CNN
As CNNs superam métodos tradicionais ao detectar padrões complexos com acurácia superior a 98%, processando inspeções em tempo real durante a produção. Os benefícios incluem redução de até 70% nos custos de inspeção, eliminação de gargalos produtivos, classificação automática da gravidade de defeitos e maior rastreabilidade.
Essa tecnologia é essencial para indústrias que exigem alta confiabilidade, como aeroespacial, automotiva e médica, representando um diferencial competitivo importante na era da indústria 4.0 ao aumentar qualidade, eficiência e reduzir desperdícios.
SVM
Nossa patente baseada em SVM para inspeção de PTH foca na capacidade desta técnica de criar fronteiras de decisão ótimas em espaços de alta dimensão. As inovações patenteadas envolvem a seleção e extração de características específicas dos terminais, como descritores de textura, histogramas de gradiente orientado e medidas geométricas combinadas com kernels customizados que maximizam a inspeção do modelo.
KNN
Embora menos comum em patentes devido a limitações de escalabilidade, o KNN continua presente em soluções para casos específicos de inspeção de PTH. A patente explora a simplicidade conceitual do algoritmo e sua capacidade de classificação baseada em similaridade direta. As inovações incluem métodos otimizados de seleção de características que reduzem a dimensionalidade dos dados, estratégias de indexação espacial que aceleram a busca por vizinhos mais próximos, e sistemas adaptativos que ajustam dinamicamente o valor de K baseado em condições de produção.
Decision Tree
Nossa patente baseada em Árvores de Decisão explora a interpretabilidade e eficiência computacional dessa abordagem. As inovações patenteadas cobrem métodos de construção de árvores especializadas para características específicas de defeitos em PTH, sistemas que geram automaticamente regras de inspeção compreensíveis por operadores humanos, e algoritmos ensemble que combinam múltiplas árvores para melhorar a robustez.
