Sistema para formação e avaliação dos operadores das máquinas de inspeção ótica automática

A montagem de circuitos eletrónicos é um processo extremamente complexo, e como tal muito difícil de controlar. Ao longo do processo produtivo, é colocada solda no PCB (printed circuit board), seguidamente são colocados os componentes eletrónicos que serão depois soldados através de um sistema de convecção, sendo por fim inspecionados todos os componentes, com o intuito de detetar eventuais falhas no circuito. Esta inspeção é efetuada por uma máquina designada por AOI (automatic optical inspection), que através da captura de várias imagens do PCB, analisa cada uma, utilizando algoritmos de processamento de imagem como forma de verificar a presença, colocação e soldadura de todos os componentes. Um dos grandes problemas na classificação dos defeitos relaciona-se com a quantidade de defeitos mal classificados que passam para os processos seguintes, por análise errada por parte dos operadores. Assim, apenas com uma formação adequada, realizada continuamente, é possível garantir uma menor taxa de falhas por parte dos operadores e consequentemente um aumento na qualidade dos produtos. Através da implementação da metodologia Gage R&R para atributos, que é parte integrante da estratégia “six sigma” foi possível analisar a aptidão dos operadores, com base na repetição aleatória de várias imagens. Foi desenvolvido um software que implementa esta metodologia na formação dos operadores das máquinas AOI, de forma a verificar a sua aptidão, tendo como objetivo a melhoria do seu desempenho futuro, através da medição e quantificação das dificuldades de cada pessoa. Com esta nova sistemática foi mais fácil entender a necessidade de formação de cada operador, pois com a constante evolução dos componentes eletrónicos e com o surgimento de novos componentes, estão implícitas novas dificuldades para os operadores neste tipo de tarefa. Foi também possível reduzir o número de defeitos mal classificados de forma significativa, através da aposta na formação com o auxílio do software desenvolvido.

Sistema eletromecânico para controlo intuitivo dos movimentos de uma sonda transesofágica

O ser humano realiza uma alimentação pouco variada, com grandes teores de açúcar e gorduras saturadas, ao mesmo tempo, está sujeito a profissões cada vez mais competitivas aonde passa longos períodos sentados sem qualquer esforço físico. Estes aspetos levam à acumulação de gorduras em redor de todos os órgãos, que promovem o aparecimento de problemas cardiovascular, que são atualmente, a principal causa de morte no mundo. O tratamento das doenças cardiovasculares é em muitas situações realizado por procedimentos minimamente-invasivos, que são guiados através de imagem médica. Contudo, a utilização de radiação durante a navegação é normalmente requerida o que tem consequências para o paciente e para a equipa médica. Nesta dissertação, focamo-nos nos recentes sistemas de aquisição de imagem sem radiação e no desenvolvimento de sistemas mais inteligentes para facilitar o controlo destes equipamentos durante o procedimento. Assim, pretendemos desenvolver um robô que apoie na aquisição de imagens de ultrassons através de uma sonda transesofágica. O robô desenvolvido possui um conjunto de engrenagens que fazem a transferência de movimento para as rodas dos manípulos da sonda e um encoder magnético que proporciona uma leitura rápida e de alta precisão dos movimentos da sonda. De forma a automaticamente adaptar a posição da sonda na direção do alvo anatómico, um sistema de motion tracking foi acoplado ao robô e ao instrumento cirúrgico utilizado durante o procedimento. Assim, todos os movimentos realizados pelo intervencionista são repetidos pela sonda, permitindo assim adquirir uma imagem de ultrassom sempre centrada no instrumento cirúrgico. Para avaliar a performance do robô foram realizados testes em laboratório. mais concretamente: 1) controlo do robô sem sonda acoplada e 2) controlo do robô com sonda acoplada. Os testes foram realizados com diferentes posições angulares, em todas as gamas de funcionamento do robô, avaliando o erro da posição final em relação posição desejada e o tempo de resposta. Os resultados demonstraram que um erro médio de 2º foi observado para as diferentes situações com um tempo médio de resposta de 300 ms. Os resultados alcançados demonstraram uma boa resposta do sistema, pelo que se espera que sistema desenvolvido venha ser capaz de reduzir o tempo de intervenção, aumentando a qualidade da intervenção e minimizando possíveis erros.