Desenvolvimento de rede neural convolucional para classificação de telhas cerâmicas defeituosas
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Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Piauí
Resumo
Este trabalho apresenta o desenvolvimento de uma rede neural convolucional (CNN)
voltada para a classificação de telhas cerâmicas em duas categorias: normais e de-
feituosas. Diante da crescente demanda por produtos cerâmicos de alta qualidade,
a automação do controle de qualidade mostra-se essencial para a redução de des-
perdícios e o aumento da eficiência no processo produtivo. A metodologia adotada
abrangeu a coleta manual de imagens, o pré-processamento dos dados, a modelagem
da CNN e a avaliação do modelo. Utilizou-se um conjunto inicial de 1.600 imagens de
telhas cerâmicas do tipo romana, ampliado por técnicas de aumento de dados para
aproximadamente 7.000 imagens destinadas ao treinamento do modelo. Os resultados
obtidos demonstraram elevado desempenho, com acurácia de 99, 7% e maior eficácia
na identificação das telhas normais. Conclui-se que o uso de redes neurais convolu-
cionais é promissor para a classificação automatizada de telhas cerâmicas romanas.
Como proposta para trabalhos futuros, sugere-se o desenvolvimento de uma aplicação
baseada em Internet das Coisas (IoT), bem como a realização de testes em ambientes
industriais reais.
Description
Keywords
Redes Neurais Convolucionais, Telhas Cerâmicas, Convolutional Neural Networks, Ceramic Tiles, Drying
Citation
SILVA, Micherlane Rodrigues Machado da. Desenvolvimento de rede neural convolucional para classificação de telhas cerâmicas defeituosas. Orientador: Otílio Paulo da Silva Neto. 2025. 60 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Tecnologia em Análise e Desenvolvimento Sistemas) - Instituto Federal do Piauí, Campus Teresina Central, Teresina, 2025.