Trabalho de Conclusão de Curso | Graduação

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    Trabalho de Conclusão de Curso
    Automação de bancada de teste para sensores de fluxo implementados em cultivadoras
    (2025) Giuliani, Augusto; Olivares, Bruno; Michaan, Ralph; Bonfim, Taina
    A aplicação de inoculantes no processo de plantio é realizada por meio de um tubo com um bico de dimensões muito reduzidas, o qual pode ser facilmente obstruído devido às condições encontradas no campo. Diante disso, a empresa parceira está desenvolvendo um sensor de fluxo com a finalidade de identificar possíveis obstruções e, durante o desenvolvimento desse sensor, é crucial a execução de diversas rotinas de testes. Para tal, foi montada uma bancada de testes, operando de forma inteiramente manual, o que resulta em um aumento no tempo necessário para a execução dos testes, além de comprometer a rastreabilidade e a repetibilidade deles. Foi proposta, portanto, uma automação da referida bancada, assim como uma revisão elétrica e hidráulica, visando a realização de dois testes distintos: o primeiro, variando o fluxo e avaliando se o sensor responde adequadamente às mudanças; o segundo, simulando o bloqueio por meio de uma válvula solenoide. O projeto conceitual foi elaborado com base no método Pahl & Beitz, enquanto a gestão do projeto seguiu algumas ferramentas do guia de boas práticas PMBOK. A automação foi implementada utilizando um CLP S7-1200 da Siemens, programado na linguagem Ladder (LD). A Interface Homem-Máquina (IHM), que permite a seleção dos parâmetros de teste pelo operador, foi implementada através do LabVIEW, e estabelecendo comunicação com o CLP via ModBus TCP/IP. Além disso, foi concebido um circuito elétrico para essa nova arquitetura. Ademais, o sistema hidráulico foi devidamente ajustado para a instalação dos sensores de referência, e da válvula proporcional utilizada para controlar a malha de controle fechada. Assim, concluiu-se a automação da bancada, melhorando a rastreabilidade e repetibilidade dos testes, e diminuindo o tempo gasto pelo operador na execução deles.
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    Trabalho de Conclusão de Curso
    Implementação de Navegação Autônoma em Veículo Terrestre: Aprimoramento e Testes
    (2025) Meinberg, Bruna Lima; Pinheiro, Guilherme Garrido Klingelfus; Barros, Matheus Ribeiro; Paolino, Rafael Pacheco
    Este projeto tem como objetivo aprimorar o sistema de navegação autônoma de um robô de monitoramento de silvicultura e pomares, desenvolvido na iteração anterior deste Capstone. O foco desta fase será a otimização tanto da estrutura mecânica quanto do software do robô, buscando melhorar sua eficiência, precisão e adaptabilidade ao ambiente de operação. Para isso, serão analisadas e implementadas melhorias físicas do robô, como o sistema de locomotão e sensores, além de refinamentos nos algoritmos de navegação e tomada de decisão. A escolha das soluções será guiada por estudos comparativos de diferentes abordagens, garantindo que as melhorias atendam aos requisitos do projeto e contribuam para a automação eficaz do monitoramento agrícola.
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    Trabalho de Conclusão de Curso
    Supermarket Cart Tracking System
    (2025) Leventhal, Ariel; Tamm, Arthur; Trintim, Felipe; Hun, Pedro
    This paper presents the development of a real-time location system designed for supermarket shopping carts, aiming to enhance operational efficiency and customer experience. The system leverages Ultra-Wideband (UWB) technology to achieve sub-meter precision in indoor tracking, integrating seamlessly with existing smart cart hardware that includes cameras and an NVIDIA Jetson Orin. By accurately mapping cart positions, the system addresses key challenges such as cart theft prevention, dynamic product placement optimization, and potential for personalized product recommendations. The results indicate that UWB technology provides a robust and scalable solution for indoor cart tracking, improving both supermarket management and shopping convenience.
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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 de
    Este 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.
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    Trabalho de Conclusão de Curso
    Utilização de compósitos no mercado automotivo pesado e agrícola
    (2025) Zetone , Eduardo Antoniazzi; Del Manto, Enzo Martins Barroso; Rosa, Guido Lacerda Soares do Couto; Peretto, Pedro Henrique Cardoso
    Este projeto tem como objetivo analisar a viabilidade da aplicação de materiais compósitos no mercado automotivo pesado e agrícola, com foco principal em componentes estruturais. A pesquisa foi conduzida em parceria com a empresa Maxion Structural Components, que pretende iniciar nesse mercado. A partir de análises de mercado e estudos sobre materiais e processos, o projeto buscou identificar as principais empresas desse setor, quais peças elas fabricam em compósito, estimar o tamanho do mercado por meio das métricas TAM, SAM e SOM, e entender os fatores que impulsionam a substituição de materiais tradicionais por compósitos, assim como as desvantagens do uso de compósitos. Por fim, foram estudados os processos de fabricação de peças em compósito e suas características, como vantagens, limitações e parâmetros de fabricação. O estudo resultou no desenvolvimento de uma ferramenta de auxílio à decisão, capaz de definir qual o melhor processo de fabricação para peças em compósitos.