Publicação: Visão computacional na engenharia química: revisão teórica e implementação de CNNs para inspeção de peças metálicas
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CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA QUIMICA
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Resumo
A crescente demanda por eficiência e automação na indústria tem impulsionado o uso de
inteligência artificial. Entre essas tecnologias, a visão computacional, apoiada por redes neurais
convolucionais (CNNs), tem se destacado na detecção de defeitos em processos industriais
e a aplicação dessas técnicas pode reduzir custos operacionais e aumentar a confiabilidade
dos produtos finais. Assim, este trabalho investigou a implementação de uma CNN para a
identificação de defeitos em peças metálicas, avaliando sua eficácia e aplicabilidade no contexto
industrial. O estudo teve como objetivo principal desenvolver e avaliar um modelo de CNN
para a classificação automática de peças defeituosas e normais. Para isso, foram definidos
quatro cenários computacionais, variando a quantidade de camadas densas e o número de
épocas de treinamento. Os modelos foram treinados e testados utilizando um conjunto de
dados disponibilizado na plataforma Kaggle, contendo imagens de peças metálicas com e
sem defeitos. A performance dos modelos foi analisada por meio de métricas como acurácia
e matriz de confusão, complementadas por testes estatísticos, como ANOVA e Tukey. Os
resultados indicaram que o modelo com duas camadas densas e dez épocas de treinamento
apresentou o melhor desempenho, destacando-se principalmente pela menor incidência de falsos
positivos, o que o torna mais confiável para aplicação industrial. Dessa forma, conclui-se que a
aplicação das redes neurais convolucionais tem potencial de aplicação para inspeção de qualidade,
proporcionando uma boa alternativa aos métodos tradicionais de verificação visual. Trabalhos
futuros poderão explorar o ajuste fino de hiperparâmetros, o uso de bases de dados maiores e a
aplicação de aprendizado por transferência para aprimorar os resultados.
Abstract
Palavras-chave
Visão computacional, Redes neurais convolucionais, Inteligência artificial
Citação
JANDERSON, Lucas Ribeiro. Visão computacional na engenharia química: revisão teórica e implementação de CNNs para inspeção de peças metálicas. 2025. 42 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia Química) – Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2025.