🔧 SmartWeld — Inspeção de Defeitos em Solda
O SmartWeld utiliza um modelo YOLOv8 treinado para detectar e localizar defeitos em imagens de solda industrial. O modelo identifica regiões com anomalias e as classifica em categorias funcionais de defeito.
Pipeline deste app
Etapa 1
Recepção da imagem e configuração dos parâmetros de inferência
Etapa 2
Inferência com YOLOv8 (best.pt) sobre a imagem enviada
Etapa 3
Exibição das regiões detectadas com classe e confiança
Classes de defeitos
Imagens de exemplo
Faça download e envie na aba Análise para testar a detecção.
🔧 SmartWeld — Inspeção de Solda
Análise visual de defeitos em solda com apoio de modelo YOLO.
Parâmetros de confiança
📊 Desempenho e diagnóstico
Resultados do detector YOLOv8l no conjunto de teste, registrados no notebook de treino (confiança 0,25, IoU 0,5, com aumento de imagem no teste).
Modelo
Classes de defeito
Confiança padrão
Evidências da avaliação
Curva precisão × recall por classe
F1 por limiar de confiança
Matriz de confusão normalizada
Anotações de referência
Predições do modelo nas mesmas imagens
Como interpretar as métricas
- mAP@0,5: precisão média das detecções considerando acerto com sobreposição (IoU) ≥ 0,5.
- mAP@0,5:0,95: média do mAP para limiares de IoU de 0,5 a 0,95 — mais exigente com a posição da caixa.
- Precisão: das detecções feitas, quantas estavam corretas. Recall: dos defeitos existentes, quantos foram detectados.
- A aplicação faz a inferência sem aumento de imagem; os valores podem diferir levemente dos registrados.