Pesquisadores da Universidade Técnica Estatal de Novosibirsk, na Rússia, criaram um sistema inteligente de controlo de qualidade para a indústria. A tecnologia, baseada em redes neurais, permite identificar automaticamente rachaduras, amassados e corrosão em superfícies de aço a partir de fotos tiradas com câmaras comuns. 

Segundo o site da instituição, o novo sistema alcança uma precisão superior a 87% na detecção de defeitos. Ao contrário dos métodos tradicionais, que exigem grandes volumes de dados, o actual necessita de poucos exemplos para o seu treinamento.

Para análise, são suficientes apenas algumas fotos de cada tipo de defeito, mesmo que capturadas com pouca luz e em diferentes escalas. Isso torna-o numa solução vantajosa para empresas onde a colecta de grandes quantidades de exemplos de falhas é difícil ou economicamente inviável.

A principal inovação desta tecnologia é a sua capacidade de adaptar-se rapidamente a novos tipos de defeitos, sem exigir ajustes complexos nos dados. “Utilizamos uma arquitectura que aprende a ‘entender’ a essência do defeito, e não apenas a memorizar as imagens”, explicou o líder do projeto, Egor Antoniants, assistente da disciplina de Sistemas de Controlo Automatizados da universidade.

A tecnologia foi projectada para ser implementada em sistemas de controlo de qualidade e manutenção preditiva em indústrias, especialmente nas áreas de metalurgia e engenharia mecânica. 

Além disso, pode ser adaptada para o acompanhamento de pontes, oleodutos e outras estruturas onde a operação contínua é essencial. O sistema já foi testado com sucesso, e demonstrou alta precisão na identificação de defeitos.

Fonte: TV Brics