Desenvolvimento de um sistema de classificação de peças em ambiente industrial utilizando visão computacional e a arquitetura YOLO. - PEREIRA, Lucas Dantas. (2024)
O presente trabalho tem como objetivo fornecer uma alternativa para a detec-ção de peças, substituindo os sensores convencionais e, em algumas situações, oferecendo uma solução viável quando os sensores tradicionais não são eficientes. Para alcançar esse objetivo, o estudo foi desenvolvido com base no Sistema Modular de Produção, que simula um ambiente industrial em escala laboratorial. Utilizou-se o modelo de rede neural pré-treinado YOLO (You Only Look Once) para a identificação das peças, ajustando-o especificamente para essa tarefa. A implementação do algoritmo foi realizada em Python, devido à sua ampla gama de bibliotecas de aprendizado de máquina e facilidade de integração com ferramentas de visão computacional. A rede neural convolucional profunda demonstrou uma precisão de 98,9%, recall de 100% e F1-score de 99,3%, indicando um desempenho promissor do modelo.