Applying Diffusion Models for Classification of Central Segregation in Steel Plates - Oliveira, Luciano M.; Silva, Guilherme; Negrão, Arthur; Ottoni, Andre L.; Silva, Pedro (Anais do Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC); 2025: Anais do XXII Encontro Nacional de Inteligência Artificial e ComputacionalDO - 10.5753/eniac.2025.14329, 2025)
A classificação automática dos níveis de segregação em placas de lingotamento contínuo é crucial para garantir a qualidade do aço. A macrossegregação, caracterizada por variações químicas localizadas, representa um desafio significativo, especialmente na região central das placas. Este trabalho propõe uma abordagem baseada em redes neurais convolucionais, especificamente a EfficientNet-B0, com transferência de aprendizado, aliada à geração de dados sintéticos por meio de modelos de difusão (Stable Diffusion). Os resultados experimentais obtidos em um conjunto de treino de 150 imagens para treino e 30 para teste indicaram acurácia inicial de 80% sem nenhum aumento de dados, com uma melhora superior a 13% após a inclusão de dados sintéticos, além de ganhos em precisão e revocação. A proposta contribui para a automação da inspeção de falhas e se alinha aos princípios da Indústria 4.0.