Fotogrametria, a tecnologia utilizada pela Seat que utiliza fotografias para garantir a perfeição do veículo

Alguma vez ouviu falar em fotogrametria? Segundo Pedro Vallejo, diretor de Tecnologia de Medição e Meisterbock da Seat, é uma “tecnologia de medição ótica sem contacto que nos permite capturar milhões de pontos de um objeto através de fotografias, marcando a profundidade e espessura de cada espaço”. Ou seja, é um processo que melhora a eficiência de medição da carroçaria para conferir a perfeição da mesma. “Na imagem observamos 100% das geometrias do veículo, tanto interiores como exteriores, o que nos garante que, se existirem alterações, estas são imediatamente detetadas”, acrescenta Paco Triguero, responsável pela Medição de Peças Internas da SEAT.

Mas afinal, como é feito todo o processo? Segundo a Seat, são selecionados de forma aleatória uns conjuntos de peças da linha de montagem para uma inspeção minuciosa. Os AGV (robôs automáticos) transportam estes componentes para as instalações de medição. Aí, máquinas de 1.500 metros quadrados com uma cabeça fotográfica começam a trabalhar para garantir que todos os veículos que saem da linha de produção têm as dimensões adequadas. Desta forma, a segurança e o desempenho são certificados e qualquer desvio pode ser recalibrado em tempo útil.

Uma das principais vantagens da fotogrametria é a poupança de tempo de até 90% em comparação com a medição tátil convencional. “Antes, num dia, medíamos três peças, enquanto agora inspecionamos 30 por dia”, refere Paco Triguero. “Isto permitiu-nos transformar profundamente a forma como temos vindo a trabalhar nos últimos 20 ou 30 anos, e temos treinado colaboradores através de técnicas altamente qualificadas, e aumentámos exponencialmente a informação que obtemos para que o cliente receba o melhor automóvel possível”, comenta Pedro Vallejo. 

A Seat revela ainda que é o primeiro fabricante automóvel a utilizar esta tecnologia em série e já está a preparar o futuro para continuar a utilizar o processo. “Estamos a armazenar todos estes dados para que um algoritmo de machine learning examine a frequência de qualquer desvio”, explica Pedro Vallejo. “Agora somos capazes de os localizar e reagir, mas em breve um programa atuará proativamente: analisará com que frequência são repetidos e fará previsões para recalibrar a máquina que produziu o desvio”, conclui o engenheiro.

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