Detecção Automática de Defeitos de Superfície e Componentes em Placas de Circuito Impresso Usando Modelos de Aprendizado Profundo

Silvio Sebastião da Cruz, Samuel Mafra, Eduardo Henrique Teixeira

DOI: 10.14209/sbrt.2024.1571032822

Keywords: PCBs Defeitos YOLOv8 Detecção

Abstract

Este artigo propõe uma abordagem para verificação automática de defeitos em placas de circuito impresso (PCBs) usando os modelos de visão computacional Faster R-CNN, SSD, YOLOv5 e YOLOv8. Os modelos foram avaliados com base nas métricas Acurácia, Precisão, Recall e F1-Score. Os resultados mostram que o Faster R-CNN alcançou 91,94% de precisão, o SSD 93,35%, o YOLOv5 97,20% e o YOLOv8 97,90%. Dentre eles, o YOLOv8 se comportou sutilmente melhor na detecção de defeitos em PCBs, oferecendo uma solução robusta para a indústria eletrônica.

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Fabricação de antena patch por métodos de corrosão e usinagem e caracterização com o LiteVNA-64

Ryan Da Costa Sousa, Leonardo França da Cruz, Rafael Suzuki Bayma, Andrécia Pereira da Costa, André Felipe Souza da Cruz

DOI: 10.14209/sbrt.2024.1571032848

Keywords: Fabricação digital Antena de microfita Portable LiteVNA-64 LiteVNA-64 portátil

Abstract

Este trabalho apresenta a fabricação de duas antenas de microfita com patch retangular para operação em 2,4GHz. A primeira antena foi fabricada utilizando uma microfresadora CNC e a segunda, pelo método de corrosão com percloreto de ferro, em que a proteção do patch foi realizada com vinil adesivo. A Perda de retorno e a VSWR das antenas foram medidas utilizando um LiteVNA-64 portátil. Os resultados experimentais foram comparados com os de uma antena simulada no software Ansys HFSS.

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Aproximação Distribuída Adaptativa de Posto Baixo

Felipe G Serrenho, Marcello L. R. de Campos

DOI: 10.14209/sbrt.2024.1571032887

Keywords: aproximação de posto baixo processamento distribuído adaptativo rede de sensores sem fio

Abstract

Sinais oriundos de sensores distribuídos podem possuir correlações entre si que podem ser exploradas com diversas finalidades, como melhorar a SNR, reduzir a taxa de amostragem dos nós, etc. Neste trabalho propomos uma técnica de aproximação distribuída adaptativa capaz de identificar uma matriz de vetores base capaz de gerar o subespaço dos possíveis vetores de entrada sem a necessidade de compartilhamento dos dados de entrada. O algoritmo proposto é capaz de acompanhar mudanças no subespaço dos vetores de entrada ao longo das iterações e utiliza uma variação da técnica Set Membership para reduzir a necessidade de adaptação das estimações locais.

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Determinação da constante de rede do Grafeno usando DFT

Daiane Fabricio Santos, jhones W S Lima, Joacir Soares Andrade, Ícaro J M Moura, Regis Marques

DOI: 10.14209/sbrt.2024.1571032900

Keywords: Grafeno DFT materiais bidimensionais quantum espresso

Abstract

The expectations of technological development in telecommunications promoted by the peculiar properties of two-dimensional materials add impetus to the effort to study their properties and their manufacturing. In this work, the two-dimensional material graphene was studied, which attracted a lot of attention when it was isolated in 2004, as it was believed that this would be impossible. Using first principles computational methods, Density Functional Theory, the lattice constant of this material was calculated and the value obtained was 2.472 Å. This value is compatible with those obtained in the literature within a relative deviation range of less than 1%.

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Decentralized Deep Reinforcement Learning Approach for Channel Access Optimization

Sheila Cássia Da Silva Janota, Felipe Augusto de Figueiredo, Rausley Adriano Amaral de Souza

DOI: 10.14209/sbrt.2024.1571032910

Keywords: Deep Reinforcement Learning wi-fi medium access NS-3

Abstract

The IEEE 802.11 standard's binary exponential backoff (BEB) algorithm is the prevailing method for tackling the collision avoidance problem. With the BEB, the backoff period increases each time a collision occurs, aiming to minimize the likelihood of subsequent collisions. However, this provides suboptimal results degrading network performance and leading to bandwidth wastage, especially in dynamic dense networks. To improve this, the paper proposes using a decentralized approach with deep reinforcement learning (DRL) algorithms, specifically Deep Q Learning (DQN) and Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG), to optimize the contention window (CW) value and maximize throughput while minimizing collisions. Simulations with the NS-3 simulator and NS3-gym toolkit show that DQN and DDPG outperform BEB in both static and dynamic scenarios, achieving up to a 37.16\% improvement in dense networks.

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Hilbert Video Magnification for Structures under Normal Variability

Gustavo Nascimento Castro, Camilly S. Costa, Yuri Alencar, Victor H. R. Cardoso, Joao Weyl Costa, Moisés Felipe Silva

DOI: 10.14209/sbrt.2024.1571033038

Keywords: Hilbert Transform Dimension Reduction Computer Vision Environmental Variability Operational Variability

Abstract

This work assesses the performance of a video-based motion magnification algorithm to extract natural frequencies, mode shapes. The technique combines the Hilbert Transform, Principal Component Analysis (PCA), and Blind Source Separation (BSS) to identify and analyze vibration modes of structures. The study examines the effectiveness of this approach in real-world scenarios, where environmental and operational variability are present. These changes may negatively influence the modal decomposition process if the video-based technique is not robust. Despite these challenges, the analyzed method demonstrates proper performance in decomposing structural vibrations, highlighting its potential for practical applications in structural health monitoring.

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Non-contact Video-based Respiratory Rate Monitoring using Hilbert Motion Magnification

Camilly S. Costa, Yuri Alencar, Gustavo Nascimento Castro, Victor H. R. Cardoso, Joao Weyl Costa, Moisés Felipe Silva

DOI: 10.14209/sbrt.2024.1571033040

Keywords: Non-contact Monitoring Respiratory Rate Motion Magnification

Abstract

The objective of this study is to propose a fully automatic and contact-free method for the assessment of respiratory function based on user-grade RGB camera technology. The methodology revolves around the application of the Hilbert transform and dimensionality reduction algorithms applied exclusively to the temporal content of video measurements. Originally proposed to perform video-based modal analysis, in this work, we demonstrate its applicability to monitor respiratory rate in an automated fashion. The approach can potentially be suited for mobile healthcare applications and telemedicine practices.

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A Novel Technique for Generation of Correlated Bit Sequences with Application to Gaussian Channels

Micael Andrade Dias, Francisco M. de Assis, Juliana M. de Assis

DOI: 10.14209/sbrt.2024.1571033160

Keywords: Binary expansion Sampling BSC

Abstract

There are many applications to random sequences of bits, such as in computer science and cryptography. In this paper, we propose a low-complexity technique for generating sequences of correlated or uncorrelated bits. This technique allows the generation of different pairs of bits with the same correlation, as also controls if the bits are equiprobable on {0,1} or not. Additionally, we derived an expression and a numerical approximation to the performance of a binary symmetric channel obtained from the binary expansion of transformed Gaussian correlated random variables, which is related to a recently proposed scheme for quantum key distribution with continuous variables. Simulation of this binary symmetric channel agrees with the obtained expression and numerical approximation.

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Esquema de comunicação Screen-to-Camera (S2C) tensorial em blocos de vídeos segmentados espacialmente

Leandro Ronchini Ximenes, Piettra Gonçalves Simões Cardoso

DOI: 10.14209/sbrt.2024.1571033392

Keywords: Screen-to-Camera (S2C) Optical Camera Communications (OCC) Tensor Comunicações sem fio

Abstract

Atecnologia emergente Screen-to-Camera (S2C) per mite a comunicação entre telas e câmeras digitais, com potencial de rápida implementação na sociedade. Infelizmente, a qualidade da detecção dos dados pode ser afetada por uma baixa resolução da câmera e por elevadas distâncias entre dispositivos. Este artigo propõe um novo framework para um sistema S2C tensorial recém proposto, em que a tela agora é segmentada espacialmente, permitindo ao transmissor decidir entre explorar ganhos de diversidade e/ou de multiplexação, assim como ao receptor a escolha de equalizadores de diferentes complexidades. Simulações validam a proposta tanto do ponto de vista de estimação de símbolos quanto de equilíbrio de complexidade computacional.

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Análise do Uso de TVWS no Brasil

Nicole Souza, José Marcos C. Brito

DOI: 10.14209/sbrt.2024.1571033494

Keywords: TVWS Spectrum Sharing Análise de Cobertura

Abstract

As técnicas de compartilhamento de espetro têm o objetivo de permitir um acesso mais dinâmico ao espectro, garantindo uma melhor eficiência de utilização. Uma dessas abordagens é o TVWS (TV White Space), que permite que canais de TV não utilizados nas faixas de VHF (Very High Frequency) e UHF (Ultra High Frequency) sejam aproveitados por sistemas secundários, sem causar interferências nos canais de televisão adjacentes. Este artigo explora o uso de TVWS para prover acesso dinâmico ao espectro. Realizamos uma análise dessa técnica aplicada ao contexto brasileiro, discutindo os benefícios, desafios e a regulamentação vigente no país, além da disponibilidade de espectro para os canais de TV. Adicionalmente, investigamos o potencial de utilização deste espectro na implantação da tecnologia 5G NR em municípios que preenchem os critérios necessários. Para tal, utilizamos uma abordagem que faz uso das infraestruturas de torres de TV para implementar a rede de TVWS.

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