Repositório de Trabalhos de Fim de Curso da UPCB
O Repositório de Trabalhos de Fim de Curso da Universidade Politécnica de Castelo Branco (UPCB) regista, sempre que possível em texto integral e acesso aberto, os trabalhos académicos finais realizados pelos estudantes da UPCB no âmbito dos cursos de formação inicial. Desse modo, dados, metadados e documentos ficam agrupados em um único local, preservando-se, em suporte digital, a memória da produção académica dos seus estudantes.
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Estruturação de roteiros de fabrico suportada em técnicas de machine learning
2026 - Santos, Hugo Miguel Fé
A leitura e transcrição manual de cotas, tolerâncias geométricas e dimensionais (GD&T) e tabelas de metadados a partir de desenhos técnicos de engenharia é um processo moroso e propenso a erros, sobretudo quando aplicado a grandes volumes de desenhos exportados de sistemas CAD. Este projeto tem como objetivo o desenvolvimento de um pipeline automático para a extração desta informação a partir de desenhos técnicos em formato PDF, reduzindo a intervenção manual e aumentando a fiabilidade dos dados extraídos. A solução desenvolvida combina deteção de objetos com deep learning e processamento de texto vetorial. Um modelo YOLOv8, treinado especificamente para este domínio, deteta as regiões de interesse em cada desenho — peças cilíndricas, outras peças, tabelas de metadados e legendas. Sobre essas regiões é aplicado um conjunto de regras geométricas e expressões regulares que reconstrói as cotas e respetivas tolerâncias, agregando corretamente valores nominais, ajustes e desvios, e que interpreta a estrutura das tabelas a partir da sobreposição espacial entre palavras e colunas. Os resultados são exportados em formato Excel, prontos a integrar nos processos produtivos. Um aspeto central da abordagem seguida é a extração do texto diretamente da camada vetorial do PDF, através da biblioteca PyMuPDF, em vez do recurso a Reconhecimento Ótico de Caracteres (OCR). Uma vez que os desenhos processados são exportados diretamente de sistemas CAD — e não digitalizações —, o texto já existe de forma pesquisável dentro do próprio ficheiro, o que permite evitar os erros de reconhecimento e o custo computacional associados a motores de OCR. O trabalho inclui uma análise comparativa entre esta abordagem e as técnicas de OCR identificadas no estado da arte — desde motores clássicos como o Tesseract, a pipelines industriais como o PaddleOCR, até arquiteturas Transformer como o TrOCR, e trabalhos que combinam deteção de objetos com OCR no mesmo domínio de aplicação —, discutindo as vantagens da extração vetorial em precisão e eficiência computacional, bem como as suas limitações quando aplicada a desenhos digitalizados ou de qualidade inferior. Os resultados obtidos demonstram que a combinação de deteção de objetos com extração vetorial de texto constitui uma alternativa viável e mais leve às abordagens baseadas em OCR ou em modelos de visão-linguagem, para o caso específico de desenhos técnicos em formato vetorial, contribuindo para a automatização do controlo de qualidade e da digitalização de processos de engenharia. Os resultados devem, contudo, ser lidos à luz de um constrangimento importante: o dataset utilizado (44 desenhos, 101 imagens anotadas) é ainda pequeno, sendo necessário aumentá-lo substancialmente para consolidar a generalização do modelo e para suportar, em trabalho futuro, a estruturação de roteiros de fabrico otimizados a partir da informação extraída.
Desenvolvimento de um sistema de controlo de qualidade através de visão por computador para a indústria de cablagem automóvel
2026 - Ribeiro, Carlos Jorge Gomes
O presente trabalho de projeto teve como objetivo o desenvolvimento do WireVision, um sistema de controlo de qualidade baseado em visão por computador, aplicado a várias fases do processo de construção de cabos na indústria de cablagem automóvel. O trabalho foi desenvolvido em articulação com a Versigent, sob orientação científica do Instituto Politécnico de Castelo Branco. O sistema assenta num pipeline sequencial de três fases: deteção da existência dos fios vermelho e preto, verificação da correta separação entre os dois fios, prevenindo curto-circuitos originados por ligações incorretas, e verificação do isolamento dos fios de acordo com as normas de segurança da empresa. Cada fase utiliza um modelo YOLO, tendo o sistema evoluído do YOLOv5x, passando pelo YOLOv8x, até à arquitetura final YOLO26m, adotada nas três fases pela sua eficiência computacional superior, particularmente relevante num sistema executado inteiramente em CPU, no Raspberry Pi 5. A construção do dataset envolveu a seleção manual de aproximadamente 400 imagens por fase, com exclusão criteriosa de imagens comprometidas por fios não visíveis, sombras e borrões de movimento, seguida da anotação com LabelImg. A inferência dos modelos é isolada em subprocessos independentes, comunicando via HTTP. Os resultados de validação, obtidos contra imagens de fábrica reservadas e nunca vistas em treino, confirmam a fiabilidade do sistema: as fases de deteção do estado do conector atingem precisão próxima de 98,5% e mAP50 de aproximadamente 99%, enquanto a deteção de cor dos fios, mais suscetível a variações de iluminação, apresenta 88,5% de precisão, identificando-se uma oportunidade de melhoria futura. O
sistema encontra-se implementado e testado em ambiente de produção com Docker e systemd, permitindo arranque e recuperação automática do serviço. Os testes evidenciaram, contudo, limitações térmicas do Raspberry Pi 5 sob carga computacional prolongada, identificadas como uma área prioritária de melhoria, e demonstram que é possível implementar sistemas de inspeção visual eficientes em hardware de baixo
custo
Análise comparativa entre os consumos e os custos de energia elétrica e de gás natural da ESTCB, nos meses de inverno de 2023/2024 e de 2025/2026
2026 - Esteves, Constância de Fátima da Assunção
O presente trabalho tem como objetivo analisar a evolução dos consumos e dos custos energéticos (energia elétrica e gás natural) nas instalações da Escola Superior de Tecnologia de Castelo Branco (ESTCB), com incidência nos meses de inverno. O estudo assenta na comparação entre dois períodos de referência: o inverno de 2023/2024, anterior à entrada em funcionamento de diversas medidas de eficiência energética implementadas na escola, nomeadamente do sistema fotovoltaico com maior potência e da bomba de calor que substituiu o Chiller e a caldeira a gás dos Blocos C e D; e o inverno de 2025/2026, já com todas as medidas de eficiência energética em pleno funcionamento. A análise contempla a recolha e o tratamento de dados mensais de consumos e custos, o cálculo de custos unitários e a determinação de variações percentuais entre períodos homólogos dos dois invernos. Os resultados obtidos confirmam um impacto muito positivo da bomba de calor sobre o consumo do gás natural: entre os dois invernos em comparação, o consumo reduziu-se em 82,12% e o custo em 84,68%, com o custo unitário a descer 14,32%, evidenciando que a poupança resulta simultaneamente da redução do volume consumido e de uma ligeira descida do preço do gás. Na vertente da energia elétrica teve um consumo praticamente estável (+2,22%), o que indica que o acréscimo associado ao consumo da energia elétrica na climatização foi muito reduzido. Contudo, o custo total da energia elétrica aumentou 43,89%, e o custo unitário 40,77%, um agravamento explicado quase na totalidade pela subida generalizada dos preços de mercado da energia elétrica e das tarifas de acessos às redes no período em análise. Conclui-se, assim, que as intervenções técnicas produziram o efeito pretendido ao nível do consumo, mas que esse benefício foi, na fatura final da energia elétrica, absorvido pela evolução desfavorável do contexto tarifário, um fator externo à gestão energética da escola.
