Seleção automática de peças utilizando visão computacional
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Michelle Mendes Santos
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Resumo
Este trabalho apresenta o desenvolvimento de um sistema automatizado para inspeção e classificação de peças industriais utilizando visão computacional. O objetivo é substituir ou complementar a inspeção manual, que apresenta limitações como erros. O sistema foi implementado em uma plataforma embarcada Raspberry Pi, integrando uma câmera para captura de imagens e a arquitetura YOLOv8 para detecção e classificação das peças como boas ou ruins. O processamento das imagens foi realizado com a biblioteca OpenCV, e os resultados são exibidos por meio de uma interface homem-máquina (IHM) desenvolvida em Python. O modelo foi treinado com imagens anotadas manualmente e demonstrou bom desempenho em métricas como precisão, revocação e mAP. Os testes indicam que a solução é viável para aplicações industriais, oferecendo uma alternativa de baixo custo, eficiente e confiável para o controle de qualidade automatizado.