O projeto Poka-Yoke Digital 2.0 - Investigação e desenvolvimento de um sistema inteligente para automatizar o controlo visual de todas as peças fabricadas e identificar os defeitos em tempo real baseado em visão artificial e aprendizagem automática (FASE II) – propõe o desenho e desenvolvimento de um modelo inteligente para a deteção de falhas em cadeias de produção reais baseado em visão artificial e machine learning, capaz de visualizar todas as peças produzidas em tempo real e identificar e classificar os seus defeitos graças a um auto-treinamento contínuo do sistema.
O projeto, que conta com uma primeira fase, pretende agora dar resposta tanto às necessidades do setor, em termos de controlo de qualidade automatizado, como aos desafios técnicos identificados na primeira fase do projeto, desenvolvendo um sistema capaz de identificar as falhas mais críticas de diferentes cadeias de produção seriadas, adaptando-se a diferentes ambientes industriais reais.
A tecnologia que se pretende obter, partindo dos resultados, tanto positivos como negativos da fase 1, é uma inteligência artificial baseada em redes neuronais e treinada de forma positiva e negativa, capaz de aprender que tipos de falhas existem e como são estas, e estar em treino contínuo mediante a sua implementação em cadeias de produção reais. Deste modo, obter-se-á um sistema executável on premise e em tempo real em diferentes linhas de produção reais.
