Classificação de defeitos na pintura de peças metálicas no processo industrial utilizando algoritmos de inteligência artificial.
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Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Piauí
Resumo
Os revestimentos de superfície por pintura vêm sendo utilizados há milhares de anos com um aumento gradual de seu consumo. A pintura tem por objetivo depositar um filme de tinta sobre uma superfície metálica ou não metálica, possuindo as mais diversas finalidades como proteção anticorrosiva, estética, segurança, entre outros. Os processos de pintura industrial envolvem diversas etapas que podem incluir a preparação da superfície, a aplicação da tinta e a secagem. Nos últimos anos houve um aumento exponencial no uso de algoritmos de inteligência artificial nos processos industriais. Este trabalho sugere, analisa e classifica a aplicação destes algoritmos na classificação de defeitos na pintura de peças metálicas em indústrias utilizando algoritmos de inteligência artificial. No trabalho em questão, foi desenvolvido um modelo de inteligência artificial baseado em redes neurais convolucionais (CNN) para identificar de forma automática peças que estejam dentro e fora dos padrões estipulados pela indústria onde foi aplicada a pesquisa. O modelo foi treinado com um banco de dados de imagens fornecido pela própria indústria, onde temos um acervo de peças defeituosas. Para as peças dentro dos padrões foi criado um banco de imagens capturadas pelo próprio autor. Essas imagens passaram por um pré-processamento, para que fosse destacado os principais defeitos nas peças e também fosse reduzida a carga computacional, pois foi aplicado um filtro de escala cinza. Após o treinamento com 50 épocas e utilizando métricas como acurácia, precisão, recall e F1-score, o modelo apresentou acurácia de 88,86%, precisão de 88,18%, recall de 88,86% e um F1-escore de 91,39%, com excelente desempenho na identificação das peças defeituosas. Após a validação de um modelo preditivo, um aplicativo móvel denominado AÇO_CHECK foi concebido para coletar dados em campo, permitindo a validação empírica do modelo. Este aplicativo emprega um modelo de aprendizado de máquina, desenvolvido com a biblioteca Keras (integrada ao TensorFlow), que executa análises de imagens submetidas pelos usuários, realizando inferências a partir dos dados visuais.
Description
Keywords
Algoritmos, Inteligência Artificial, Classificação, Identificação de defeitos, Pintura industrial
Citation
BORGES, Josimar Hendrio Ferraz. Classificação de defeitos na pintura de peças metálicas no processo
industrial utilizando algoritmos de inteligência artificial. Orientador: Otílio Paulo da Silva Neto. 2025. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Materiais) - Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Piauí, Campus Teresina Central, 2025.