Curso de IA para Controle e Garantia de Qualidade em Linhas de Produção

Introdução à IA no Controle de Qualidade

• Visão geral da IA nos processos de qualidade na manufatura
• Aplicações em inspeção, detecção de defeitos e conformidade
• Benefícios e limitações da QA impulsionada por IA

Coleta e Preparação de Dados de Qualidade

• Tipos de dados utilizados na QA (imagens, sensores, logs de produção)
• Rotulagem de conjuntos de dados visuais com LabelImg
• Armazenamento e estrutura de dados para treinamento de modelos

Introdução à Visão Computacional para QA

• Fundamentos de processamento de imagens com OpenCV
• Técnicas de pré-processamento para imagens industriais
• Extração de características visuais para análise

Aprendizado de Máquina para Detecção de Anomalias

• Treinamento de classificadores simples para detecção de defeitos
• Uso de redes neurais convolucionais (CNNs)
• Aprendizado não supervisionado para identificação de anomalias

Previsão de Rendimento com Modelos de IA

• Introdução às técnicas de regressão
• Construção de modelos para prever rendimentos de produção
• Avaliação e melhoria da precisão das previsões

Integração da IA com Sistemas de Produção

• Opções de implantação para modelos de inspeção
• IA na borda (Edge AI) vs. análise em nuvem
• Automação de alertas e relatórios de qualidade

Estudo de Caso Prático e Projeto Final

• Desenvolvimento de um protótipo de inspeção por IA de ponta a ponta
• Treinamento e teste com conjuntos de dados de exemplo de QA
• Apresentação de uma solução funcional de IA para controle de qualidade

Resumo e Próximos Passos