Para enfrentar a dificuldade de desenvolver um sistema para análise de defeitos nas ranhuras dos pneus, que tradicionalmente é feito por operadores...

Para enfrentar a dificuldade de desenvolver um sistema para análise de defeitos nas ranhuras dos pneus, que tradicionalmente é feito por operadores através de inspeção visual, recomendo seguir uma abordagem que integra tecnologias de visão computacional e aprendizado de máquina. Aqui estão os passos que podem guiar o time de desenvolvimento nessa implementação: ### 1. Definição dos Requisitos - **Identificação dos Defeitos:** Liste todos os tipos de defeitos que precisam ser identificados (ex.: cortes, bolhas, falhas nas ranhuras). - **Critérios de Qualidade:** Estabeleça os critérios de aceitação para cada tipo de defeito. ### 2. Aquisição de Imagens - **Coleta de Dados:** Capture um conjunto grande e diversificado de imagens de pneus, incluindo exemplos com e sem defeitos. - **Anotação dos Dados:** Use ferramentas de anotação de imagens para marcar manualmente os defeitos nas imagens. Isso será crucial para o treinamento de modelos de aprendizado de máquina. ### 3. Seleção da Tecnologia - **Visão Computacional:** Utilize câmeras de alta resolução e iluminação adequada para capturar imagens detalhadas dos pneus. - **Aprendizado de Máquina:** Opte por técnicas de aprendizado profundo (deep learning), especialmente redes neurais convolucionais (CNNs), que são eficazes em tarefas de reconhecimento de imagem. ### 4. Desenvolvimento do Modelo - **Pré-processamento:** Desenvolva algoritmos para preprocessar as imagens (ex.: redimensionamento, normalização, aumento de dados). - **Treinamento do Modelo:** Treine modelos de CNN usando frameworks populares como TensorFlow ou PyTorch. - **Validação:** Divida os dados em conjuntos de treino e teste para validar o desempenho do modelo e evitar overfitting. ### 5. Integração e Implementação - **Sistema em Tempo Real:** Desenvolva um sistema que possa processar imagens em tempo real. Isso pode incluir o uso de GPUs para acelerar o processamento. - **Interface do Usuário:** Crie uma interface intuitiva para operadores acompanharem a análise em tempo real e interagirem com