Sistema de identificação de câmaras de combustão com recurso a machine learning - Pereira, Rui Pedro Ferreira (2022)
Ao longo dos últimos anos, as técnicas de aprendizagem automática sofreram um grande desenvolvimento demonstrado pela evolução dos algoritmos de Deep Learning (DL) implementados em várias áreas do nosso dia-a-dia, como por exemplo, na condução autónoma ou no reconhecimento facial. Apesar das altas taxas de sucesso e fortes potencialidades provadas, estas técnicas estão ainda para ser implementadas por completo num contexto industrial. Baseado no estágio curricular completado na Bosch Termotecnologia, SA, o trabalho aqui apresentado visa resolver o problema que a empresa enfrenta atualmente com elevada percentagem de peças com defeito (32% da produção total) no fim do processo de brasagem das câmaras de combustão (CCs) - um dos componentes dos esquentadores que a empresa produz. Baseada em algoritmos de ML, é proposta uma solução para otimizar o processo de brasagem das CCs. O trabalho realizado representa a primeira parte da solução proposta, onde foi desenvolvido um sistema de visão para classificar, com recurso a redes neuronais convolucionais, 16 modelos de câmaras de combustão. Consoante o modelo classificado, o processo de brasagem seria otimizado através de outro algoritmo de ML que iria prever o valor ideal de um dos parâmetros do processo de brasagem. O sistema foi implementado na linha de produção da empresa e com um dataset reduzido foi possível alcançar taxas de 100% de precisão na classificação de 5 modelos de câmaras de combustão. Ao longo do documento é explicado todo o trabalho desenvolvido, desde a construção do sistema de visão para aquisição das imagens, até ao treino dos algoritmos para classificação das câmaras de combustão.