Desenho e desenvolvimento de um novo sistema baseado em visão artificial e deep learning em tempo real, capaz de detetar múltiplos defeitos e materiais e prever anomalias numa única estação.

O sistema incorporará técnicas de análise de imagens capazes de detetar a ocorrência de um defeito (qualquer que seja) numa peça fabricada e prever o aparecimento de anomalias em função das variáveis do processo produtivo.

Será desenvolvido um procedimento de etiquetagem semissupervisionado que permitirá a geração de conhecimento de forma que o sistema tenha capacidade de aprender de forma incremental.

Os modelos de IA serão implementados em hardware fisicamente localizado (at the edge) na linha de produção para reduzir o tempo de resposta e permitir velocidades de processamento adequadas aos rigorosos requisitos industriais. 

Armazenamento a médio/longo prazo (local, na cloud ou misto) das informações recolhidas para posterior análise. 

A solução será validada em dois casos de uso diferentes para verificar o resultado satisfatório.