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Campo DCValorIdioma
dc.creatorRodrigues, Vinicios-
dc.date.accessioned2024-03-22T14:26:04Z-
dc.date.available2024-03-22T14:26:04Z-
dc.date.issued2023-12-
dc.identifier.citationRODRIGUES, Vinicios. Classificação de defeitos superficiais em placas de aço laminadas a quente com assistência de uma rede neural. 2023. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia Mecânica) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Pato Branco, 2023.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/33694-
dc.description.abstractThis work addresses the use of neural networks for the detection of surface defects in hot-rolled steel plates. Initially, the importance of defect detection in the industry is discussed, highlighting its impacts on product quality and structural safety. Next, the basic concepts of neural networks are presented, including their structure, functioning, and learning from data. The main types of neural networks used in this context are mentioned, with a focus on convolutional neural networks (CNNs), which are suitable for processing image data. The methodology employed in the work is detailed, covering data preprocessing, selection of relevant features, and model training. The use of transfer learning is highlighted, which involves leveraging prior knowledge from neural networks trained on large generic datasets. Previous studies that used neural networks for defect detection in steel plates are presented, demonstrating the effectiveness of this approach. Additionally, the main advancements, challenges, and limitations in this research area are discussed. Finally, the commonly encountered types of surface defects in hot-rolled steel plates, such as crazing, inclusion, patches, pitted, rolled, and scratches, are addressed. Previous research related to these types of defects is also mentioned. Overall, the work provides a comprehensive overview of the detection of surface defects in steel plates using neural networks, discussing everything from basic concepts to practical application and the challenges faced in this field of study.pt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Tecnológica Federal do Paranápt_BR
dc.rightsopenAccesspt_BR
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/pt_BR
dc.subjectAço - Defeitospt_BR
dc.subjectRedes neurais (Computação)pt_BR
dc.subjectFalhas estruturaispt_BR
dc.subjectSteel - Defectspt_BR
dc.subjectNeural networks (Computer science)pt_BR
dc.subjectStructural failurespt_BR
dc.titleClassificação de defeitos superficiais em placas de aço laminadas a quente com assistência de uma rede neuralpt_BR
dc.title.alternativeClassification of a superficial defect in hot rolled steel with assistance of a neural networkpt_BR
dc.typebachelorThesispt_BR
dc.description.resumoEste trabalho explora o uso de redes neurais para identificação de falhas superficiais em placas laminadas a quente e discute-se primeiramente a importância da detecção de falhas no setor industrial enfatizando sua influência sobre o padrão de qualidade dos produtos e integridade estrutural. Neste texto estão reunidos alguns dos tópicos mais importantes em relação as redes neurais incluindo informações sobre sua função, tipo e modo de aprendizagem. No presente contexto mencionam-se as principais formas das redes neurais que se destacam por serem mais adequadas ao processamento dos dados em forma visual através do uso das convolutional neural networ (CNNs). Além disso, no desenrolar deste estudo adotou-se uma metodologia minuciosa que abrangeu desde a preparação inicial dos dados até o ajuste fino das características relevantes utilizadas para capacitar o modelo. Há ênfase no uso de transferência de aprendizado, que consiste em aproveitar conhecimentos prévios de redes neurais treinadas em grandes conjuntos de dados genéricos. São apresentados estudos anteriores que utilizaram redes neurais para a detecção de defeitos em placas de aço, demonstrando a eficácia dessa abordagem. Além disso, são discutidos os principais avanços, desafios e limitações enfrentados nessa área de pesquisa. Por fim, são abordados os tipos de defeitos superficiais comumente encontrados em placas de aço laminado a quente, como fissuras, inclusões, manchas, buracos, desgaste por laminação e riscos. Também são mencionadas pesquisas anteriores relacionadas a esses tipos de defeitos. O trabalho oferece uma visão abrangente sobre a detecção de defeitos superficiais em placas de aço utilizando redes neurais, discutindo desde os conceitos básicos até a aplicação prática e os desafios enfrentados nessa área de estudo.pt_BR
dc.degree.localPato Brancopt_BR
dc.publisher.localPato Brancopt_BR
dc.contributor.advisor1Medeiros, Bruno Bellini-
dc.contributor.referee1Rodrigues, Fabio Rodrigo Mandello-
dc.contributor.referee2Verona, Silvana Patricia-
dc.contributor.referee3Medeiros, Bruno Bellini-
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.programEngenharia Mecânicapt_BR
dc.publisher.initialsUTFPRpt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA MECANICApt_BR
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