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Modelagem e simulação de placa de circuito impresso utilizando o software Emcos Studio
(Instituto Federal de Santa Catarina, 2025-03-28) Sene, Luiz Fernando Assis; Schlichting, Luis Carlos Martinhago; https://orcid.org/0000-0002-8123-9536; http://lattes.cnpq.br/0006785165103677; Peraça; Mauro Tavares; https://orcid.org/0009-0005-3490-9110; http://lattes.cnpq.br/0415094520746409; Steinbach, Reginaldo; http://lattes.cnpq.br/5054506554380972
A constante miniaturização de componentes eletrônicos e o aumento das frequências em que estes devem operar são um dos principais responsáveis para os problemas de compatibilidade eletromagnética. O efeito de crosstalk gerado pela influência de uma trilha sobre outra pode levar a comportamentos indesejáveis de todo o sistema. Como este efeito está relacionado a campos eletromagnéticos sua detecção pode ser um desafio em fases finais de um projeto. Este trabalho, portanto, visa analisar como utilizar o software EMCoS Studio para a modelagem e simulação de placas de circuito impresso. Para tanto foram modelados e simulados 3 modelos de placas similares, em função do uso de um plano de referência para mitigar efeitos de crosstalk e 3 modelos tendo como base a técnica de trilha de guarda. O objetivo dessas simulações foi verificar o campo elétrico irradiado. Todas essas placas tiverem o campo elétrico de suas correspondentes físicas medidas através de um rastreador de campo próximo. De forma a verificar os resultados, tantos os simulados quanto os práticos, foram analisados pelos mapas de calor gerados. Os resultados obtidos confirmam pelo comportamento dos mapas de calor, a viabilidade do uso do software.
Análise de antenas utilizando Pocket VNA
(Instituto Federal de Santa Catarina, 2025-04-01) Lira, Thiago Santos de; Schlichting, Luis Carlos Martinhago; https://orcid.org/0000-0002-8123-9536; http://lattes.cnpq.br/0006785165103677; http://lattes.cnpq.br/1621406531714166; Ferreira, Golberi de Salvador; http://lattes.cnpq.br/1676027896988728; Castro, Maria Cláudia de Almeida; http://lattes.cnpq.br/7704693297443919
O avanço tecnológico tem impulsionado o desenvolvimento de antenas cada vez menores operando em frequências mais altas. Isso torna essencial o uso de equipamentos e técnicas que possibilitem medições mais precisas das grandezas associadas ao desempenho de antenas. Este trabalho tem como objetivo analisar a influência da transmissão e recepção em diferentes modelos de antenas, incluindo tanto antenas comerciais quanto protótipos desenvolvidos para este estudo. A metodologia adotada envolve uma revisão de literatura sobre fundamentos de antenas e medições de radiofrequência, seguida pelo projeto, fabricação e testes de quatro tipos distintos de antenas, cada uma possuindo uma topologia específica. Para a caracterização das antenas, utilizou-se um analisador de redes vetoriais (VNA), permitindo a obtenção de parâmetros fundamentais, como ganho, diretividade, coeficiente de reflexão, largura de banda e casamento de impedâncias. A análise dos resultados confirmou a relevância do uso do VNA na avaliação detalhada do desempenho das antenas, permitindo ajustes e otimizações mais precisas. Assim, este estudo contribui para uma compreensão mais aprofundada dos fatores que influenciam o comportamento das antenas em diferentes condições de operação.
Análise comparativa de métodos para definição de limiar na detecção de máquinas paradas
(Instituto Federal de Santa Catarina, 2025-03-26) Werneck, Laura Martin da Silva; Pizzio, Robinson; https://orcid.org/0000-0002-0034-4888; http://lattes.cnpq.br/2786255383004924; http://lattes.cnpq.br/7863464357253203; Feitosa, Lucas Sousa; http://lattes.cnpq.br/1499821066536619; Speranza; Carlos Gontarski; https://orcid.org/0000-0003-0296-9491; http://lattes.cnpq.br/8142364274393185; Starke, Renan Augusto; https://orcid.org/0000-0002-6845-344X; http://lattes.cnpq.br/6573744620845452
Este trabalho busca entender e comparar duas formas de identificar quando uma máquina industrial está ligada ou desligada, um fator essencial para tornar o monitoramento da Dynamox mais eficiente e reduzir análises desnecessárias. Foram testados dois métodos: um que define um limiar global por um método empírico, baseado nas acelerações médias máximas e outro que utiliza o algoritmo de Otsu para segmentar os dados automaticamente. Para isso, foram coletados e analisados sinais de aceleração das máquinas, aplicando os dois métodos e avaliando qual conseguia distinguir melhor os momentos de operação e inatividade. Os resultados mostraram que o limiar global funciona muito bem para máquinas com aceleração moderada a alta, enquanto o algoritmo de Otsu é mais preciso para máquinas com aceleração muito baixa, embora exija mais tempo de processamento. No fim, o estudo demonstrou que é possível definir limiares eficazes para identificar quando a máquina está ligada, garantindo que apenas dados relevantes sejam analisados. Isso beneficia tanto os clientes, que recebem informações mais precisas, quanto a Dynamox, que reduz custos com armazenamento e processamento de dados desnecessários.
Desenvolvimento de um sistema de visão computacional para detecção do ponto de colheita de bananas
(Instituto Federal de Santa Catarina, 2025-03-25) Gonçalves, Matheus Sandim; Pizzio, Robinson; https://orcid.org/0000-0002-0034-4888; http://lattes.cnpq.br/2786255383004924; http://lattes.cnpq.br/5701774144281003; Speranza; Carlos Gontarski; https://orcid.org/0000-0003-0296-9491; http://lattes.cnpq.br/8142364274393185; Lohmann, Daniel; http://lattes.cnpq.br/8484239081492938
Este trabalho desenvolve um sistema de visão computacional para identificar o ponto ideal de colheita de bananas, visando garantir a qualidade e o bom aspecto do fruto para o consumidor. As bananas precisam ser colhidas antes de atingirem a coloração amarela, permitindo que cheguem ao destino sem perda de qualidade visual e nutricional. Para isso, o sistema proposto utiliza o modelo YOLOv8 para detectar cachos e bananas ainda na bananeira, além de analisar a cor do fruto como uma aproximação para identificar o estágio de maturação ideal para a colheita. O método escolhido envolveu o treinamento do modelo YOLOv8 em um conjunto de dados que permite o reconhecimento das bananas e de seus respectivos cachos, correlacionando a coloração do fruto com o ponto ideal de maturação. Os resultados indicaram que o sistema apresenta boa precisão na detecção dos cachos e das bananas, bem como na análise da coloração do fruto, oferecendo uma estimativa confiável para o ponto de colheita. Embora não seja totalmente exato, o método se mostra útil como uma ferramenta de apoio para produtores, promovendo eficiência na cadeia de suprimento de bananas. Assim, o sistema de visão computacional apresentado se destaca como uma solução promissora para o manejo agrícola, contribuindo para a tomada de decisão no momento da colheita e impactando positivamente na qualidade dos produtos oferecidos ao mercado.
Detecção de placas de velocidade em ambientes viários utilizando redes neurais convolucionais Yolo e reconhecimento de caracteres OCR
(Instituto Federal de Santa Catarina, 2024-02-22) Santos, Enzzo Comassetto dos; Pizzio, Robinson; https://orcid.org/0000-0002-0034-4888; http://lattes.cnpq.br/2786255383004924; Castro, Maria Cláudia de Almeida; http://lattes.cnpq.br/7704693297443919; Lohmann, Daniel; http://lattes.cnpq.br/8484239081492938
Este trabalho de conclusão de curso explora a aplicação da técnica YOLO (You Only Look Once) juntamente com reconhecimento de caracteres OCR no reconhecimento de placas de velocidade de trânsito, com o objetivo de aprimorar os sistemas de assistência ao motorista. A abordagem YOLO, conhecida por sua eficiência computacional e precisão na detecção de objetos em tempo real, oferece uma solução promissora para automatizar a identificação de placas de velocidade, fornecendo informações cruciais para os sistemas de navegação e alerta ao condutor. Em um cenário onde a segurança viária e a eficiência no trânsito são prioridades crescentes, a integração do YOLO no reconhecimento de placas de trânsito representa um avanço significativo. A capacidade de reconhecer rapidamente placas de velocidade com precisão é essencial para o funcionamento eficaz dos sistemas de assistência ao motorista, contribuindo diretamente para a prevenção de acidentes e a tomada de decisões informadas durante a condução. Ao longo do desenvolvimento deste estudo, foram exploradas diversas etapas, desde a configuração do ambiente de treinamento e técnicas para aumentar a eficiência do treinamento até a análise dos resultados obtidos. A integração do YOLO demonstrou-se eficaz na detecção de placas de velocidade em diferentes condições, proporcionando uma base sólida para aprimoramentos futuros. Os resultados deste estudo apontam para o potencial do YOLO como uma ferramenta poderosa para melhorar a segurança viária e a eficiência do trânsito. Ao automatizar a detecção de placas de velocidade, este trabalho não apenas contribui para aprimorar os sistemas existentes, mas também abre portas para futuras inovações na área de segurança veicular e mobilidade urbana.