Identificação automática de símbolos em diagramas P&ID com visão computacional e geração assistida de projetos de automação industrial
Year: 2026
Type: dissertation
Abstract: com este trabalho e curso.Apesar das dificuldades, o esforço vale a pena, e agradeço a oportunidade de poder provar isso daqui em diante. DECLARAÇÃO DE PUBLICIDADEFlorianópolis, 24 de Julho de 2026.Na condição de representante da GreyLogix Brasil na qual o presente trabalho foi realizado, declaro não haver ressalvas quanto ao aspecto de sigilo ou propriedade intelectual sobre as informações contidas neste documento, que impeçam a sua publicação por parte da Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC) para acesso pelo público em geral, incluindo a sua disponibilização online no Repositório Institucional da Biblioteca Universitária da UFSC.Além disso, declaro ciência de que o autor, na condição de estudante da UFSC, é obrigado a depositar este documento, por se tratar de um Trabalho de Conclusão de Curso, no referido Repositório Institucional, em atendimento à Resolução Normativa n° 126/2019/CUn.Por estar de acordo com esses termos, subscrevo-me abaixo.Vinicius Batschauer GreyLogix Brasil RESUMO Projetos de automação industrial dependem da transferência consistente de informações entre a documentação técnica de processo e os ambientes de engenharia utilizados na configuração dos sistemas de controle.Entre esses documentos, os diagramas P&ID reúnem informações sobre instrumentos, equipamentos, atuadores e malhas de controle.Entretanto, a identificação dos elementos representados e a transcrição de seus rótulos (do inglês, tags) para as estruturas do projeto ainda são realizadas, em muitos fluxos de trabalho, de forma predominantemente manual, favorecendo a ocorrência de erros, inconsistências e atividades repetitivas.Nesse contexto, este trabalho desenvolveu e avaliou um sistema para a extração assistida de símbolos de instrumentação e de suas respectivas tags em diagramas P&ID, bem como para sua utilização na geração de estruturas iniciais de projetos de automação.A solução combinou técnicas de visão computacional, detecção de objetos, reconhecimento óptico de caracteres, representação estruturada dos dados, validação técnica e mapeamento das informações para objetos de engenharia.A arquitetura foi organizada de forma modular, mantendo separadas as etapas de processamento dos diagramas, revisão dos resultados e integração com o ambiente de destino.Como estudo de caso, a etapa de geração dos objetos foi implementada no Siemens TIA Portal, plataforma utilizada nos projetos analisados na GreyLogix.No conjunto de teste, o modelo de detecção alcançou precisão de 98,46%, revocação de 99,4% e mAP@0,5 de 99,47%.Nos dois diagramas completos utilizados na avaliação da solução, todos os 144 símbolos de interesse foram localizados e corretamente classificados, enquanto cinco detecções adicionais foram removidas durante a validação.O reconhecimento textual identificou corretamente 142 das 144 tags, sendo necessárias duas correções manuais.A integração foi verificada em um caso contendo 55 elementos, para os quais foram geradas e importadas as estruturas de engenharia previstas.Não foi realizada uma comparação quantitativa controlada entre o procedimento manual e o fluxo assistido; portanto, os possíveis ganhos de tempo e a redução de retrabalho são discutidos qualitativamente.Os resultados demonstraram a viabilidade do fluxo proposto e indicaram seu potencial para apoiar a padronização das informações e reduzir atividades repetitivas, preservando a validação técnica e a responsabilidade do engenheiro.
Author: Barcala, Vítor de Souza
Language: Portuguese
Subfield: Control and Systems Engineering
Field: Engineering
Domain: Physical Sciences
Open Access status: green
OpenAlex ID: W7213571176