Sistema de detecção de objeto personalizado utilizando inteligência artificial

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Main Author: Marques, Lucas de Souza
Publication Date: 2020
Format: Bachelor thesis
Language: por
Source: Repositório Institucional do IFAM (Repositório Institucional do Instituto Federal do Amazonas)
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Summary: This work aims to develop an automatic object verification system on a production line. Currently, there is a market for object detection that comprises values above R$ 100 thousand reais for the implementation of the same project. The project is based on being developed on a completely Open Source platform. The proposal consists of creating a low-cost Python language system that solves the problems of instantaneous line stops and field problems related to the lack of the object and make it portable to any computer. Due to the fast time of the line some boxes go unnoticed in the eyes of the operator and with the implemented system it is expected that all boxes are controlled and detect all manuals and take their own actions autonomously without the need for human intervention following the concept of industry 4.0. The developed system had quick responses (about 40 milliseconds) for the evaluation of each image and is already implemented in the factory.
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Due to the fast time of the line some boxes go unnoticed in the eyes of the operator and with the implemented system it is expected that all boxes are controlled and detect all manuals and take their own actions autonomously without the need for human intervention following the concept of industry 4.0. The developed system had quick responses (about 40 milliseconds) for the evaluation of each image and is already implemented in the factory.Este trabalho tem por objetivo a verificação automática de objetos numa linha de produção. Atualmente existe um mercado para detecção de objetos que compreende a valores acima dos R$ 100 mil reais para a implementação do mesmo projeto. No entanto, o trabalho aqui apresentado tem como base ser desenvolvido em uma plataforma completamente Open Source. A proposta consiste em criar um sistema de baixo custo com Visão Computacional em linguagem Python que resolva os problemas de paradas de linhas instantâneas e problemas em campo relacionados à falta do objeto e fazê-lo portável para qualquer computador. Devido ao tempo rápido da linha, algumas caixas passam despercebidas aos olhos do operador e com o sistema implementado, espera-se que todas as caixas sejam controladas e detectem todos os manuais, tomando suas próprias ações de forma autônoma sem a necessidade de intervenção humana seguindo o conceito de Indústria 4.0 e Internet da Coisas. O sistema desenvolvido teve respostas rápidas (cerca de 40 milissegundos) para avaliação de cada imagem e já se encontra implementado na fábrica.BrasilCampus Manaus DistritoInstituto Federal do AmazonasIFAMEngenharia de Controle e AutomaçãoInstituto Federal do AmazonasIFAMEngenharia de Controle e AutomaçãoInstituto Federal do AmazonasIFAMEngenharia de Controle e AutomaçãoFrota, Vitor Bremgartner daFrota, Vitor Bremgartner daFernandes, Priscila SilvaNetto, José MagalhãesMarques, Lucas de Souza2021-11-16T18:58:05Z2021-11-162021-11-16T18:58:05Z2020-11-06info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisMarques, Lucas. Sistema de detecção de objeto personalizado utilizando inteligência artificial. 2020. 66 f. ( Graduação em Engenharia de Controle e Automação) - Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Amazonas – Campus Manaus Distrito Industrial. Manaus, 2020.http://repositorio.ifam.edu.br/jspui/handle/4321/645porANDRADE, Fabrício. Tudo sobre o protocolo MODBUS. Brasil, 6 fev. 2019. Disponível em: <https://automacaoecartoons.com/2018/11/23/protocolo-modbus/>. Acesso em janeiro de. 2020. BIRGONHA, Carolina. Panorama Setorial da Internet: Inteligência Artificial em perspectiva. Inteligência Artificial e ética, Brasil, p. 1-15, 1 out. 2018. Disponível em < https://nic.br/media/docs/publicacoes/1/Panorama_outubro_2018_online.pdf >. Aceessado em fevereiro de 2020 CARDOSO, Danilo. ESTUDO DA APLICABILIDADE DE FERRAMENTAS DA INDÚSTRIA 4.0 EM UMA PLANTA DE GERAÇÃO DE ENERGIA A PARTIR DA REFORMA DO BIOGÁS. UFF, Brasil, p. 15-27, 1 fev. 2018. Disponível em: <https://app.uff.br/riuff/bitstream/1/8080/1/TCC%20-%20Danilo-Iam Maria%20Julia.pdf>. Acessado em janeiro de 2020. CARVALHO, Eduardo dos Santos de Sá; DUARTE FILHO, Nemésio Freitas. Proposta de um sistema de aprendizagem móvel com foco nas características e aplicações práticas da indústria 4.0. RISTI, Porto , n. 27, p. 36-51, jun. 2018 . Disponível em <http://www.scielo.mec.pt/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1646- 98952018000200004&lng=pt&nrm=iso>. acessos em 14 jun. 2020. http://dx.doi.org/10.17013/risti.27.36-51. DOS REIS, Fábio. Instalação do PyCharm, IDE para programação em Python. [S. l.], 9 set. 2016. Disponível em: http://www.bosontreinamentos.com.br/programacao-em-python/instalacao-do pycharm-ide-para-programacao-em-python/. Acesso em: 12 jan. 2020. FAUSTINO, Bruno. Seis princípios básicos da Indústria 4.0 para os CIOs. 2. ed. Brasil, 2 maio 2016. Disponível em: <https://cio.com.br/seis-principios-basicos-da industria-4-0-para-os-cios/>. Acessado em fevereiro de. 2020. FELICIANO, Flavio. VISÃO COMPUTACIONAL APLICACADA À METROLOGIA DIMENSIONAL AUTOMATIZADA: CONSIDERAÇÕES SOBRE SUA EXATIDÃO. Engevista, UFF, v. 7, n. 2, p. 38-50, 13 jul. 2005. Disponível em < https://periodicos.uff.br/engevista/article/view/8789 >. Acessado em dezembro de 2020 FERST, Matheus Kowalczuk. IMPLEMENTAÇÃO DE COMUNICAÇÃO SEGURA COM MODBUS E TLS. 2018. TCC (Gradução) - UTFPR, [S. l.], 2018. Disponível em: <http://repositorio.roca.utfpr.edu.br/jspui/bitstream/1/11017/1/PB_COENC_2018_1_ 07.pdf>. Acessado em janeiro de. 2020. FILHO, Wil. Conhecendo o coração e as artérias do PyQt5. [S. l.], 24 nov. 2014. Disponível em: https://medium.com/@wilfilho/conhecendo-o-coracao-e-as-arterias do-pyqt5-22ba4187531. Acesso em: 22 jan. 2020. FREITAS, Carlos. Protocolo Modbus: Fundamentos e Aplicações. Brasil, 7 abr. 2014. Disponível em:<https://app.uff.br/riuff/bitstream/1/8080/1/TCC%20-%20Danilo Iam-Maria%20Julia.pdf>. Acessado em janeiro de 2020. GEITGEY, Adam. Face Recognition. Brasil, 26 jan. 2012. Disponível em:< https://transformacaodigital.com/o-que-e-machine-learning-e-como-funciona/>. Acessado em: dezembro de. 2019. GOMES, Dennis. Inteligência Artificial: Conceitos e Aplicações. Olhar Científico, Brasil, v. 1, n. 2, p. 1-13, 1 dez. 2010. Disponível em <academia.edu/28005380/Inteligência_Artificial_Conceitos_e_Aplicações>. Acessado em fevereiro de 2020. INSTRUMENTS, National. O protocolo Modbus em detalhes. [S. l.], 17 set. 2019. Disponível em: <https://www.ni.com/pt-br/innovations/white-papers/14/the-modbus protocol-in-depth.html>. Acessado em dezembro de. 2020. JÚNIOR, Geraldo Tessarini. IMPACTOS DA INDÚSTRIA 4.0 NA ORGANIZAÇÃO DO TRABALHO: UMA REVISÃO SISTEMÁTICA DA LITERATURA. ABEPRO, [s. l.], v. 18, p. 743-769, 2018. Disponível em < https://producaoonline.org.br/rpo/article/viewFile/2967/1678 >. Acessado em janeiro de 2020 MAGNUS, Tiago. O que é machine learning e como funciona?. Brasil, 29 jan. 2018. Disponível em: <https://transformacaodigital.com/o-que-e-machine-learning-e como-funciona/>. Acessado em janeiro de. 2020. MONTANARI, Raphael. Detecção e classificação de objetos em imagens para rastreamento de veículos. 2015. Tese (Mestrado em Ciência de computação e Matemática Computacional) - USP, USP-São Carlos, 2015. p. 58-62. Disponível em < https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-08012016-113715/pt br.php >. Acessado em janeiro de 2020 SEVERANCE, Charles. Python para Todos. 1. ed. [S. l.]: Shroff Publishers, 2017. 248 p. v. 1. SILVA, Igor. LINGUAGEM DE PROGRAMAÇÃO PYTHON. Revista Tecnologias em Projeção, [s. l.], v. 10, n. 1, p. 55-56, 2019. Disponível em < http://revista.faculdadeprojecao.edu.br/index.php/Projecao4/article/download/1359/ 1064 >. Acessado em novembro de 2019. TANNER, Gilbert. Creating your own object detector. [S. l.], 6 fev. 2019. Disponível em: <https://towardsdatascience.com/creating-your-own-object-detector ad69dda69c85>. Acessado em novembro de 2019. VAZ, Welton. Python: Como surgiu a linguagem e o seu cenário atual. [S. l.], 1 fev. 2018. Disponível em: https://www.eusoudev.com.br/python-como-surgiu/. Acesso em: 8 jan. 2020. VICTORIANO, Erick Rodrigues. RECONHECIMENTO DE IMAGEM POR MEIO DE DA VISÃO DE MÁQUINA. AEDB, [s. l.], 21 abr. 2014. Disponível em < https://www.aedb.br/wp-content/uploads/2015/04/214130.pdf > Acessado em dezembro de 2020 YEGULALP, Serdar. What is TensorFlow? The machine learning library explained. [S. l.], 18 jun. 2019. Disponível em: https://www.infoworld.com/article/3278008/what-is-tensorflow-the-machine-learning library-explained.html. Acessado em dezembro de 201info:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional do IFAM (Repositório Institucional do Instituto Federal do Amazonas)instname:Instituto Federal do Amazonas (IFAM)instacron:IFAM2022-10-27T16:45:24Zoai:localhost:4321/645Repositório InstitucionalPUBhttp://repositorio.ifam.edu.br/oai/requestcgeb@ifam.edu.bropendoar:2022-10-27T16:45:24Repositório Institucional do IFAM (Repositório Institucional do Instituto Federal do Amazonas) - Instituto Federal do Amazonas (IFAM)false
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RISTI, Porto , n. 27, p. 36-51, jun. 2018 . Disponível em <http://www.scielo.mec.pt/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1646- 98952018000200004&lng=pt&nrm=iso>. acessos em 14 jun. 2020. http://dx.doi.org/10.17013/risti.27.36-51. DOS REIS, Fábio. Instalação do PyCharm, IDE para programação em Python. [S. l.], 9 set. 2016. Disponível em: http://www.bosontreinamentos.com.br/programacao-em-python/instalacao-do pycharm-ide-para-programacao-em-python/. Acesso em: 12 jan. 2020. FAUSTINO, Bruno. Seis princípios básicos da Indústria 4.0 para os CIOs. 2. ed. Brasil, 2 maio 2016. Disponível em: <https://cio.com.br/seis-principios-basicos-da industria-4-0-para-os-cios/>. Acessado em fevereiro de. 2020. FELICIANO, Flavio. VISÃO COMPUTACIONAL APLICACADA À METROLOGIA DIMENSIONAL AUTOMATIZADA: CONSIDERAÇÕES SOBRE SUA EXATIDÃO. Engevista, UFF, v. 7, n. 2, p. 38-50, 13 jul. 2005. Disponível em < https://periodicos.uff.br/engevista/article/view/8789 >. Acessado em dezembro de 2020 FERST, Matheus Kowalczuk. IMPLEMENTAÇÃO DE COMUNICAÇÃO SEGURA COM MODBUS E TLS. 2018. TCC (Gradução) - UTFPR, [S. l.], 2018. Disponível em: <http://repositorio.roca.utfpr.edu.br/jspui/bitstream/1/11017/1/PB_COENC_2018_1_ 07.pdf>. Acessado em janeiro de. 2020. FILHO, Wil. Conhecendo o coração e as artérias do PyQt5. [S. l.], 24 nov. 2014. Disponível em: https://medium.com/@wilfilho/conhecendo-o-coracao-e-as-arterias do-pyqt5-22ba4187531. Acesso em: 22 jan. 2020. FREITAS, Carlos. Protocolo Modbus: Fundamentos e Aplicações. Brasil, 7 abr. 2014. Disponível em:<https://app.uff.br/riuff/bitstream/1/8080/1/TCC%20-%20Danilo Iam-Maria%20Julia.pdf>. Acessado em janeiro de 2020. GEITGEY, Adam. Face Recognition. Brasil, 26 jan. 2012. Disponível em:< https://transformacaodigital.com/o-que-e-machine-learning-e-como-funciona/>. Acessado em: dezembro de. 2019. GOMES, Dennis. Inteligência Artificial: Conceitos e Aplicações. Olhar Científico, Brasil, v. 1, n. 2, p. 1-13, 1 dez. 2010. Disponível em <academia.edu/28005380/Inteligência_Artificial_Conceitos_e_Aplicações>. Acessado em fevereiro de 2020. INSTRUMENTS, National. O protocolo Modbus em detalhes. [S. l.], 17 set. 2019. Disponível em: <https://www.ni.com/pt-br/innovations/white-papers/14/the-modbus protocol-in-depth.html>. Acessado em dezembro de. 2020. JÚNIOR, Geraldo Tessarini. IMPACTOS DA INDÚSTRIA 4.0 NA ORGANIZAÇÃO DO TRABALHO: UMA REVISÃO SISTEMÁTICA DA LITERATURA. ABEPRO, [s. l.], v. 18, p. 743-769, 2018. Disponível em < https://producaoonline.org.br/rpo/article/viewFile/2967/1678 >. Acessado em janeiro de 2020 MAGNUS, Tiago. O que é machine learning e como funciona?. Brasil, 29 jan. 2018. Disponível em: <https://transformacaodigital.com/o-que-e-machine-learning-e como-funciona/>. Acessado em janeiro de. 2020. MONTANARI, Raphael. Detecção e classificação de objetos em imagens para rastreamento de veículos. 2015. Tese (Mestrado em Ciência de computação e Matemática Computacional) - USP, USP-São Carlos, 2015. p. 58-62. Disponível em < https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-08012016-113715/pt br.php >. Acessado em janeiro de 2020 SEVERANCE, Charles. Python para Todos. 1. ed. [S. l.]: Shroff Publishers, 2017. 248 p. v. 1. SILVA, Igor. LINGUAGEM DE PROGRAMAÇÃO PYTHON. Revista Tecnologias em Projeção, [s. l.], v. 10, n. 1, p. 55-56, 2019. Disponível em < http://revista.faculdadeprojecao.edu.br/index.php/Projecao4/article/download/1359/ 1064 >. Acessado em novembro de 2019. TANNER, Gilbert. Creating your own object detector. [S. l.], 6 fev. 2019. Disponível em: <https://towardsdatascience.com/creating-your-own-object-detector ad69dda69c85>. Acessado em novembro de 2019. VAZ, Welton. Python: Como surgiu a linguagem e o seu cenário atual. [S. l.], 1 fev. 2018. Disponível em: https://www.eusoudev.com.br/python-como-surgiu/. Acesso em: 8 jan. 2020. VICTORIANO, Erick Rodrigues. RECONHECIMENTO DE IMAGEM POR MEIO DE DA VISÃO DE MÁQUINA. AEDB, [s. l.], 21 abr. 2014. Disponível em < https://www.aedb.br/wp-content/uploads/2015/04/214130.pdf > Acessado em dezembro de 2020 YEGULALP, Serdar. What is TensorFlow? The machine learning library explained. [S. l.], 18 jun. 2019. Disponível em: https://www.infoworld.com/article/3278008/what-is-tensorflow-the-machine-learning library-explained.html. Acessado em dezembro de 201
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