Software 2.0 na classificação de sucata metálica

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Robalinho, Manuel Joaquim da Silva
Data de Publicação: 2019
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
Texto Completo: http://hdl.handle.net/11328/2960
Resumo: O software 2.0 e sua abordagem para o processamento de imagens multi-espectrais, ajudando a realizar uma classificação automática de sucata metálica, é o tema desta pesquisa. O uso de ferramentas de Machine Learning e Deep Learning contribuem para o desenvolvimento de sistemas inteligentes, permitindo obter resultados relevantes na classificação de imagens, principalmente de sucatas metálicas. Neste mestrado, os testes serão realizados com uma câmara multi-espectral para obter imagens de alumínio, ferro, cobre, latão, aço inoxidável, simulando um ambiente de sucata metálica. O objetivo é obter a classificação destes metais através do desenvolvimento de software e realizar uma análise multi-espectral das imagens obtidas. Testes preliminares foram feitos em um ambiente controlado, com uma pequena amostra desses materiais. Estudos para implementar um protótipo em uma indústria siderúrgica brasileira se seguirão.
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