Detecção de fissuras em superestruturas de vagões com auxílio de visão computacional e redes neurais convolucionais
transporte ferroviário, inspeção, visão computacional, redes neurais convolucionais
O transporte ferroviário é uma das atividades que apresentam as principais respostas ao problema de logística para escoamento de matérias-primas e constitui uma atividade fundamental para as operações industriais brasileiras. Devido essa importância é uma atividade que consome muitos recursos e sua eficiência é fundamental na produção dessas empresas. Vagões são os ativos mais representativos na operação ferroviária, portanto, os que mais demandam recursos para manutenção. Atualmente, a vistoria de vagões de transporte de minérios é realizada nas empresas brasileiras de forma visual por técnicos que fazem uma análise do equipamento em locais onde esteja parado por algum período de tempo. A utilização de técnicas computacionais para inspeção de vagões é proposta neste trabalho, visando melhorar questão da saúde e segurança bem como otimizar a identificação de itens defeituosos. Será realizada a busca por um modelo de classificação e medição de rachaduras em vagões de trens que seja prático e com fácil manutenção de hardware/software, com auxílio de visão computacional, redes neurais convolucionais (CNN) para classificação e com utilização de algoritmos para identificação de tamanhos de rachaduras.