Detecção de defeitos na fabricação têxtil utilizando YOLO V5 - Seidel, Rodolfo (2023)
RESUMO: Devido à identificação de defeitos têxteis ainda ser feita comumente de forma manual nos dias atuais, se faz necessário encontrar meios de detectá-los de forma automatizada e eficiente. Para isso, este trabalho se propõe a aplicar o modelo YOLOv5 na base de dados AITEX, usando a detecção de objetos para localizar e identificar defeitos, avaliando diferentes técnicas de anotação de objetos e data augmentation. Com um mAP@0,5:0,95 de 60,12% e outros excelentes resultados obtidos, foi observado que o YOLOv5 adaptou-se muito bem a outro contexto com objetos distintos do pré-treinamento, superando outros trabalhos que realizaram trabalhos similares na base AITEX e em outras bases. As anotações com Bounding Boxes se destacaram, permitindo um aprendizado com maior qualidade e reconhecimento dos defeitos, mesmo com diferentes formas e tamanhos, e por fim, as melhorias realizadas na base de dados e a combinação das técnicas de data augmentation da base e do modelo potencializam o desempenho em seu estado da arte.