O que é
Desenvolver uma rede neural convolucional para o reconhecimento e classificação de falhas em telhados de uma unidade fabril. O presente trabalho tem como principal contribuição, para a indústria, fornecer uma alternativa inteligente para a inspeção preventiva de estruturas que compõem a cobertura de barracões fabris. Esta, por sua vez, irá prover uma maior continuidade nas linhas de produção, uma vez que a ocorrência de infiltrações irá tender a zero. Bem como reduzir os custos de reparo onde, com o apoio de diagnósticos precoces, os valores da manutenção corretiva tendem a abaixar devido à uma menor gravidade e estado de degradação.
Benefícios / Vantagens
Os resultados parciais obtidos, até o momento, relacionaram uma precisão da rede de aproximadamente 35%, com uma taxa de recall de 27%, ambos para um período iterativo de 100 épocas. Adicionalmente, ao observar-se as estatísticas dos valores da média entre as precisões médias obtidas, tanto para valores de 50% e uma faixa de 50 à 95% de precisão, obteve-se um resultado de 20% e 4,5%, respectivamente, onde uma ação de expansão do volume de dados de treinamento se torna necessária.
Licenciamento
INFORMAÇÕES DA PATENTE
NÚMERO: BR1020260057851
STATUS: Depositada em 11/03/2026
TITULARES: Universidade Federal do Paraná; Robert Bosch Ltda.
AUTORES: João Claudio Nogueira; Pablo Deivid Valle; Alessandro Marques.
CLASSIFICAÇÃO INPI: Equipamentos e Instrumentos
PALAVRAS-CHAVE: DRONES, Telhados, Manutenção.