1. Repositório Institucional - Universidade Federal de Uberlândia
  2. Faculdade de Engenharia Química (FEQUI)
  3. TCC - Engenharia Química
Please use this identifier to cite or link to this item: https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/47068
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.creatorRibeiro, Janderson Lucas-
dc.date.accessioned2025-09-26T17:48:50Z-
dc.date.available2025-09-26T17:48:50Z-
dc.date.issued2025-09-12-
dc.identifier.citationJANDERSON, 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.pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufu.br/handle/123456789/47068-
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Uberlândiapt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subjectVisão computacionalpt_BR
dc.subjectRedes neurais convolucionaispt_BR
dc.subjectInteligência artificialpt_BR
dc.titleVisão computacional na engenharia química: revisão teórica e implementação de CNNs para inspeção de peças metálicaspt_BR
dc.typeTrabalho de Conclusão de Cursopt_BR
dc.contributor.advisor1Altino, Sarah Arvelos-
dc.contributor.advisor1Latteshttps://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4259175Z5&tokenCaptchar=0cAFcWeA7FdxRLakazktjFGYxRdoITVrFjPkIY4s72IWIxUYvsgn-BmwVCAyjLKFbuQYSjCwiom5d436PdB8TFfm8ZP3tSx1jJEn0AKGaOx3IGJL1lSMx1B-hl85NqfRUYCfhvHh8JuZ3kDNVh2mBVUEnff3MZ2WUtTBwBKmNSztgLqjQjsdBf5ro8qN9nUYNkptTw3qJHfYrcl8gpKjgoOWerjCYcD-4VngHbktZghcfbBZOdsNhAN3JTviZXfuwmFdWxfZUa2fQh3JddgLcXNnQbgGJURPU20nbJ_8lpxsjO-o3bO-ICDwcOQbyyZV7a57Smlz6sclWjpRi4faPRxUQXC__zIHF1SH7WFymZSO-KOCEeF1ad0Un7Lm4O_2NQWUg-7SPKTTj4MoPzgfKV2PGLt3udAOy0rQtRI4YaLqEYUSDmQP9SeKykEwBEawTw8xcJ458agh-qBiz86L5dshew5aBQ9WVXtMXcJ9IUv7IRatGfq1JvVd-XxF7ZbDB0n8Be9K9QyNUwnNT5Ut7fq1NreVGSYYfkcbpLBC1PHAhikvAzivQQhjLCYzhPw2hEAlGrMI1Akw7SNrejmOjJ9drVjHJOEJi9qOoIMel0kPljhVjfi5E0pX5Ze7rskeXr6yTfSXyUJ1fDzB21uJnW16Fx9uNSdpWK42MXYlqqtD37BxR2rjgjY1DUZ1JUkvukIkExt9wCWLnc5Yjx6_z1W1PUFqHlzHSswkj_PsY5TOH_zISr7xjOe93CHy9GNVBoz39GjcCXnL0LYP2wFIDqGDkdPgOuooR9qVAlAwBCRlhFdUoUb_Xodoopt_BR
dc.contributor.referee1Filho, Ubirajara Coutinho-
dc.contributor.referee1Latteshttps://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4797915J2&tokenCaptchar=0cAFcWeA6Iac-UBPqNu00TrIOwdf9rX_jFsOQ21_b7nTtKj6tsUwq-DAiRqG6rD1nH4VwVHQ-irsIA3lmSK3L2lwmmR0bLfNvZur7v6S-jLj2_vhbulVQHAPlKmxfhnaL0PbQs9SVSojeMHyfEylQpFS8TwVIg-rvEW96PxOuz0l97qoJc5aJEtnZ7CUvglhIyHvFc5nx6P_VSM3XyrYtBVno15uEq2FaqfZI6O0z55kALtpk0yVRP_iAY1IAhnDFkHYX5jHe3FkN_wpyN7CmLVOLdfdAUwJ2RF6gKtnK8uuDWcGiM47Qt9OFCF5-cNqc3Ue6FHpQPYt32BdPR-gJSYX8x0iErRnfu5hoykp2vMGp8oLqcU3h_kg6xPFCqtMfC3zZp_DGmYMM9x1sn5u6R1yqflJBuHKVcXbmsvArJqFod9TE7kSoyN06YgTNmochhkaPwI3IUD1TGyM2gX7_N0aOuAfBaKXmBcFJbUCR2Tlu3Pb7ybS2P_HUQZv6EUVi8S9vVxdMFNEBZkaY92tEPJ8rizEfEdGG9cADpA1B2VYHluH0IX-MUwjS5uLVQ8Mv_-E5WIphtFcRFXBtasDZlG2uABK3ATgVcaz7KJu1O_7nJDoub6Ro8-v3_GeqEMjPYyVm1-O0I_tz13Mxj_sPUSzMj-K8Ca_QSQ-xEsL1ewqC-H0qkW-qfKHpodmB2j1bkFY8kHTUnTbH1qQBF1SsGA60EI_sEJO7lifvD7n9zNrKNjtXH9hBzSTpReHXWX10VBag6dbuaEIbkhKlsbFQm9tm0eIxHUm6ardg6izOzXLzCOHA10HGZCtWZWrJnPsIJjrrexJBMEHAYp3AakEDJ0GDwMr5M3Y4D4gpt_BR
dc.contributor.referee2Bezerra, Thaylane da Rocha-
dc.contributor.referee2Latteshttps://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4637986H7&tokenCaptchar=0cAFcWeA7wg1ERDsKbcMiw8VXoNGV-sWTY2Y2jW_8AIbnjfF-ahQy0DQxneDEsbJQDKgdN8pdTPgTZ6ZU4y4TAGsbYcr29mP4hPXWc8ZsT-Wr8G7cPILeYn_j54osW-C9_VCX5oCUDyn5Z4oth9N82dxJOK0G9nwgV6FjJ7F35-8zdrT11tD2eerGHKp6dYo1VhNPsZN4oojw9LWU6DbHIiKwDE34_rn4rG8sG2OnTEHInQ9qkybMnIyHrcUDG6rv_RzBYASe8qY91WiwG4u297J4Vt4cQwL8-p0R5hTdHv-vY9d7B-Yuw2EnunQJ99QDvLYrKsAcMtgMf3dDgluXL9dAfwSWBWm2436GdxeVJv7_Mv0E_z_fml1-U-KOOitACW8oZBrCZRrhM63eq756s3FfZMHs6loFs3lqB5BD_zfU6yxjeuJMezQLX7TCVEAFqQ6i9O0fLGZpiQ1jKDBBjm1cWXTmwZHe6BJ6NdxeHBhfhG7qHBj2K17P7a2Wdrw53-65Mu7LDF_-RNEig47gSnuXftSSGrpwyyl6XMEUji8nOTueMqEQaFH6aBmi-KA_xk40HKuMno5igC6VP22itb7swveWjxmYWhBo6wMIswai4HChgAmuC9h__kXJDHAlAyJIKUTPsmci5EfhTvbIDAcufckq8muFF7gWts-exYxjKLXq7BAuafoVTx3ktQzYIemwayX8fK_Pm8jnX84mqSUn3mq7GZZzyWScZ4tjkTWk2WEC6ijfsvJPhFWirPt2d66o96Z7nYSHaxTVostq1P81q1bXyimaVfeTGMu4_1hZKOOadulJ6rY93oiR9A4dS6WJ-3_A6W6Iqge3EGJgxSUvL8g8IzEhxAQpt_BR
dc.description.degreenameTrabalho de Conclusão de Curso (Graduação)pt_BR
dc.description.resumoA 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.pt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.courseEngenharia Químicapt_BR
dc.sizeorduration42pt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA QUIMICApt_BR
Appears in Collections:TCC - Engenharia Química

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
VisaoComputacionalEngenharia.pdfTCC4.36 MBAdobe PDFThumbnail
View/Open
Show simple item record


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.