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VanessaRibas/Visao_Computacional

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Projeto LIORA – Análise de Embalagens e Controle de Estoque

Este repositório apresenta o módulo de análise automatizada de embalagens do Projeto LIORA, desenvolvido no contexto acadêmico da FIAP em parceria com a empresa farmacêutica ACHÉ.

O sistema utiliza visão computacional com o modelo YOLO, treinado com um dataset próprio, para analisar imagens em tempo real e identificar embalagens defeituosas e em conformidade com os padrões de qualidade da indústria farmacêutica.

Além da análise visual, o projeto conta com um módulo de controle de estoque, responsável por armazenar, organizar e filtrar os dados gerados durante as inspeções. Esse módulo permite importar planilhas com os resultados das análises, facilitando a rastreabilidade e a visualização das informações.

A solução simula um processo de inspeção industrial em escala reduzida, contribuindo para a redução de falhas humanas e maior confiabilidade no controle de qualidade.


🔧 Tecnologias Utilizadas

  • Visão Computacional (YOLO)
  • Python
  • Dataset próprio de imagens
  • Leitura e exportação de planilhas Excel

👥 Equipe do Projeto LIORA

  • Vanessa Ribas – Back-end da visão computacional e treinamento do modelo
  • Kethely Ester – Front-end e estrutura física
  • Iury Cardoso – Bot, banco de dados e back-end
  • Bruno Takaya – Front-end e suporte geral

About

Repositório do Projeto LIORA com foco na análise automatizada de embalagens utilizando visão computacional (YOLO). O sistema identifica embalagens defeituosas e em conformidade, gera relatórios e armazena os dados em um módulo de estoque para organização, filtragem e rastreabilidade das inspeções.

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