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Autor Cortez, Alexandre Bastos;
Orientador Schmith, Jean;
Lattes do orientador http://lattes.cnpq.br/7662727778218200;
Instituição Universidade do Vale do Rio dos Sinos;
Título Sistema de controle de pontos de solda;
Resumo Esse trabalho propõe uma abordagem auxiliar para monitorar a qualidade no processo de solda por resistência utilizado para estruturação de carrocerias metálicas ou subconjuntos metálicos na indústria automotiva. Para o controle de qualidade de solda são utilizadas as marcas caraterísticas deixadas pelos eletrodos de solda na junção entre os materiais. O formato e o tamanho dessas marcas, relacionadas com parâmetros de solda dos materiais a serem soldados, permitem uma estimativa da qualidade do ponto de solda. A solução é baseada na medição dos pontos de solda por processamento de imagem utilizando a plataforma Raspberry PI e uma implementação através da linguagem de programação Python, através dos recursos das bibliotecas OpenCV e SimpleCV.;
Abstract This work proposes an auxiliary approach to monitor the quality in the spot welding process, which is widely used for structuring metal bodies or metal sub assemblies in the automotive industry. As a criterion of quality of this process, we will use the characteristic marks left by welding electrodes in the junction between the materials. The shape and size of these marks related to welding parameters of the materials to be welded allow an estimation of the quality. The proposed solution is based on the measurement of the spot welding by image processing using the Raspberry PI platform and an implementation through the Python programming language by OpenCV and SimpleCV libraries. The algorithm to monitor the welding process will receive a command to capture the weld spot region picture and process the data of image for analyses of welding quality.;
Palavras-chave Soldagem por Resistência a Ponto; Defeitos em Pontos de Solda; Controle de Qualidade; Processamento de Imagens; Raspberry PI; SimpleCV; Spot Welding; Defects in Spot welds; Quality Control; Image Processing;
Tipo TCC;
Data de defesa 2019-06-28;
URI http://www.repositorio.jesuita.org.br/handle/UNISINOS/11649;
Nivel Graduação;
Curso Engenharia Elétrica;


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