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Inspeção de qualidade automática de carrocerias automotivas

Processo: 17/25873-8
Linha de fomento:Auxílio à Pesquisa - Pesquisa Inovativa em Pequenas Empresas - PIPE
Vigência: 01 de setembro de 2018 - 31 de agosto de 2020
Área do conhecimento:Engenharias - Engenharia Mecânica - Processos de Fabricação
Convênio/Acordo: FINEP - PIPE/PAPPE Subvenção
Pesquisador responsável:Jorge Augusto de Bonfim Gripp
Beneficiário:Jorge Augusto de Bonfim Gripp
Empresa:Autaza Tecnologia Ltda
Município: São José dos Campos
Pesq. associados:Enivaldo Amaral de Souza
Auxílios(s) vinculado(s):18/50097-4 - Inspeção de qualidade automática de carrocerias automotivas (FINEP), AP.PIPE
Bolsa(s) vinculada(s):18/15704-7 - Inspeção de qualidade automática de carrocerias automotivas, BP.TT
Assunto(s):Automação industrial  Inteligência artificial  Controle da qualidade  Manufatura avançada  Visão computacional  Indústria automobilística 

Resumo

Dentre as dimensões de qualidade percebidas por um cliente, a aparência é um fator chave que influencia na compra de um automóvel. A aparência é um diferencial da marca para conquistar clientes e, por isso, a indústria automotiva realiza um rigoroso controle de qualidade para garantir a padronização na manufatura e a ausência de marcas, batidas ou ondulações indesejadas. Atualmente, o método de inspeção da qualidade de superfícies é feito de forma visual, por um inspetor treinado para identificar e classificar os defeitos. Além de ser um trabalho intenso e repetitivo, este método está sujeito à subjetividade da avaliação do inspetor. Como a inspeção não é perfeita, a indústria perde milhões a cada ano devido a classificações erradas, retrabalhos desnecessários ou defeitos que são identificados só em etapas posteriores do processo, onde a correção é muito mais cara. Este projeto apresenta uma solução automática de inspeção de qualidade, que melhorará a sua objetividade e reprodutibilidade. O produto deste projeto é uma Célula de Inspeção, contendo equipamento e software para auxiliar a indústria automotiva a garantir a qualidade de seus produtos durante a manufatura. Câmeras são usadas para capturar imagens da carroceria do automóvel, que é iluminado com uma parede de luz especial que projeta um padrão zebrado sobre a carroceria. O software analisa as franjas de luz refletidas na superfície do carro e cria um relatório automático que mostra os defeitos identificados e sua classificação utilizando cores, facilitando a comunicação para as equipes de correção. A empresa AUTAZA é uma startup resultante de um projeto de pesquisa e desenvolvimento de aproximadamente três anos entre a indústria automotiva General Motors (GM) em São Caetano do Sul-SP e o Centro de Competência em Manufatura (CCM-ITA), um laboratório do Instituto Tecnológico de Aeronáutica (ITA) em São José dos Campos-SP. Ao reconhecer o potencial de inovação dos protótipos desenvolvidos neste projeto, seus três membros executores constituíram a AUTAZA em 17 de março de 2016, tendo a GM como seu primeiro cliente. Em 2017 a Autaza teve um projeto PIPE Fase 1 aprovado pela Fapesp para a melhoria do algoritmo de classificação de defeitos em carrocerias automotivas. Seu principal diferencial tecnológico é, não somente a identificação de defeitos de superfície, mas também, a classificação utilizando inteligência artificial em uma forma compatível e customizável com os padrões adotados atualmente pela indústria. (AU)

Matéria(s) publicada(s) na Agência FAPESP sobre o auxílio:
Inovação sem fronteiras 
Matéria(s) publicada(s) no blog Pesquisa para Inovação FAPESP sobre o auxílio:
Inovação sem fronteiras 
Indústria automotiva utiliza inteligência artificial na inspeção de veículos 
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