Apresentação de TCC II- ELISA CRISTINA ALFELD

[Raphael Fortes Marcomini]

Boa noite,

Convido a todos para apresentação do TCC II da discente Elisa Cristina Alfeld com o título "DESENVOLVIMENTO DE FERRAMENTA DE ANÁLISE
MICROESTRUTURAL AUTOMATIZADA ASSISTIDA POR
INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL E INVESTIGAÇÃO DE SUA CAPACIDADE
DE IDENTIFICAÇÃO ENTRE ESTRUTURAS BAINÍTICAS ATRAVÉS DE MICROSCOPIA ÓPTICA"

Data: 22/07/2026

Horário: 16h

local: meet.google.com/aex-bxas-pmc

Resumo:

A bainita é um microconstituinte de aços cuja classificação morfológica em bainita superior
e bainita inferior através de análise metalográfica manual depende fortemente da experiência
do analista e do conhecimento do histórico do material, estando sujeita a variabilidade do
observador e a limitações de tempo. Este trabalho apresenta o desenvolvimento de uma
ferramenta própria, assistida por inteligência artificial, para a classificação automática
de bainita superior e inferior a partir de imagens de microscopia óptica. O sistema é
construído sobre uma arquitetura de aplicação web full-stack, que combina um modelo de
linguagem multimodal com um banco de imagens de referência classificadas e produzidas
especificamente para esta tarefa. A engenharia de prompt foi o principal mecanismo de
controle do comportamento do modelo, desenvolvida de forma iterativa aplicando métodos
de hierarquia obrigatória de critérios e auto-verificação. Os resultados de classificação
revelaram desempenho assimétrico entre as duas classes, com dificuldade acentuada na
identificação de bainita inferior, atribuído principalmente ao limite físico de resolução
óptica da técnica de microscopia empregada. O sistema também foi avaliado em uma
tarefa de quantificação de microconstituintes em zona de solda, apresentando desempenho
comparável ao de uma rede neural convolucional supervisionada, porém sem exigir qualquer
etapa de treinamento. Os resultados indicam que a abordagem de modelo de linguagem
multimodal constitui uma alternativa viável e de baixo custo de implementação para
tarefas de análise metalográfica automatizada, gerando ganho de tempo e produtividade
para aplicações industriais e acadêmicas.
Palavras-chave: Bainita. Metalografia computacional. Microscopia óptica. Inteligência artificial. Modelos de linguagem multimodais. Engenharia de prompt.

Banca:

Raphael Marcomini

Eduardo Aguiar

Lecino Caldeira

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Raphael Fortes Marcomini

Professor Adjunto do Departamento de Engenharia Mecânica

Faculdade de Engenharia

Universidade Federal de Juiz de Fora

Rua José Lourenço Kelmer, s/n - Campus Universitário

Bairro São Pedro - CEP: 36036-900 - Juiz de Fora - MG

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