Graduações em Engenharias e Ciência da Computação
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Trabalho de Conclusão de Curso Solução Full-Stack de machine learning para Visão Computacional em Ambientes Industriais: Classificação, Versionamento e Treinamento Local de Modelos(2025) Machado, Diego Baptista Daurea; Celestino, Douglas Pablo Braçal; Silva, Gustavo Mendes da; Rizzo, Pedro Ivo deEste projeto dedica-se a estabelecer uma solução full-stack de machine learning para algoritmos de visão computacional, com versionamento, reclassificação e retreinamento de modelos, operando integralmente via Intranet para facilitar seu uso em plantas industriais. Tal abordagem visa atender qualquer processo, permitindo ao usuário realizar o upload de mídias, escolher as Labels que deseja classificar e anotar manualmente bounding boxes para rotulagem supervisionada e depois treinamento e retreinamento de modelos de visão computacional com as mídias rotuladas. Para isso, empregou-se Python e o modelo de detecção de objetos YOLO, associadas a um fluxo de versionamento (DVC/Git) que permite realimentar o modelo conforme surgem correções manuais de classificação. O frontend foi desenvolvido utilizando Next.js e Node.js, proporcionando uma interface interativa e eficiente para interação com os modelos. Além disso, toda a arquitetura foi dockerizada utilizando Docker, garantindo portabilidade, escalabilidade e facilidade de implantação em ambientes industriais. O resultado é um sistema robusto que permite evolução dos modelos e datasets sem depender de soluções em nuvem, garantindo escalabilidade e adequação às necessidades industriais locais.Trabalho de Conclusão de Curso Conceitualização de uma linha de desmontagem de cartuchos de tinta de impressora para circularidade(2024) Nascimento, Lívia Brigido do; Silva, Lorena Barbosa Antunes da; Azeredo, Rodrigo de LimaDiante da transição para um modelo de negócios mais sustentável e circular nos processos industriais, o presente projeto, desenvolvido no contexto do ecossistema da Hewlett-Packard (HP), tem como objetivo propor soluções para a automação do processo de desmontagem de cartuchos de tinta usados, permitindo a descaracterização dos materiais para reinserção dos polímeros na produção de novos cartuchos e destinação dos materiais não poliméricos a outras empresas para reaproveitamento. Foi utilizada a metodologia de Processo de Desenvolvimento de Produto (PDP), com entregas de projeto conceitual e preliminar, incluindo testes preliminares de diferentes princípios de solução para a remoção de componentes. A validação desses testes forneceu subsídios para a elaboração de um plano de implementação, incluindo modelagens visuais, especificação de equipamentos e a criação de setups de testes ajustados à variante da linha escolhida, fornecendo uma base estruturada para futuras aplicações industriais.