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

Processo: 21/00367-8
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
Vigência (Início): 01 de outubro de 2021
Vigência (Término): 30 de setembro de 2022
Área do 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

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.