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https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/47068| Tipo do documento: | Trabalho de Conclusão de Curso |
| Tipo de acesso: | Acesso Aberto |
| Título: | Visão computacional na engenharia química: revisão teórica e implementação de CNNs para inspeção de peças metálicas |
| Autor(es): | Ribeiro, Janderson Lucas |
| Primeiro orientador: | Altino, Sarah Arvelos |
| Primeiro membro da banca: | Filho, Ubirajara Coutinho |
| Segundo membro da banca: | Bezerra, Thaylane da Rocha |
| 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. |
| Palavras-chave: | Visão computacional Redes neurais convolucionais Inteligência artificial |
| Área(s) do CNPq: | CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA QUIMICA |
| Idioma: | por |
| País: | Brasil |
| Editora: | Universidade Federal de Uberlândia |
| Referência: | 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. |
| URI: | https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/47068 |
| Data de defesa: | 12-Set-2025 |
| Aparece nas coleções: | TCC - Engenharia Química |
Arquivos associados a este item:
| Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
|---|---|---|---|---|
| VisaoComputacionalEngenharia.pdf | TCC | 4.36 MB | Adobe PDF |  Visualizar/Abrir |
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