor size: 3.674 x 2.760 mm (1/4″ format)
  • Pixel Count: 3280 x 2464 (active pixels) 3296 x 2512 (total pixels)
  • Pixel Size: 1.12 x 1.12 um
  • Lens: f=3.04 mm, f/2.0
  • Angle of View: 62.2 x 48.8 degrees
  • Full-frame SLR lens equivalent: 29 mm
  • Video Modes:
  • 1 – 1080P30 cropped (680 pixels off left/right, 692 pixels off top/bottom), up to 30fps
  • 2 – 3240×2464 Full 4:3, up to 15fps
  • 3 – 3240×2464 Full 4:3, up to 15fps (identical to 2)
  • 4 – 1640×1232 binned 4:3, up 40fps
  • 5 – 1640×922 2×2 binned 16:9 (310 px crop T/B before binning), up to 40fps
  • 6 – 720P bin+crop (360 px L/R, 512 px T/B before binning), 40..90fps (OC: 120fps)
  • 7 – VGA bin+crop (1000 px L/R, 752 px T/B before binning), 40..90fps (OC: 120fps)
  • Board size: 25 x 23.86 x 9mm
  • Mounting Holes: 4x D=2.20 mm on 12.5 x 21.0 mm centers

 Sistema embarcado

Dentro do escopo do projeto mentalizou-se um embarcado para controlar o sensor principal, se conectar a internet e realizar a transferência de dados de vídeo pela rede. Diante disto, o Raspberry Pi 3 Modelo B encaixa-se perfeitamente na necessidade do projeto.

Este eletrônico possui as seguintes especificações

  • A 1.2GHz 64-bit quad-core ARMv8 CPU
  • 802.11n Wireless LAN
  • Bluetooth 4.1
  • Bluetooth Low Energy (BLE).
  • 1GB RAM.
  • 4 USB ports
  • 40 GPIO pins
  • Full HDMI port
  • Ethernet port
  • Combined 3.5mm audio jack and composite video
  • Camera interface (CSI)
  • Display interface (DSI)
  • Micro SD card slot (now push-pull rather than push-push)
  • VideoCore IV 3D graphics core

O motivo para que ele preencha as necessidades do projeto é de que ele possui portas GPIO (General Purpose Input/Output) para utilização do sensor principal, uma porta ethernet (RJ45) já integrada que facilita a conexão com a internet dentro do ambiente industrial, onde é escassa a tecnologia sem fio, além também de já possuir acesso a rede wireless e bluetooth por padrão. E por fim, ele possui uma CSI (Camera Serial Interface) já integrada que é uma interface de fábrica para utilização de uma câmera com o Raspberry Pi. Tudo isso, junto com 1GB de RAM e processador de 1.2GHz, garante que ele será o suficiente para processar todos os dados.

Comunicação – Prova de conceito Ethernet Vs. Wi-Fi

A comunicação do sistema embarcado com a estação base se dará pela conexão com a rede Internet. Em cima desta conexão se realizará um estudo de prova de conceito.

A prova de conceito neste caso constitui-se da implementação da ideia de capacidade de transferência dos dados pela rede sem fio. Objetiva-se verificar que a conexão pela rede Wi-Fi se mostre tão eficiente quanto a rede cabeada para a transferência dos dados dos sensores. Além disso, um estudo sobre diferentes métricas que determinam o ambiente ideal para manutenção da qualidade de transferência de dados sem fio, ou seja, estudar os parâmetros que diferem, são prejudicados, pela conexão Wi-Fi em função da conexão cabeada. O estresse incluído na prova de conceito está na transferência de dados de imagem, que necessitam de um fluxo alto de dados.

Assim, a implantação do projeto se dará em duas etapas, o projeto primeiramente será desenvolvido com conexão cabeada (Ethernet), e em segunda análise a transferência de dados e conexão com a rede será realizada através da rede sem fio.

Após esta etapa, o estudo em cima da qualidade e métricas que diferem as duas conexões será realizado e apresentado.

Já a estação base, que será um computador na rede local, também estará conectado à rede. A conexão pode ser feita via cabo ou Wi-Fi, neste caso a influência da conexão é baixa, pois já é certificado de que ambas possuem capacidade de processar a quantidade de dados que o escopo do projeto aborda.

Estação base

A estação base constitui-se de um computador, o qual ficará recebendo os dados pela rede e realizará processamento de algoritmos de qualidade e métricas básicas. Além disso ele será responsável por fornecer na formatação adequada os dados para que a página web mantenha as informações atualizadas, assim como envio do streaming de vídeo recebido para a internet. As análises feitas sob os dados e métricas utilizadas são descritas em seguida.

Análise dos Dados

Com os dados obtidos depois do processamento dos sinais da Pixy, é possível fazer uma análise desses dados, e gerar estatísticas e gráficos que são relevantes para avaliar a performance do equipamento utilizado e da produção em si, como: quantidade e qualidade dos produtos finais, eficiência da máquina, quantidade de produzidos por unidade de tempo, entre outros.

Através do OEE, que será melhor detalhado abaixo, será possível obter: número de peças fora do padrão em relação ao total de peças (qualidade), tempo de ciclo prático em relação ao ciclo teórico (velocidade), e tempo produzindo em relação ao tempo programado (flexibilidade).

Além do OEE, também serão exibidos cada um dos três fatores acima: o número total de peças fora do padrão, e também por unidade de tempo; a velocidade da produção (quantidade de peças produzidas por unidade de tempo), e o tempo em que a máquina funcionou a cada dia.

Um dos principais indicadores que será utilizado é o OEE (Overall Equipment Effectiveness): Efetividade Global do Equipamento. De forma simples e direta, ele indica quão efetivamente um equipamento foi utilizado, ou seja, quantos itens ele produziu dentro do padrão, comparado com a quantidade que o equipamento tem capacidade de produzir.

O OEE nos diz quanto tempo o equipamento produziu em relação ao tempo disponível.  Do tempo que produziu, quão rápido ele produziu itens.  E dos itens produzidos quantos atenderam as especificações. E com isto o OEE não diz apenas quanto houve de perda, mas também onde estão as perdas, facilitando a vida de quem cuida da produção e precisa tomar ações para atingir as metas de produção.

Página Web – Mostrando resultados

Com essa análise foi decidido exibir esse relatório no formato de página WEB, uma vez que as vantagens são diferenciais para o projeto, e já possuímos conhecimento para o desenvolvimento do mesmo, economizando tempo. Nesta página WEB haverá um visão geral onde é possível ter conhecimento breve sobre a linha de produção como descrito na figura abaixo.

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Também haverá possibilidade de ver gráficos de produção em uma página mais específica, acessando o link OEE no menu à esquerda. Também será possível ver todos os parâmetros já indicados na análise de dados. Estes são o número total de peças fora do padrão, peças unidade de tempo, a velocidade da produção (quantidade de peças produzidas por unidade de tempo), e o tempo em que a máquina funcionou a cada dia, isto na aba de tabelas de rendimento.

Visando resolver o problema de segurança, para acessar a página em questão será necessário fazer um login, como descrito na figura abaixo. Também haverá possibilidade de ver gráficos de produção em uma página mais específica, acessando o link OOE no menu à esquerda, haverá a possibilidade de ver essas informações no formato de tabela,  acessando o link Tabela de rendimentos no menu à esquerda. Na opção Interação com usuário o usuário irá definir algumas configurações pessoais.

login

Orçamento

    Abaixo encontra-se a tabela com os valores dos componentes que serão utilizados no decorrer da elaboração do projeto.

orçamento