Uso de RNA para controle de qualidade: na deteção de defeitos atraves, de imagens digitais
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Data
2023-12
Tipo de documento
Artigo Científico
Título da Revista
ISSN da Revista
Título de Volume
Área do conhecimento
engenharias
Modalidade de acesso
Acesso aberto
Editora
Autores
GAVINHO, Caroline Bastos
VAZ, Eric Brayão
LESSA, Victoria de Freitas
Orientador
MOLINA, Sabrina da Silva
Coorientador
UBIRATAN, Paulo
Resumo
Este presente trabalho tem como objetivo aprofundar o entendimento sobre as redes neurais artificiais como uma técnica de aprendizado de máquinas para a detecção de defeitos em uma linha de produção por meio de análise de imagens digitais. A análise visa destacar a precisão e confiabilidade da aplicação de redes neurais artificiais como uma ferramenta eficaz para garantir a qualidade no processo de produção, contendo a ocorrência de falhas. Ao concentrar-se na identificação de imperfeições por meio da análise de imagens digitais, a pesquisa visa fornecer uma percepção sobre como as redes neurais artificiais podem ser empregadas como uma ferramenta para aprimoramento na eficácia e a precisão na detecção de defeitos em um ambiente industrial. Desta forma, busca-se enfatizar não apenas a capacidade das redes neurais artificiais na detecção de padrões complexos, mas também sua aplicabilidade prática na otimização do controle de qualidade. Através deste estudo, buscamos fortalecer a compreensão do papel fundamental das redes neurais artificiais na indústria, enfatizando seu potencial para agregar valor através da fabricação conforme as especificações, elevar os padrões de qualidade baseada na fabricação, prevenir falhas, contribuir de madeira significativa para a eficiência operacional em ambientes de produção, reduzindo assim gastos com retrabalhos e desperdícios de matéria prima.
Palavras-chave
Redes Neurais Artificiais, Controle de Qualidade, Detecção de Defeitos, Aprendizado de máquinas