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Trabalho Planeado vs Realizado - semana 1 a 11 (até apr. final)

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Trabalho Planeado vs Realizado - semana 1 a 11 (até apr. final)

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Kamishibai + avaliação das competências + quadro de equipa (14)

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Trabalho Planeado Vs Realizado - semana 1 a 5 (até apr. intermédia)

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Trabalho Planeado Vs Realizado - semana 1 a 5 (até apr. intermédia)

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Kamishibai + avaliação das competências + quadro de equipa (13)

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Quadro de Equipa da semana 11 (Apresentação Final)

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Quadro de Equipa da semana 11 (Apresentação Final)

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Kamishibai + avaliação das competências + quadro de equipa (10)

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Quadro de Equipa da semana 5 (Apresentação Intermédia)

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Quadro de Equipa da semana 5 (Apresentação Intermédia)

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Kamishibai + avaliação das competências + quadro de equipa (9)

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Avaliação das competências técnicas e soft skills - semana 1 a 11 (até apr. final)

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Avaliação das competências técnicas e soft skills - semana 1 a 11 (até apr. final)

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Kamishibai + avaliação das competências + quadro de equipa (12)

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Avaliação das competências técnicas e soft skills - semana 1 a 5 (até apr. intermédia)

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Avaliação das competências técnicas e soft skills - semana 1 a 5 (até apr. intermédia)

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Kamishibai + avaliação das competências + quadro de equipa (11)

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Kamishibai + avaliação das competências + quadro de equipa (8)

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Checklist Semanal de Melhoria Contínua - semana 11

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Kamishibai + avaliação das competências + quadro de equipa (8)

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Checklist Semanal de Melhoria Contínua - semana 10

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Kamishibai + avaliação das competências + quadro de equipa (8)

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Checklist Semanal de Melhoria Contínua - semana 9

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Kamishibai + avaliação das competências + quadro de equipa (8)

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Checklist Semanal de Melhoria Contínua - semana 8

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Kamishibai + avaliação das competências + quadro de equipa (8)

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Kamishibai + avaliação das competências + quadro de equipa (8)

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Kamishibai + avaliação das competências + quadro de equipa (8)

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Kamishibai + avaliação das competências + quadro de equipa (8)

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Kamishibai + avaliação das competências + quadro de equipa (8)

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Kamishibai + avaliação das competências + quadro de equipa (8)

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Checklist Semanal de Melhoria Contínua - semana 7

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Scrum Master -> Diana Oliveira

Durante a reunião do dia 11/12 foram abordados os seguintes tópicos:

➩ Revisão do progresso geral do projeto
Discussão sobre os principais marcos alcançados, desde a recolha de dados até o desenvolvimento e validação do modelo.

➩ Apresentação dos resultados finais da IA
Demonstração da precisão da Inteligência Artificial desenvolvida no Roboflow para identificar defeitos nas etiquetas do Fairy. Os indicadores de desempenho como precisão, recall e mAP foram apresentados.

➩ Preparação para a apresentação final

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Scrum Master -> Bárbara Bezerra

Durante a reunião do dia 04/12 foram abordados os seguintes tópicos:

➩ Ponto de situação de cada membro
Atualização geral sobre o progresso do modelo e desempenho em novos testes.

➩ Testes em ambientes reais
Discussão sobre a captura de imagens em condições reais para validação do modelo.

➩ Ajustes no dataset e no treino

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Scrum Master -> Inês Carvalho

Durante a reunião do dia 27/11 foram abordados os seguintes temas:

➩ Ponto de situação de cada membro
Relatório do progresso sobre tarefas de captura, rotulagem e refinamento do modelo.

➩ Treino avançado do modelo no Roboflow
Configuração de hiperparâmetros e uso de técnicas de validação cruzada.

➩ Revisão de casos em que o modelo falhou
Análise dos erros do modelo e como melhorar o reconhecimento de defeitos.

➩ Planeamento para a próxima semana
Preparação para testes em campo com o modelo treinado

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Scrum Master -> Maria Santos

Durante a reunião do dia 20/11 foram abordados os seguintes temas:

➩ Ponto de situação de cada membro
Revisão do progresso individual, especialmente na rotulagem e teste do modelo.

➩ Avaliação preliminar do modelo no Roboflow
Análise dos primeiros resultados do treino e identificação de pontos a melhorar.

➩ Discussão sobre precisão do modelo
Levantamento de métricas de desempenho e ajustes necessários.

➩ Recolha de mais imagens para reforçar o dataset
Planejamento para capturar mais fotos com foco em diferentes tipos de defeitos nas etiquetas.

➩ Definição de ações para a próxima semana
Reforçar o treino do modelo e ajustar hiperparâmetros para melhorar os resultados.

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Scrum Master -> Diana Oliveira

Durante a reunião do dia 13/11 foram abordados os seguintes tópicos:

➩ Ponto de situação de cada membro
Atualização sobre a recolha de imagens e progresso no uso do Roboflow.

➩ Estratégias de aumento do dataset

➩ Planeamento para treinar o modelo com o conjunto de dados inicial.

➩ Definição de tarefas para a semana seguinte
Delegação de atividades como rotulagem adicional e refinamento do dataset.

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Checklist Semanal de Melhoria Contínua - semana 6

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Scrum Master -> Maria Lima

Durante a reunião do dia 06/11 foram abordados os seguintes temas:

➩ Ponto de situação de cada membro
Relato das tarefas concluídas e obstáculos encontrados.

➩ Desenho das várias etiquetas duplicadas para realizar a impressão das mesmas

➩ Definição de ações para a próxima semana
Distribuição de atividades com prioridades ajustadas.

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Avaliação dos outros Grupos - Apr. Intermédia

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Avaliação dos outros Grupos - Apr. Intermédia

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A Miracle Glow é uma empresa que produz Produtos de Limpeza e atualmente encontra-se com uma taxa elevada de defeitos nas etiquetas dos seus produtos.

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Checklist Semanal de Melhoria Contínua - semana 4 (1)

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Checklist Semanal de Melhoria Contínua - semana 4

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Checklist Semanal de Melhoria Contínua - semana 3

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_Checklist Semanal de Melhoria Contínua - Semana 2

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Scrum Master -> Bárbara Bezerra

Durante a reunião do dia 31/10 foram abordados os seguintes tópicos:

➩ Ponto de situação de cada membro

➩ Discussão sobre estudo do Roboflow e a inserção os produto e seus defeitos no Software

➩ Tópicos a abordar na Apresentação Intermédia

➩ Definir tarefas da próxima semana

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➩Padlet - descrição do objetivo para o projeto

➩Drive - armazenamento e organização dos documentos

➩Quadro Scrum - acompanhamento do projeto ao longo das semanas

➩Matriz de competências - avaliar as competências de cada membro da equipa

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Get access to files anywhere through secure cloud storage and file backup for your photos, videos, files and more with Google Drive.

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Product Owner

➩Professor Dinis Carvalho

Development Team

➩Bárbara Bezerra

➩Diana Oliveira

➩Maria Lima

➩Maria Santos

➩Maria Freitas

Scrum Master

➩O papel de Coach vai alterando em cada semana, todos os membros da equipa têm oportunidade de representarem o papel de Coach.

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Scrum Master -> Maria Inês

Durante a reunião do dia 23/10 foram abordados os seguintes tópicos:

➩ Ponto de situação de cada membro

➩ Definir o software a usar para o chatbot

➩ Registar dúvidas para a aula teórica

➩ Definir tarefas da próxima semana

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Scrum Master -> Maria Santos

Durante a reunião do dia 16/10 foram abordados os seguintes tópicos:

➩Ponto de situação de cada membro

➩ Definição do próximo objetivo a ser alcançado: detetar os defeitos das etiquetas, a partir de fotos, com o Chatbot.

➩ Definição das tarefas para a próxima semana:

➮ Definir produto e os defeitos que este pode ter - Maria Lima ✅

➮ Enviar mensagem para as empresas pelo LinkedIn - Maria Lima ✅

➮ Avaliar um conjunto de Chatbots para a realização do trabalho - Ana Bárbara ✅

➮ Avaliar um conjunto de Chatbots para a realização do trabalho (Dialogflow + Firebase + WebRTC e Microsoft Bot Framework + Azure Cognitive Services) - Diana Filipa ✅

➮ Avaliar um conjunto de Chatbots para a realização do trabalho (Rasa + OpenCV e BotStar + API de Reconhecimento de Imagem) - Maria Santos ✅

➮ Avaliar um conjunto de Chatbots para a realização do trabalho (Botpress + Microsoft Bot Framework)- Maria Inês ✅

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Pesquisa sobre plataformas de criação de chatbots, tendo como objetivo incorporar a capacidade de análise de imagens.

Botkit: uma plataforma open-source muito utilizada para desenvolver bots em vários canais de comunicação, como Slack, Facebook Messenger e Microsoft Teams.

Fácil de integrar com múltiplos canais.

Modular e personalizável, permitindo ajustar a lógica do bot conforme as necessidades.

Boa documentação e suporte comunitário, facilitando o desenvolvimento.

Leitura de Imagens: Premite a utilização de APIs externas para lidar com imagens enviadas pelos utilizadores.

Rasa; uma framework poderosa para criar chatbots que usam processamento de linguagem natural (NLP) e pode ser auto-hospedada, dando controlo total sobre os dados.

Grande controlo sobre dados e personalização total do bot.

Suporta fluxos de conversação complexos e bem estruturados.

Ferramentas robustas para NLP, permitindo diálogos naturais.

Leitura de Imagens: Não tem funcionalidade nativa para processar imagens, mas pode ser integrado com APIs de visão computacional, como o Google Vision API.

Wit.ai: uma plataforma gratuita, desenvolvida pelo Facebook, que oferece um sistema simples para criar chatbots com forte suporte a NLP.

Muito fácil de usar, mesmo para iniciantes.

Gratuito, o que o torna acessível para pequenos projetos e startups.

Excelente suporte para compreensão de linguagem natural.

Leitura de Imagens: Não oferece a capacidade de trabalhar com imagens diretamente. Para isso, precisarias de integrar uma API externa de processamento de imagens.

Microsoft Bot Framework: uma plataforma completa e flexível que permite criar bots para uma ampla variedade de plataformas de comunicação.

Suporte para vários canais, permitindo o uso do mesmo bot em diferentes plataformas.

Integração com Azure Cognitive Services, facilitando a adição de funcionalidades avançadas de IA.

Forte suporte técnico e documentação extensiva.

Leitura de Imagens: Permite a leitura e processamento de imagens ao integrá-lo com o Azure Cognitive Services, como o serviço de Computer Vision, permitindo reconhecer objetos e texto em imagens.

Botpress: uma plataforma open-source focada em fornecer controlo total e flexibilidade no desenvolvimento de chatbots. É especialmente útil para empresas que procuram uma solução personalizável e auto-hospedada.

Total controlo sobre a personalização e a gestão de dados.

Interface visual intuitiva para criar fluxos de conversação sem necessidade de programação.

Suporte para múltiplos canais de comunicação.

Leitura de Imagens: Permite receber e processar imagens através de integração com APIs externas, como o Google Vision API ou Azure Cognitive Services, mas não possui suporte nativo para câmara ou processamento de imagens.

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“Identifying Novel Defects during AI driven Visual Quality Inspection”

Este artigo descreve um caso de estudo real com um dataset de defeitos visuais em impressões da Philips e analisa as redes neuronais, SVMs, GANs e métodos de detecção de anomalias (Isolation Forest e Local Outlier Factor) como métodos para identificar erros.

Após a leitura do artigo e uma pesquisa as bibliotecas que podem ter sido usadas para aplicar os métodos foram:

TensorFlow ou PyTorch para redes neuronais e modelos GAN;

Scikit-learn para algoritmos tradicionais de Machine Learning, como SVM e Isolation Forest;

Keras (como interface para TensorFlow) para modelos mais simples de Deep Learning.

“EDDs: A Series of Efficient Defect Detectors for Fabric Quality Inspection”

O este artigo apresenta um dataset que contém imagens de tecidos com diferentes tipos de defeitos. Este apresenta uma série de detetores de defeitos eficientes chamados EDD (Efficient Defect Detectors), especialmente projetado para a inspeção de qualidade de tecidos. Estes detetores utilizam redes neuronais convulsionais (CNN) otimizadas para tarefas de visão computacional industrial, mostrando grande desempenho ao lidar com imagens de tecidos. As redes neuronais apresentadas, no artigo, como a EfficientNet e a técnica de R-Compound Scaling.

“An Efficient Detector for Detecting Surface Defects on Cold-Rolled Steel Strips”

O artigo foca-se no desenvolvimento de um detetor eficiente para identificar defeitos de superfícies em tiras de aço. O artigo propõe uma versão aprimorada do YOLOv5, chamada RTGL-YOLOv5, que foi adaptada para lidar com a detecção de defeitos pequenos. A modificação inclui a adição de componentes como Res2Net e módulos de fusão de características para melhorar a capacidade do modelo em lidar com imagens de alta resolução e capturar mais detalhes relevantes. Neste artigo o modelo escolhido foi testado em dois datasets de defeitos de superfícies em tiras de aço, o CR7-DET e o GC10-DET, que contêm imagens de defeitos reais de produtos de aço.

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"Explainable AI-infused Ultrasonic Inspection for Internal Defect Detection”

Este artigo apresenta um sistema de inspeção ultrassônica com IA explicável (XAI) para detectar defeitos internos em materiais. A abordagem utiliza técnicas de redes neurais convolucionais (CNNs) juntamente com o método LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations), permitindo que o sistema forneça explicações compreensíveis sobre como os defeitos são detectados. A aplicação prática do ultrassom juntamente com a IA torna o processo de detecção de defeitos mais robusto e preciso, superando os métodos tradicionais de inspeção.

“Screw Defect Detection System Based on AI Image Recognition Technology”

Este artigo propõe um sistema de detecção de defeitos em parafusos baseado em tecnologias de reconhecimento de imagem com IA. Utiliza redes neurais convolucionais (CNN), como ResNet e Inception, para detectar defeitos de fabricação em parafusos. O sistema é projetado para ser implementado em tempo real em ambientes de produção, atingindo alta precisão na detecção de defeitos com um índice reduzido de falsos positivos.

“Real-time Image Defect Detection System of Cloth Based on Improved YOLOv3”

Este artigo apresenta um sistema de detecção de defeitos em tecidos utilizando uma versão aprimorada do YOLOv3. A pesquisa introduz modificações na rede YOLOv3 para melhorar a precisão e a velocidade de detecção, tornando-a adequada para a inspeção em tempo real de tecidos na indústria têxtil. O sistema pode detectar defeitos pequenos e sutis em imagens de alta resolução, otimizando o processo de produção e controle de qualidade.

“Explainable Artificial Intelligence for Automatic Industrial Quality Inspection”

O artigo descreve a aplicação de XAI (Inteligência Artificial Explicável) em sistemas de inspeção automática de qualidade industrial. Utiliza redes neurais, SVMs e GANs, além de métodos de detecção de anomalias, como Isolation Forest e Local Outlier Factor, para identificar defeitos visuais em produtos manufaturados. O foco está em tornar o sistema de IA transparente e compreensível para operadores humanos, melhorando o controle de qualidade nas linhas de produção.

“An End-to-end Real-time Automated Vision-based Defect Detection for Industry 4.0”

Este artigo apresenta um sistema de detecção de defeitos baseado em visão computacional, projetado para a Indústria 4.0. Utiliza redes neurais profundas e algoritmos de aprendizado de máquina para identificar defeitos de fabricação em tempo real, com ênfase em eficiência computacional e precisão. O sistema é altamente otimizado para ser implementado em linhas de produção automatizadas, garantindo que os defeitos sejam identificados rapidamente e sem intervenção humana.

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Após uma pesquisa sobre sites onde se pode realizar chatbots gratuitos com incorporação de uma câmara, cheguei à conclusão de que nenhuma plataforma de chatbot vem "pronta" para usar uma câmara diretamente, mas isso é possível através da integração com várias ferramentas de visão computacional e acesso à câmara.

1. Dialogflow + Firebase + WebRTC

Dialogflow é utilizado para criar a parte da conversa do chatbot. Em conjunto, o Firebase pode gerir a comunicação em tempo real e pode-se integrar tecnologias de vídeo ou captura de imagem, como WebRTC, para acessar à câmara do utilizador.

Para o processamento de imagens ou reconhecimento de objetos, pode-se usar APIs de visão computacional como a Cloud Vision API (do Google) ou o TensorFlow.js.

Ferramentas necessárias:

Dialogflow (para NLP e diálogo)

Firebase (para o backend e funcionalidades em tempo real)

WebRTC (para acesso à câmera)

Cloud Vision ou TensorFlow (para reconhecimento de imagens)

2. Microsoft Bot Framework + Azure Cognitive Services

O Microsoft Bot Framework pode ser combinado com as Azure Cognitive Services, que incluem APIs para reconhecimento de imagem e vídeo, como o Computer Vision e Face API. Estes serviços permitem ao chatbot analisar imagens capturadas pela câmara do utilizador, reconhecendo rostos, objetos ou texto dentro das imagens.

O chatbot pode ser desenvolvido com funcionalidades para capturar imagens via navegador ou dispositivos móveis e realizar a análise diretamente no Azure.

Ferramentas necessárias:

Microsoft Bot Framework (para o chatbot)

Azure Cognitive Services (para processamento de imagens)

Ferramenta de front-end para acessar à câmara (pode ser feita via navegador com JavaScript)

3. Rasa + OpenCV

Rasa é uma plataforma open-source para criar chatbots personalizados e inteligentes. Pode-se integrá-lo com bibliotecas de visão computacional como o OpenCV para capturar e processar imagens através de uma câmara. Com esta integração, o chatbot pode analisar fotos em tempo real, fazendo tarefas como deteção de objetos ou reconhecimento de movimento.

A implementação requer um backend que faça o processamento de imagem, usando o Python com o OpenCV ou outra biblioteca de machine learning.

Ferramentas necessárias:

Rasa (para o chatbot)

OpenCV ou TensorFlow (para análise de imagens)

WebRTC ou JavaScript para acesso à câmara

4. BotStar + API de Reconhecimento de Imagem

BotStar é uma plataforma que facilita a criação de chatbots e pode ser combinada com APIs de processamento de imagem, como o Google Cloud Vision ou o Amazon Rekognition. Pode-se desenvolver um chatbot no BotStar que envia imagens capturadas pela câmara do usuário para uma dessas APIs, que retornam os resultados do processamento de imagem (por exemplo, deteção de objetos, rostos ou textos).

Ferramentas necessárias:

BotStar (para o chatbot)

Google Cloud Vision API ou Amazon Rekognition (para processamento de imagens)

Integração da câmara via JavaScript ou frameworks de front-end.

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Somos cinco alunas do Mestrado em Engenharia e Gestão Industrial, a desenvolver um projeto que tem como foco adquirir competências em Inteligência Artificial, e para o bom funcionamento do projeto, utilizar técnicas de melhoria contínua e trabalho em equipa.

Com esta experiência, esperamos aprimoramos as nossas competências acerca deste tema. Estamos prontas para este desafio e ansiosas para começar!

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Scrum Master -> Diana Oliveira

Na reunião do dia 09/10, ficou acordado realizarmos uma reunião semanal todas as quartas-feiras para divisão de tarefas.

➩ Divisão de tarefas:

➮ Enviar e-mails a todas as empresas anteriormente referidas - Maria Lima ✅

➮ Pesquisar artigos relacionados com IA - Maria Santos ✅

➮ Pesquisar artigos relacionados com IA - Maria Freitas ✅

➮ Pesquisar sites onde se pode desenvolver Chatbot gratuitamente - Diana Oliveira ✅

➮ Pesquisar sites onde se pode desenvolver Chatbot gratuitamente - Ana Bezerra ✅

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🎯Desenvolver um mecanismo capaz de detetar defeitos através de uma fotografia do produto e que seja capaz de sugerir correções.

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Conversational Automation for Enterprises | Enterprise Bot

# data[].attributes.attachment_link.description
Discover cutting-edge chat, email, and voice technology powered with LLM’s and ChatGPT to transform conversational automation for your enterprise.

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TWEVO Smart Technologies | Solutions for i4.0 | Detection + Supervision + Control

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Solutions for i4.0 | Detection + Supervision + Control State-of-the-art AI video processing and encoding, ultra-fast Edge-AI electronics implementations complement and strengthen real-time factory worker responses, optimised video processing and transmission to provide full video information on the factory floor.

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Bandora | Machine Learning to Optimize your Smart Building

# data[].attributes.attachment_link.description
Bandora is a cloud based Operations Manager, that leverages Machine Learning algorithms to provide real time command and adjustment of buildings Energy Management System.

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We're revolutionizing the way designers, brands, ateliers and manufacturers collaborate, creating a new era of creativity and sustainability.

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Enline delivers real-time insights and optimization across the entire energy ecosystem, maximizing efficiency and sustainability without additional sensors.

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The Danyalgil Company - Taking trust to the next level.

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Hello,we are aninnovativetech companythat specializesin blockchain solutionsfor traceability and authenticity.Together, we are revolutionizingthe way businesses operate. We recently created Bluelink, a private blockchain, to create a seamless and secure supply chain for their products. Source of pride. Bluelink is pleased to announce that we have won the Agrotech Challenge 2022! This award is a recognition

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Empower your commercial teams with the best negotiation science

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Tarefas cumpridas: 100%

Avaliação positiva da equipa:

😊 as tarefas foram cumpridas atempadamente e são muito eficazes para a preparação do projeto

Avaliação negativa da equipa:

😔 consideramos que foram atribuídas poucas tarefas e não houve nenhuma que contribuísse para o desenvolvimento do projeto em si

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Lista de empresas encontradas:

# data[].attributes.body
Scrum Master -> Maria Lima

➩ Brainstorming de ideias:

➮ Escolha do projeto a realizar ✅

➮ Definição dos objetivos a cumprir até ao final do projeto ✅

➩ Definição das tarefas da semana:

➮ Organizar o padlet ✅

➮ Pesquisa de Startups ou pequenas empresas que realizem projetos de Inteligência Artificial para empresas ✅

# data[].attributes.body
Nome: Ana Bárbara Cruz Bezerra

Número: PG53608

E-mail: pg53608@alunos.uminho.pt

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Nome: Maria Eduarda Santos

Número: PG54041

E-mail: pg54041@alunos.uminho.pt

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Nome: Maria Costa Afonso Coelho Lima

Número: PG54039

E-mail: pg54039@alunos.uminho.pt

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Nome: Maria Inês Carvalho de Freitas

Número: PG54044

E-mail: pg54044@alunos.uminho.pt

# data[].attributes.body
O tema do nosso projeto é o desenvolvimento de uma solução baseada em inteligência artificial (IA) para o controlo de qualidade de produtos em linha de produção, utilizando câmaras de alta precisão.

O objetivo principal é implementar um sistema automatizado que, através da análise visual de produtos, seja capaz de detetar defeitos em tempo real, garantindo maior eficiência e precisão no processo de inspeção.

A câmara instalada na linha de produção capturará imagens detalhadas de cada produto. Essas imagens serão analisadas por um modelo de IA treinado para identificar padrões que correspondem a defeitos, como falhas de acabamento, deformações, ou erros de montagem.

Assim que o sistema detetar uma irregularidade, um alerta imediato será gerado, indicando qual produto apresenta o defeito, em que parte específica ele ocorreu e sugerindo possíveis correções ou ações corretivas.

Essa abordagem trará vantagens significativas, como a redução de desperdícios, a melhoria da qualidade final do produto, e a otimização do tempo, uma vez que os erros serão identificados de forma mais rápida e precisa do que em inspeções manuais. A utilização da IA no controlo de qualidade permitirá também uma análise contínua e automática, eliminando a necessidade de intervenção humana em processos repetitivos e aumentando a confiabilidade na deteção de defeitos.

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Nome: Diana Filipa Quintão de Oliveira

Número: PG53767

E-mail: odiana061@gmail.com