WEG usa visão computacional para evitar paradas na descarga de cana

Em uma usina sucroalcooleira, cada etapa do processo precisa acompanhar o ritmo da moagem. Na recepção da cana, o guincho hilo realiza a descarga dos caminhões e, a cada ciclo, as correntes utilizadas para içar a caçamba precisam ser completamente desengatadas antes que o veículo seja liberado.

Conheça o videocase e veja como a solução está transformando a operação no setor sucroalcooleiro:

Era justamente nessa etapa que uma usina do estado de São Paulo enfrentava um problema recorrente. Em algumas situações, uma corrente permanecia presa à caçamba e o caminhão deixava o pátio. Sob tensão, o cabo de aço podia se romper e causar danos ao guincho, ao caminhão e aos demais componentes do sistema, além de representar um risco para as pessoas que trabalhavam nas proximidades.

O problema acontecia de uma a duas vezes por safra e, em cada ocorrência, uma linha de moagem ficava parada por quatro a seis horas para a substituição do cabo de aço e a recuperação dos componentes danificados.

Para eliminar essa lacuna no processo, a WEG implementou o Sistema de Visão Computacional WEG, utilizando a função Classificador com inteligência artificial. Uma câmera industrial passou a monitorar o ponto de desengate e identificar, em tempo real, se a caçamba estava completamente livre de correntes.

A informação da visão computacional foi integrada ao acionamento já existente no pátio. Dessa forma, o sinal verde para a saída do caminhão somente é liberado quando a confirmação do operador coincide com a leitura do sistema. Uma sinalização adicional na cabine também indica a condição das correntes.

Um dos desafios do projeto foi garantir a confiabilidade da leitura em diferentes condições de iluminação. Para isso, o sistema foi treinado em campo ao longo de um dia inteiro, considerando períodos de manhã, tarde e noite, além da utilização de iluminação artificial. A câmera também recebeu proteção contra poeira e intempéries.

Desde a instalação, não houve nenhuma ocorrência de liberação indevida, alcançando 100% de confiabilidade na detecção do desengate. A solução, inicialmente implementada em um hilo, atualmente opera nas duas linhas de moagem da usina durante toda a safra, acompanhando a operação 24 horas por dia.

Além de eliminar as paradas provocadas pelo problema, a aplicação trouxe mais previsibilidade ao processo e maior tranquilidade para os operadores que atuam na área de descarga.

O projeto demonstra como a visão computacional pode ser aplicada de forma objetiva para resolver desafios específicos da indústria. Neste caso, uma verificação automatizada no momento crítico da operação transformou um ponto de incerteza em uma confirmação antes da liberação, contribuindo diretamente para a confiabilidade e a continuidade da moagem. Clique aqui e descubra como a visão computacional pode ser aplicada no seu processo produtivo.