Redes neurais artificiais paraconsistentes aplicadas no monitoramento óptico de produtos

Resumo

Este trabalho apresenta o uso da Lógica Paraconsistente (LP) aliada a técnicas da fotogrametria voltadas ao processamento de imagens para obtenção de dados de interesse em um cenário de controle de qualidade de linha de produção. A fotogrametria tem sido aplicada com sucesso em cenários de monitoramento, enquanto a LP, por sua vez, tem sido aplicada em situações de controle de processo. Uma vez que a LP considera a incerteza ao realizar cálculos, ela se torna útil em cenários onde a medição desempenha um papel fundamental. Aqui são descritas as etapas para a montagem e execução de uma estrutura lógica denominada Unidade de Convolução Paraconsistente (UCP). A UCP é capaz de realizar transformações em imagens e extrair propriedades, utilizadas pelas Células Neurais Artificiais Paraconsistentes (CNAPs)
em etapas de classificação dos objetos presentes nas imagens e identificação de desvios em suas dimensões. Os resultados foram encorajadores, apresentando uma diminuição da variância na distribuição de frequência dos níveis de cinza na imagem 13 vezes maior do que a alcançada pelo uso de uma biblioteca de programação padrão, a realização de medidas em objetos com um erro máximo observado de 1,77% em relação ao valor teórico esperado, uma taxa de precisão de 100% no processo de classificação de objetos com o uso de algoritmos de baixo uso computacional e a capacidade de identificar desvios nas dimensões do objeto de até 1 mm.