| Resumo: | No mercado global em que a indústria se encontra atualmente, a capacidade de produção e a exigência da qualidade tendo em atenção a melhoria contínua, leva a que as indústrias recorram à automação para conseguir tornar as suas linhas de produção mais eficientes e por conseguinte dar resposta a esta expansão económica - Indústria 4.0. O caso prático descrito ao longo desta dissertação descreve uma linha de marcação laser na JPM Indústria, que atualmente ainda necessita de uma grande intervenção por parte do operador, gerando falhas constantes e perdas de eficiência. Nesta perspetiva, este projeto InspectionAdaptMark vem propor um sistema integrador com recurso à inteligência artificial, que vai desde o controlo do equipamento laser, passando pela inspeção da marcação efetuada por este, até ao ajuste dinâmico dos seus parâmetros em caso de não conformidade. Para isso são utilizados diferentes tipos de ferramentas desde a programação em linguagem C++ para o controlo do equipamento laser, passando pelas várias técnicas de visão artificial como o OCR e o Template Matching, até ao uso de algoritmos de Machine Learning para ajuste dos parâmetros. A implementação resultou em três programas desenvolvidos, o programa de controlo do equipamento laser, o programa de inspeção visual e o programa de ajuste de parâmetros do laser. Para comprovar o bom funcionamento de cada um deles realizaram-se testes a cada um dos módulos desenvolvidos, alcançando todos os objetivos definidos. Assim, as metodologias propostas apresentam-se como promissoras para serem implementadas na linha de marcação a laser da empresa, reduzindo tempos de operações e a probabilidade de marcações defeituosas.
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