Classificação de telhas cerâmicas tipo romana no processo de fabricação industrial com redes neurais convolucionais
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Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Piauí
Resumo
A incorporação de tecnologias emergentes, como a Inteligência Artificial (IA), aos processos produtivos tem promovido avanços significativos na eficiência, automação e controle de qualidade em diversos setores industriais. No contexto da indústria cerâmica, a qualidade dos produtos é um requisito essencial para assegurar a integridade estrutural, a durabilidade e a competitividade no setor da construção civil. Entretanto, o controle de qualidade ainda é majoritariamente realizado por inspeção visual manual, sujeita à subjetividade e à fadiga dos operadores, o que compromete a confiabilidade dos resultados. Este trabalho teve como objetivo desenvolver e validar um modelo de Rede Neural Convolucional (CNN) para a classificação automática de defeitos visuais em telhas cerâmicas tipo romana, utilizando imagens capturadas diretamente da linha de produção, alinhado aos princípios da Indústria 4.0. Para isso, foi construída uma base balanceada com 1.600 imagens, sendo metade de telhas normais e metade defeituosas, que passaram por um pipeline de pré-processamento em 12 etapas, incluindo remoção de fundo, equalização de histograma, normalização e aumento de dados por meio da biblioteca Albumentations. A arquitetura da CNN foi composta por 12 camadas, incluindo convolucionais, de pooling e densas, com ativação final sigmoid. O desempenho foi avaliado por meio de métricas como acurácia, precisão, recall, F1-score e matriz de confusão. O modelo alcançou acurácia de 99,69% e F1-score de 0,997, registrando apenas um falso negativo e nenhum falso positivo, superando trabalhos correlatos da literatura e demonstrando alta robustez frente a variações morfológicas e de iluminação não controlada. Conclui-se que a proposta é eficaz para substituir inspeções manuais subjetivas por um sistema automatizado, proporcionando maior eficiência, rastreabilidade e redução de falhas humanas.
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Keywords
Redes Neurais Convolucionais, Indústria 4.0, Telhas Cerâmicas, Inspeção Automatizada, Controle de Qualidade
Citation
NASCIMENTO, Lucileide Aquino do. Classificação de telhas cerâmicas tipo romana no processo de fabricação industrial com redes neurais convolucionais. Orientador: Otílio Paulo da Silva Neto. 2025. 110 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Materiais ) - Instituto Federal do Piauí, Campus Teresina Central, Teresina, 2025