Proceedings of the Automation & IT Seminar


ISSN 2594-5335

25° Seminário de Automação e TI vol. 25, num.25 (2023)


Title

DETECÇÃO E CLASSIFICAÇÃO DE SUCATAS FERROSAS APLICANDO TÉCNICAS DE DEEP LEARNING

DETECTION AND CLASSIFICATION OF FERROUS SCRAP USING DEEP LEARNING TECHNIQUES

DOI

10.5151/2594-5335-39567

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Abstract

A utilização de sucatas ferrosas como matéria prima para a produção do aço reduz o custo de produção. Um problema comum na utilização das sucatas ferrosas é a classificação automática. Tendo isso em vista, este trabalho propõe a utilização de Deep Learning com detecção de objetos para detectar e classificar sucatas transportadas por caminhões. Em 96 imagens utilizadas para teste, o modelo treinado detectou corretamente 127 classes, detectou incorretamente 33 e não detectou nenhuma sucata em 3 imagens. O resultado apresentado pelo modelo treinado foi satisfatório, porém há oportunidades de melhorias que passam por testar diferentes redes pré-treinadas e aumentar e melhorar a base de dados atual.

 

The use of ferrous scrap as a raw material for steel production reduces production costs. A common problem in using ferrous scrap is automatic classification. With this in mind, this study proposes the use of Deep Learning with object detection to detect and classify scrap transported by trucks. In 96 images used for testing, the trained model correctly detected 127 classes, incorrectly detected 33, and it was not able any scrap in 3 images. The result presented by the trained model was satisfactory, but there are opportunities for improvement that involve testing different pre-trained networks and increasing and improving the current database.

Keywords

Visão Computacional; Deep Learning; Reconhecimento de Padrões; Classificação de Sucatas

Computer Vision; Deep Learning; Pattern Recognition; Scrap Classification

How to refer

Santos, Paulo Henrique dos; Souza, Andrew Gonzaga de; Melo, Diego Silva; Luz, Eduardo José da Silva. DETECÇÃO E CLASSIFICAÇÃO DE SUCATAS FERROSAS APLICANDO TÉCNICAS DE DEEP LEARNING , p. 145-157. In: 25° Seminário de Automação e TI, São Paulo, 2023.
ISSN: 2594-5335 , DOI 10.5151/2594-5335-39567