Use este identificador para citar ou linkar para este item:
https://ric.cps.sp.gov.br/handle/123456789/44776| Título: | Drone de inspeção de aeronaves com inteligência artificial |
| Título(s) alternativo(s): | Aircraft inspection drone with artificial intelligence. |
| Autor(es): | SILVA, Bianca Coutinho CRUZ, Vinicius Ednaldo Ramos |
| Orientador(es): | GAMA, Ivan Vieira |
| Outro(s) contribuidor(es): | ZANOTTI, Glaucia Regina Dias Takahashi CORREIA, Diego Brunasse OLIVEIRA, Valdir do Carmo de |
| Tipo documental: | Relatório Técnico |
| Palavras-chave: | Drones;Inspeção veicular;Controle de aeronaves;Engenharia aeronáutica |
| Data do documento: | Nov-2025 |
| Editor: | 041 |
| Referência Bibliográfica: | SILVA, Bianca Coutinho; CRUZ, Vinícius Ednaldo Ramos. Drone de inspeção de aeronaves com inteligência artificial. Relatório Técnico. (Curso Técnico em Mecatrônica). -- São Paulo: Centro Estadual de Educação Tecnológica Paula Souza - Etec Professsor Basilides de Godoy, 2025. |
| Resumo: | Este trabalho apresenta o desenvolvimento de um drone de inspeção de aeronaves, dotado de Inteligência Artificial (IA) para operar em hangar de manutenção. O sistema tem como objetivo identificar possíveis danos estruturais de forma automatizada, reduzindo a necessidade de que mecânicos subam em aeronaves, especialmente grandes aviões comerciais, onde os riscos são acentuados durante operações noturnas e em superfícies molhadas. O drone analisa imagens capturadas pela EspCam, processadas por um modelo de machine learning treinado para classificar áreas como 'Dano' ou 'Sem Dano'. Os resultados demonstram alta precisão e funcionalidade, reforçando seu potencial de aplicação em ambientes reais de manutenção. This paper presents the development of an aircraft inspection drone equipped with Artificial Intelligence (AI) to operate inside maintenance hangars. The system aims to identify potential structural damage automatically, reducing the need for mechanics to climb onto large aircraft—a task often performed at night and under hazardous conditions such as wet surfaces. The drone captures images through an EspCam, which are processed by a machine learning model trained to classify areas as 'Damage' or 'No Damage'. The results demonstrate high accuracy and reliable functionality, indicating strong potential for real-world application in aircraft maintenance. |
| URI: | https://ric.cps.sp.gov.br/handle/123456789/44776 |
| Aparece nas coleções: | Trabalhos de Conclusão de Curso |
Arquivos associados a este item:
| Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
|---|---|---|---|---|
| mecatronica_2025_2_drone_de_inspecao_de_aeronaves_com_inteligencia_artificial_bianca_coutinho_silva.pdf Restricted Access | 379 kB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir Solictar uma cópia |
Os itens no repositório estão protegidos por copyright, com todos os direitos reservados, salvo quando é indicado o contrário.