Detecção de Blisters Farmacêuticos com Redes Neurais para Automação da Distribuição por Dose Unitária

• Luana Bortko Rodrigues Centro Universitário FEI
• Oscar E. Fugita USP
• Leila Cristina C. Bergamasco Centro Universitário FEI

DOI: https://doi.org/10.5753/sbcas_estendido.2026.21692

Resumo

Este estudo investiga o desempenho das arquiteturas YOLOv8 e YOLOv11 na detecção de comprimidos em blisters farmacêuticos, avaliando o impacto de diferentes conjuntos de dados e analisando como a origem e a diversidade estrutural das imagens influenciam o desempenho dos modelos. Para isso, foram realizados experimentos utilizando conjuntos de dados provenientes da internet, do Hospital Universitário da Universidade de São Paulo (HU-USP) e um conjunto combinado. Os resultados indicam desempenho semelhante entre as arquiteturas avaliadas e sugerem que a diversidade dos dados pode contribuir para ampliar a capacidade de generalização dos modelos. Esses resultados fornecem subsídios para o desenvolvimento de soluções de automação no processo de fracionamento de medicamentos em ambiente hospitalar.

Referências

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