Como a tecnologia tem vindo a evoluir constantemente ao longo dos anos, até ao ponto de
um smartphone poder conter uma câmara que permite tirar imagens com informação de
profundidade, ou seja, imagens 3D (tridimensionais), as aplicações e vantagens que esta
tecnologia pode acrescentar na resolução de problemas, como a identificação de objetos,
ainda não foram muito exploradas.
No processo tradicional de uma inspeção automóvel, a utilização do olho humano
é uma das mais importantes metodologias utilizadas. Contudo, o processo poderá ser
automatizado de modo a acelerar o processo de inspeção e melhorar a satisfação do
cliente, pois já existem diversas técnicas que permitem, com alguma precisão, identificar
numa imagem um objeto. Como tal, a integração da informação 3D com a tecnologia já
existente revela grande potencial na melhoria dos resultados neste tipo de ambiente.
Esta dissertação surge como o desenvolvimento para um problema, o qual carece
ainda de uma investigação mais profunda, cuja finalidade é a criação de uma biblioteca de
operações que permitirão o desenvolvimento de processos semiautomáticos na inspeção
automóvel para a deteção não só de peças, mas também de falhas no próprio veículo. Para
tal, recorre-se à utilização de sensores de ultrassons, de infravermelhos e de profundidade,
tendo o enfoque sido dirigido para os vidros, por se revelarem um dos componentes
automóveis que, para além do maior grau de dificuldade, não só na sua deteção como das
respetivas falhas, proporcionaram desafios mais aliciantes. As imagens poderão vir a ser
captadas por um braço robótico, equipado com câmaras de profundidade e os sensores
já referidos, ou outros a integrar, como o laser, o qual se deslocará em torno do veículo,
identificando não só os componentes a serem inspecionados bem como eventuais falhas
que determinarão, de acordo com o seu grau de perigosidade, a reprovação dum veículo
numa inspeção automóvel
