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portada Sistema Manufaturado Inteligente Para a Seleção de Mangas: Desenvolvimento de um Sistema de Manufatura Inteligente Para Seleção de Mangas Utilizando Deep Learning
Formato
Libro Físico
Autor
Encuadernación
Tapa Blanda
ISBN13
9786200574893
Categorías

Sistema Manufaturado Inteligente Para a Seleção de Mangas: Desenvolvimento de um Sistema de Manufatura Inteligente Para Seleção de Mangas Utilizando Deep Learning

Carine Ramos De Almeida Gottschall; JoÃO Erivando Soares Marques; JosÉ Alberto Diaz Amado (Autor) · · Tapa Blanda

Sistema Manufaturado Inteligente Para a Seleção de Mangas: Desenvolvimento de um Sistema de Manufatura Inteligente Para Seleção de Mangas Utilizando Deep Learning - Carine Ramos De Almeida Gottschall; JoÃO Erivando Soares Marques; JosÉ Alberto Diaz Amado

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Reseña del libro "Sistema Manufaturado Inteligente Para a Seleção de Mangas: Desenvolvimento de um Sistema de Manufatura Inteligente Para Seleção de Mangas Utilizando Deep Learning"

O tema apresentado surge da necessidade de incorporar um processo industrial inteligente de seleção do fruto após a colheita impedindo desperdício do mesmo. Este trabalho propõe a o desenvolvimento de um sistema inteligente para classificação e seleção de mangas de acordo com o seu grau de maturação, em verde, madura e muito madura. Para isso, foram utilizadas técnicas de deep learning aplicado as redes neurais convolucionais aliada a visão computacional e incorporadas a um processo de manufatura automatizada. A base de dados conta com mangas do tipo Tommy Atkins, Haden e Palmer. Para aquisição das imagens das mangas foi utilizada a Raspberry Pi Camera incorporada a um Raspberry Pi 3B que executa a classificação da rede. Para o controle de seleção foi utilizada a placa Arduino UNO e atuadores para a seleção dos frutos. O sistema manufaturado conta com uma esteira para transporte do fruto, um suporte para posicionamento da câmera e do microcomputador e três rampas para direcionamento dos frutos. Para avaliar o desempenho da rede neural analisadas a acurácia e a perda de quatro treinamentos com configurações de parâmetros distintos, e dos testes dos mesmos para validação do modelo.

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