MOLINA, Sabrina da SilvaGAVINHO, Caroline BastosVAZ, Eric BrayãoLESSA, Victoria de Freitas2023-12-162023-12-162023-12https://repositorio.animaeducacao.com.br/handle/ANIMA/38563Este 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.39ptAttribution-NoDerivs 3.0 BrazilRedes Neurais ArtificiaisControle de QualidadeDetecção de DefeitosAprendizado de máquinasArtigo Científico