299 XXXI MOSTRA UNISINOS DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA E TECNOLÓGICA De 28/10/2024 a 01/11/2024 Unisinos São Leopoldo Ciências Exatas e da Terra - PPG em Computação Aplicada Autor(a): Thomas Sponchiado Pastore Coautor(es): Jean Schmith Modalidade de Bolsa: Orientador(a): Profa. Dra. Júlia Konzen Moreira SISTEMA DE INSPEÇÃO VISUAL BASEADO EM REDES NEURAIS CONVOLUCIONAIS PARA A ANÁLISE DE NÃO CONFORMIDADES EM ELETRODOS APLICADOS A BIOSSENSORES Biossensores são dispositivos aplicados na área biomédica com a finalidade de mensurar marcadores biológicos com objetivo de auxiliar no diagnóstico ou monitorar uma condição de saúde. Um componente essencial dos biossensores são os eletrodos que tradicionalmente são manufaturados a partir de técnicas de impressão como serigrafia, jato de tinta, transferência térmica e tampografia. A qualidade de impressão está diretamente relacionada à qualidade do biossensor, por isso uma etapa importante é a inspeção visual para assegurar a qualidade das trilhas condutivas através da identificação de não conformidades como trilhas não serigrafadas, curto circuitadas, sujeiras e ranhuras . Quando essa etapa é realizada por um avaliador humano, podem ocorrer diversas falhas devido ao cansaço, imperícia, imprecisões ou outros fatores. Por conta disso, o objetivo do presente trabalho é a criação de uma ferramenta de inspeção visual baseada em aprendizado de máquina para classificar as imagens em diferentes categorias, avaliando se o eletrodo está apto para seguir nas etapas de produção do biossensor ou se este deve ser descartado, assim auxiliando a aumentar a velocidade com que a inspeção é realizada enquanto mantém um padrão de qualidade aceitável. Para criação do modelo de classificação, primeiramente foi utilizado um microscópio óptico para fotografar 100 eletrodos divididos em 5 classes previamente classificadas por um operador, sendo uma destas a referência de eletrodo aprovado. Utilizando o software Spyder, as fotografias passaram por um processo de data aumengtation, onde foram criadas 7500 novas fotografias com diferentes resoluções, rotações e espelhamentos verticais e horizontais. Essa etapa foi realizada para que a rede tenha dados suficientes para treino e aumente a capaci-
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