Implementação de inteligência artificial para interpretação de imagens de ultrassom

O Desafio: Desenvolver um sistema para classificar imagens de ultrassom de eletrodos em “bons” e “ruins”, substituindo a análise manual. O principal desafio foi treinar modelos confiáveis de IA para evitar a não detecção de defeitos.

O Resultado: Foi desenvolvida uma solução com CNNs, testando múltiplas arquiteturas. O InceptionV3 alcançou 75% de acurácia. Com ajuste de limiar, o sistema passou a identificar 100% dos eletrodos ruins, reduzindo cerca de 25% da inspeção manual. Também foi entregue uma interface para processamento das imagens.