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Visão Computacional para Controle de Qualidade
Ultralytics YOLO + Docker em Raspberry Pi para inspecionar embalagens em tempo real.
Computer VisionYOLODockerRaspberry Pi
Inferência <120 ms no Raspberry Pi
Contexto e Problema
Correção de lacunas de qualidade onde a supervisão manual falhava na identificação de microdefeitos em turnos noturnos, resultando em ineficiências e desperdício de material.
Abordagem
Treinei modelos YOLO com lotes rotulados e otimizei imagens de embalagem.
Arquitetura
Câmera → Raspberry Pi com Docker → inferência YOLO.
Desafios
Mantive inferência abaixo de 120 ms mesmo sem GPU ajustando o tamanho dos modelos e usando conversões TensorRT.
Stack Tecnológico
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