59 INVESTIGAÇÃO E INOVAÇÃO A utilização de imagemhiperespectral, por outro lado, permite uma análise contínua e integrada na linha de produção. Ao contrário das câmaras comuns, concebidas para medir a refletância de superfícies nos comprimentos de onda do espectro visível pelo olho humano, ou seja, entre os 400 nm e os 700 nm aproximadamente, a imagem hiperespectral possibilita a aquisição de valores de refletância acima deste intervalo. No presente caso são avaliadas características como a relação entre o conteúdo de sal e água, assim como a estimativa de gordura presente no presunto. Tal é possível porque o sal utilizado na salga do presunto não reflete acima dos 700 nm e a gordura atinge picos de refletância acima dos 900 nm. O resultado desta análise permite, assim, medir valores dentro ou fora dos parâmetros pré-definidos. INSPEÇÃO DA QUALIDADE DA SELAGEM DE EMBALAGENS No segundo ponto de controlo foi implementada uma câmara matricial monocromática com o objetivo de obter imagem necessária à identificação da conformidade da selagem das embalagens de presunto. Neste ponto de controlo observam-se seis embalagens por imagem. Esta configuração, apesar de permitir a analise de mais embalagens por intervalo de tempo, impôs algum cuidado ao nível das luminárias, pois o seu incorreto posicionamento origina reflexos indesejados, impossibilitando a observação adequada dos cordões de soldadura das embalagens. A identificação de problemas nos cordões de soldadura é realizada recorrendo a tecnologia de machine learning (aprendizagem máquina). Numa fase inicial do projeto foi criado ummodelo de rede neuronal convolucional, treinado com imagens reais de produto conforme e não conforme, para classificar segmentos de cordão bem selado ou mal selado. Esta solução permitiu, na fase de validação, classificar todas as embalagens de forma rápida (< 500 ms) e eficaz (> 98% de precisão). CÉLULA ROBOTIZADA COM BRAÇO ROBÓTICO No final da linha de produção foi implementada e integrada uma célula robotizada com um braço robótico, de modo a conseguir manusear, em tempo útil, o grande número de embalagens produzidas. Conforme o resultado obtido pelos sistemas de controlo da qualidade, as embalagens são descartadas ou empilhadas em grupos de cinco, num transportador seccionado. O operador finaliza o processo ao fazer a recolha e acondicionamento das mesmas em caixas de cartão para transporte. Os sistemas de controlo da qualidade e a célula robotizada estão conectados entre si por um software de gestão integrado, baseado na plataforma de IoT (Internet-das-Coisas) FIWARE. Este software permite uma gestão descentralizada da informação, oferecendo uma arquitetura de publicação-subscrição de dados aos agentes do sistema. No presente caso de estudo, consideram-se os sistemas de controlo da qualidade como publicadores dos dados, e a célula robotizada como subscritora dos dados publicados, isto é, a informação acerca da conformidade de cada embalagem individual. A digitalização dos dados de produção, potenciada pela solução, permitiu ainda a criação de uma interface gráfica de utilizador, implementada com tecnologia web, para visualização de métricas e estatísticas, assegurando o controlo e monitorização da produção e dos processos em tempo real e oferecendo ummecanismo ágil de apoio à tomada de decisão, com o objetivo de convergência para um paradigma de manutenção preditiva e zero-defeitos. n Câmara matricial monocromática para verificação da conformidade da selagem das embalagens. Braço robótico para separação de embalagens conformes e não conformes.
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