Atena Editora

A Realidade Aumentada vem

sendo amplamente adotada pela Manutenção

Industrial, porém as técnicas atuais de tracking

ainda são consideradas pouco confiáveis, e

uma possível solução é a adoção de técnicas

de aprendizado de máquina. Diante do exposto,

o objetivo deste trabalho é caracterizar, de

maneira preliminar, a produção cientifica que

aborda a relação entre o uso de Machine

Learning e Deep Learning para a classificação

e reconhecimento de componentes na indústria

no período entre 2008 e 2018. Através de

uma revisão sistemática foram identificados

14 estudos. Os resultados indicaram uso de

diversas tecnologias e técnicas, os quais

alcançam precisão de até 99,9%, entretanto,

ainda são necessários mais estudos sobre

estas técnicas.

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DOI: 10.22533/at.ed.0131929075
Palavras-chave: Aprendizado de Máquina; Aprendizado Profundo; Tracking; Manutenção Industrial; Realidade Aumentada.
Keywords: Machine Learning; Deep Learning; Tracking; Industrial Maintenance; Augmented Reality.
Abstract:
The Augmented Reality has been

widely adopted by Industrial Maintenance,

but the current tracking techniques are still

considered unreliable, and a possible solution

is the adoption of Machine Learning techniques.

In view of the above, the objective of this work is

to characterize, in a preliminary way, a scientific

production that addresses a relation between

the use of Machine Learning and Deep Learning

for classification and recognition of components

in the industry of the period between 2008 and

2018. Throughout the systematic review, 14

studies were identified. The results indicated

several technologies and techniques, which

reached an accuracy of up to 99.9%, however,

further studies on these techniques are still

required.
Número de páginas: 15

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