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Arquitetura do Projeto Esteira Inteligente

Visão Geral

O projeto Esteira inteligente utiliza uma Raspberry Pi 4 como unidade central para gerenciar a operação de montagem e distribuição de kits de peças. A identificação das peças ocorre por meio de Inteligência Artificial (IA), enquanto a movimentação das esteiras é controlada por Arduino Uno R3.

O sistema permite que o usuário solicite kits de peças por meio de um cliente web. A IA processa imagens para identificar as peças presentes na esteira e garantir que o kit solicitado seja corretamente montado e entregue ao usuário.

Arquitetura do Projeto

Componentes Principais

1. Hardware

  • Raspberry Pi 4: Unidade central de processamento do sistema.
  • Arduino Uno R3 (x2): Controlam os módulos eletrônicos, motores das esteiras e outros atuadores.
  • Câmeras (x2):
  • Câmera 1: Identifica as peças posicionadas na esteira.
  • Câmera 2: Confirma quais peças foram entregues ao usuário ao final do processo.
  • Motores e Sensores: Utilizados para movimentação da esteira e detecção da presença de peças.

2. Software

  • Modelo de IA:
  • Processa as imagens capturadas pela Câmera 1 para identificar as peças na esteira.
  • Verifica, por meio da Câmera 2, se as peças corretas foram entregues ao usuário.
  • Backend (Django):
  • Gerencia solicitações de kits de peças.
  • Controla a comunicação entre a interface web e os microcontroladores.
  • Frontend (Next.js):
  • Interface gráfica para o usuário solicitar kits de peças e acompanhar a operação da esteira.
  • Comunicação:
  • A Raspberry Pi se comunica com os Arduinos via Serial/USB.
  • O frontend se comunica com o backend via HTTP.

Fluxo de Operação

  1. O usuário acessa a interface web e solicita um kit de peças.
  2. O backend recebe a solicitação e a envia para a Raspberry Pi.
  3. A Câmera 1 captura uma imagem da esteira.
  4. O modelo de IA processa a imagem e identifica as peças disponíveis.
  5. O sistema decide como movimentar as esteiras para montar o kit.
  6. Os comandos são enviados para os Arduinos para acionar os motores e deslocar as peças.
  7. Ao final do processo, a Câmera 2 verifica se o kit correto foi montado e entregue.
  8. O backend atualiza o status da solicitação na interface web.

Tecnologias Utilizadas

  • Hardware: Raspberry Pi 4, Arduino Uno R3, Câmeras, Motores, Sensores.
  • Inteligência Artificial: YOLOv8.
  • Backend: Django.
  • Frontend: Next.js, React.
  • Comunicação: HTTP, Serial/USB.

Conclusão

Este sistema permite a montagem automatizada de kits de peças utilizando visão computacional e controle de esteiras via microcontroladores. A Raspberry Pi atua como o núcleo do sistema, processando imagens com IA e coordenando as ações dos Arduinos. O backend em Django e o frontend em Next.js proporcionam uma interface eficiente para a solicitação e acompanhamento da operação pelo usuário.