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Campo DCValorIdioma
dc.creatorSantos, Williams da Conceição dos-
dc.creatorFialho, Michaella Socorro Bruce-
dc.creatorFarias, Nei Junior da Silva-
dc.date.accessioned2025-05-20T16:24:43Z-
dc.date.available2025-05-20-
dc.date.available2025-05-20T16:24:43Z-
dc.date.issued2025-01-28-
dc.identifier.citationSANTOS, Williams da Conceição dos; FIALHO, Michaella Socorro Bruce; FARIAS, Nei Junior da Silva. Aplicação de YOlOv8 e marcadores aruco para reconhecimento e medição de parafusos. In: CONEMI Congresso Internacional de Engenharia Mecânica e Industrial, 24., 2024, Manaus. Anais [...]. Manaus: CONEMI, 2024.pt_BR
dc.citation.issue24pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.ifam.edu.br/jspui/handle/4321/1713-
dc.description.abstractThis study addresses the integration of YOLOv8 and ArUco Markers to improve screw detection and measurement. The main objective is to develop a solution that will allow the identification and measurement of screws accurately using computer vision. The methodology involves using a webcam to capture images, where the YOLO algorithm performs object detection, and ArUco Markers are used to calculate screw dimensions. The system was implemented to capture and save images of objects, in addition to recording measurements in a spreadsheet. The research was carried out in a controlled environment, focusing on systems integration. The results improved the system's efficiency in identifying and measuring screws in an automated and precise way, showing that the combination of computer vision techniques can increase the capacity of robotic systems in object manipulation and inspection tasks, being viable in industrial inspection processes. and quality control.pt_BR
dc.description.resumoEste estudo aborda a integração do YOLOv8 e Marcadores ArUco para aprimorar a detecção e medição de parafusos. O objetivo principal é desenvolver uma solução que irá permitir a identificação e a medição de parafusos com precisão utilizando visão computacional. A metodologia envolve a utilização de uma webcam para capturar imagens, onde o algoritmo YOLO realiza a detecção dos objetos ,e os Marcadores ArUco são empregados para calcular as dimensões dos parafusos. O sistema foi implementado para capturar e salvar imagens dos objetos, além de registrar as medidas em uma planilha. A pesquisa foi realizada em ambiente controlado, com foco na integração dos sistemas. Os resultados demonstraram a eficiência do sistema em identificar e medir parafusos de forma automatizada e precisa mostrando que a combinação de técnicas de visão computacional pode aumentar a capacidade de sistemas robóticos em tarefas de manipulação e inspeção de objetos, sendo viável em processos de inspeção industrial e controle de qualidadept_BR
dc.description.provenanceSubmitted by Marcia Auzier (marcia.auzier@ifam.edu.br) on 2025-05-20T16:24:42Z No. of bitstreams: 1 Artigo Williams Santos 24 CONEMI.pdf: 320169 bytes, checksum: 97d50b13a3c8cf11bfbcc02c4de25710 (MD5)en
dc.description.provenanceMade available in DSpace on 2025-05-20T16:24:43Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Artigo Williams Santos 24 CONEMI.pdf: 320169 bytes, checksum: 97d50b13a3c8cf11bfbcc02c4de25710 (MD5) Previous issue date: 2025-01-28en
dc.languageporpt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.initialsInstituto Federal do Amazonaspt_BR
dc.publisher.initialsIFAMpt_BR
dc.publisher.initialsInstituto Federal do Amazonaspt_BR
dc.publisher.initialsIFAMpt_BR
dc.relation.ispartofCONEMI - Congresso Internacional de Engenharia Mecânica e Industrialpt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subjectVisão computacionalpt_BR
dc.subjectInteligência artificialpt_BR
dc.subjectDetecção de objetospt_BR
dc.subjectQualidadept_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA MECANICApt_BR
dc.titleAplicação de YOlOv8 e marcadores ArUco para reconhecimento e medição de parafusospt_BR
dc.title.alternativeApplication of YOLOv8 and ArUco markers for bolt recognitionpt_BR
dc.typeArtigo de Eventopt_BR
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Aplicação de YOlOv8 e marcadores ArUco para reconhecimento e medição de parafusosArtigo Eng Mecânica - IFAM Campus Manaus Centro312,67 kBAdobe PDFVisualizar/Abrir
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