Detecção e classificação de defeitos em pinturas utilizando análise de imagens e aprendizado de máquina em hardware de baixo custo

• Processo: 21/00367-8
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
• Data de Início da vigência: 01 de outubro de 2021
• Data de Término da vigência: 30 de setembro de 2022
• Área de conhecimento: Engenharias - Engenharia Mecânica - Processos de Fabricação
• Pesquisador responsável: Gustavo Franco Barbosa
• Beneficiário: José Oliveira Cruz Neto
• Instituição Sede: Centro de Ciências Exatas e de Tecnologia (CCET). Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR). São Carlos , SP, Brasil
• Assunto(s): Pintura Aprendizado computacional Classificação de imagens Manufatura Hardware Indústria 4.0 Controle da qualidade
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Aprendizado de Máquina | Detecção de defeitos | Industria 4 | manufatura | pintura | 0 | Pintura

Resumo

Mediante o atual avanço tecnológico e científico no contexto industrial, o padrão de qualidade dos produtos tem sido cada vez mais exigido, e o aspecto visual se tornou uma característica determinante no sucesso comercial de uma marca ou produto. Diante disso, a automatização dos procedimentos de inspeção de qualidade é altamente requisitada, principalmente no setor automobilístico, onde a inspeção da qualidade de pintura ainda é feita visualmente por um trabalhador experiente na área. Sendo assim, este trabalho tem como objetivo criar um algoritmo para identificação de defeitos em pinturas que pode ser utilizado em hardware de baixo custo e compõe uma das etapas da automatização da inspeção de pinturas.

Publicações científicas

(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)

PEREIRA, FRANCO ROCHA; RODRIGUES, CAIO DIMITROV; DA SILVA E SOUZA, HUGO; NETO, JOSE OLIVEIRA CRUZ; ROCHA, MATHEUS CHIARAMONTE; BARBOSA, GUSTAVO FRANCO; SHIKI, SIDNEY BRUCE; INOUE, ROBERTO SANTOS. Force and vision-based system for robotic sealing monitoring. INTERNATIONAL JOURNAL OF ADVANCED MANUFACTURING TECHNOLOGY, v. N/A, p. 13-pg., 2023-02-27. (19/22115-0, 21/00367-8, 21/00745-2)