Lima, JoséLeitão, PauloJunior Schiavon, GilsonNakashima, Alison Shigueo2019-07-292019-07-2920192018http://hdl.handle.net/10198/19451The actual moment of the industrial production is changing the way of production. Now the systems are adaptable to produce different items in the same production line with a very reduced time to setup the systems. In the same way, the quality control systems must be more adaptable and intelligent possible. The present work propose the creation of intelligent and adaptable inspection cell to inspect Human Machine Interface (HMI) consoles of different types. This cell is composed by an image acquisition system with controlled illumination, a force sensor installed on the robot tool to verify the buttons’ functionality. The force tests are processed and classified using decision three, k-Nearest Neighbors (k-NN) and Support Vector Machine (SVM) classification method. Besides, the Thin-Film Transistor (TFT) display uses Normalized Cross-Correlation (NCC) and Correlation Coefficients (CC) to check the display’s regions. To Liquid Cristal Display (LCD) is used the same method and also be used a Neural Network Classification (NNC). In the experimental tests, four different types of consoles prototypes are tested, one of them has a TFT display and buttons, others two have only buttons and one has only a LCD display. In the inspection workbench is created, all the hardware necessary to execute the inspection was installed successfully. Moreover, the inspection methods obtained a precision higher than 90% to the buttons and display inspection.O momento atual produção industrial está mudando a forma de produzir. Agora os sistemas são adaptativos para produzir diferentes itens na mesma linha de produção com tempo de mudança ou customização muito reduzido. No mesmo sentido, os sistemas de controle de qualidade devem ser o mais adaptativo e inteligente possível. O presente trabalho propõe o desenvolvimento de célula de inspeção inteligente e adaptativa para inspectionar consoles de Human Machine Interface (HMI) de diferentes tipos. Esta célula é composta por um sistema de aquisição de imagem com iluminação controlada, um sensor de força instalado na ferramenta de um manipulador para verificar a funcionalidade dos botões. Os testes de força são processados e classificados usando métodos de aprendizagem de máquina, nomeadamente, decision tree, k-Nearest Neighbor (k-NN) and Support Vector Machine (SVM). Além disso,é utilizada a Nomalized Cross-Correlation e Correlation Coefficients para checar as regiões do display do tipo Thin-Film Transistor (TFT). Em displays do tipo Cristal Líquido (LCD) é utilizado o mesmo metodo, sendo também utilizada a classificação usando Rede Neurais. Nos testes experimentais, foram testados quatro tipos de consoles HMI, sendo que um deles possui um display de TFT e botões, outros dois possuem somente botões e um tem somente um display de LCD. Na bancada de inspeção criada, foi devidamente instalado todo o hardware necessário para execução da inspeção. Além do mais, obteve-se precisão acima de 90% para os métodos de inspeção dos botões e displays.engAdaptive industrial inspectionTFT and LCD display inspectionAdaptive workbenchForce sensorMachine learningmaster thesis202267954