PRODUÇÃO ACADÊMICA Repositório Acadêmico da Graduação (RAG) TCC Ciência da Computação
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Tipo: Trabalho de Conclusão de Curso
Título: Detecção automática de defeitos em manufaturas utilizando redes convolucionais
Autor(es): Silva, Kaike Batista de
Primeiro Orientador: Barbosa, Talles Marcelo Gonçalves de Andrade
metadata.dc.contributor.referee1: Ferreira, José Olímpio
metadata.dc.contributor.referee2: Cassiano, Kátia Kelvis
metadata.dc.contributor.referee3: Silva Neto, Olegário Correa da
Resumo: Neste trabalho é construido um modelo de detecção utilizando o o algoritimo You Only Look Once, YOLO utilizando a plataforma colab do google. Modelos de detecção sao usados em varias areas do conhecimento. Foi feita uma revisao teoria dos conceitos envolvendo visao computacional e uma explicação do funcionamento do algoritimo YOLO. Tambem são elicitadas caracteristicas da plataforma colab que a tornam atrativa como infraestrutura para o treinamento de modelos de detecção. O modelo criado utiliza tecnicas semelhantes as usadas em trabalhos da area que buscam soluções para detecção de defeitos.
Abstract: In this work, a detection model is built using the You Only Look Once, YOLO algorithm using the google colab platform. Detection models are used in several areas of knowledge. A review of the theory of concepts involving computer vision and an explanation of the operation of the YOLO algorithm was carried out. Characteristics of the google colab platform are also elicited, making it attractive as an infrastructure for training detection models. The model created uses techniques similar to those used in works in the area that seek solutions to detect defects. techniques identical to those used in works in the area that seek solutions to detect defects.
Palavras-chave: Detecção de objetos
Yolo
CNPq: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
Idioma: por
País: Brasil
Editor: Pontifícia Universidade Católica de Goiás
Sigla da Instituição: PUC Goiás
metadata.dc.publisher.department: Escola Politécnica
Tipo de Acesso: Acesso Aberto
URI: https://repositorio.pucgoias.edu.br/jspui/handle/123456789/4324
Data do documento: 15-Jun-2022
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