Classificação e identificação de falhas de produtos em linha produtiva com redes neurais
| dc.creator | Silveira, Luan Willig | |
| dc.creator | Luz, Paulo César Vargas | |
| dc.creator | Santos, Laura Lisiane Callai dos | |
| dc.creator | Neto, Nelson Knak | |
| dc.date.accessioned | 2023-11-21T14:09:14Z | |
| dc.date.available | 2023-11-21T14:09:14Z | |
| dc.date.submitted | 2023 | |
| dc.identifier.uri | http://repositorio.ufsm.br/handle/1/30589 | |
| dc.language | por | por |
| dc.relation.ispartof | 15TH SEMINAR ON POWER ELECTRONICS AND CONTROL (SEPOC 2023) | por |
| dc.rights | Acesso Aberto | por |
| dc.subject | Inteligência artificial | por |
| dc.subject | redes neurais | por |
| dc.subject | automação industrial | por |
| dc.subject | engenharia elétrica | por |
| dc.title | Classificação e identificação de falhas de produtos em linha produtiva com redes neurais | por |
| dc.type | Trabalho Publicado em Evento | por |
| dc.description.resumo | A crescente demanda por aplicações de Inteligência Artificial na engenharia está em crescimento constante, viabilizando a resolução de problemas complexos e a execução de tarefas antes consideradas inimagináveis. Nesse contexto, este trabalho apresenta uma metodologia para reconhecimento de imagem baseada em redes neurais para identificação automatizada de objetos danificados em processos industriais, além de classificação pelas categorias quadrado, triângulo ou círculo. O modelo de inteligência artificial alcançou uma acurácia de 95,59%, superando a estimativa para o desempenho humano na tarefa de classificação de imagens, e demonstrando resultados comparáveis ou superiores a trabalhos similares. A utilização de técnicas de pré-processamento e a geração automática de figuras danificadas foram cruciais para aprimorar esse desempenho. Esses resultados enfatizam o potencial do Deep Learning como uma ferramenta poderosa para aprimorar a automação industrial e a qualidade dos produtos. https://doi.org/10.53316/sepoc2023.023 | por |
| dc.publisher.country | Brasil | por |
| dc.subject.cnpq | CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA | por |
Arquivos deste item
Este item aparece na(s) seguinte(s) coleção(s)
-
Proceedings of the 15th Seminar on Power Electronics and Control (SEPOC 2023) [51]
The SEPOC 2023 was an international technical, scientific, and industrial event, with the support of IEEE. Its main objective of was to provide interaction among academia and industry to discuss the latest cutting-edge technologies on Power Electronics and Control and their applications. In 2023, the main topic of the seminar was: Energy Transition: Driving decarbonization through innovative solutions and technologies applied to Power Electronics and Distributed Generation. The event was open to the national and international community, being a great opportunity for technical discussions and bringing together researchers, engineers, entrepreneurs, and students.
Conference Chair and Proceedings Editor: Prof. Dr. Laura Lisiane Callai dos Santos
Conference Co-Chair and Proceedings Co-Editor: Prof. Dr. Nelson Knak Neto
Proceedings Co-Editors: Prof. Dr. Gustavo Guilherme Koch
Prof. Dr. Thieli Smidt Gabbi
IEEE Proceedings: https://doi.org/10.1109/SEPOC58810.2023www.sepoc.com.br