Portifólio Detalhado
Informações do Projeto:
- Categoria: Engenharia
- Cliente: UFR
- Data do projeto: Agosto, 2025
Descrição:
Sistema completo de balanceamento dinâmico desenvolvido em LabVIEW, capaz de corrigir desbalanceamentos em máquinas rotativas através de medições em dois planos ortogonais.
Aquisição de sinais de vibração via acelerômetros e sensores de fase.
Cálculo automático de massas corretivas e posicionamento angular.
Interface gráfica intuitiva com visualização em tempo real dos espectros de vibração.
Resultados: Redução de até 82% nos níveis de vibração pós-balanceamento (norma ISO 1940-1).
Informações do Projeto:
- Categoria: Engenharia
- Cliente: UFR
- Data do projeto: Maio, 2025
Descrição:
Desenvolvimento de um estudo experimental para simular falhas comuns em máquinas rotativas (desbalanceamento, desalinhamento paralelo, desalinhamento angular), coletando dados de vibração via acelerômetros.
Análise comparativa dos espectros de frequência com benchmarks da literatura técnica, validando padrões de falha e criando um catálogo de referência para diagnósticos rápidos.
Processamento dos sinais em LabVIEW e geração de graficos para análise.
Informações do Projeto:
- Categoria: Engenharia
- Cliente: Fábrica em Rondonópolis
- Data do projeto: Março, 2025
Desenvolvimento de um estudo de eficiência operacional para uma fábrica, analisando dados de produção e identificando gargalos e ineficiências.
Integração de dados operacionais do SIGAFRAN em tempo real com Power BI para monitoramento contínuo de eficiência (OEE), identificando paradas críticas e desvios superiores a 50% do tempo padrão.
Resultado: Aumento de 22% na eficiência operacional após implementação.
Informações do Projeto:
- Categoria: Engenharia
- Cliente: UFR
- Data do projeto: Janeiro, 2025
Descrição:
Projetei e construí um sistema completo para análise dinâmica de motores industriais, integrando sensores (acelerômetros e infravermelho) com aquisição de dados via placa NI.
Desenvolvimento Customizado:
Desde a modelagem 3D e seleção de componentes até a criação de peças não comerciais, garantindo precisão nas medições de desbalanceamento.
Software em LabVIEW:
Desenvolvi uma interface em LabVIEW que coleta dados em tempo real, faz medições de Velocidade, processa FFT, média síncrona e cálculo de balancemento dinâmico.
Informações do Projeto:
- Categoria: Automação
- Cliente: Loja Online E-commerce
- Data do projeto: Junho, 2024
Descrição:
Desenvolvi um sistema em Python/Selenium que raspa dados (imagens, descrições e preços) de +1.000 produtos, processa as informações e atualiza automaticamente uma loja Shopify.
Pipeline Completo de Dados:
As imagens são redimensionadas e armazenadas no Google Drive, enquanto os metadados são organizados em um banco SQLite3 — tudo executado via automação.
Eficiência em Escala:
Processamento de +20.000 imagens e integração contínua com a Shopify, reduzindo horas manuais de atualização de catálogo.
Informações do Projeto:
- Categoria: Engenharia
- Cliente: UFR
- Data do projeto: Maio, 2023
Descrição:
Responsável pela montagem estrutural, ligação elétrica (ventilador) e eletrônica (Arduino), garantindo o funcionamento seguro do sistema.
Informações do Projeto:
- Categoria: Dados
- Cliente: Uma Fábrica
- Data do projeto: Out, 2022
Descrição:
Desenvolvi um painel integrado de gestão de manutenção e produção em Power BI, unindo dados do SAP e SQL Server para otimizar a tomada de decisões.
Arquitetura:
Extração de dados do SAP + integração com SQL Server
Transformação com Power Query (limpeza de dados de paradas e custos)
Visualizações interativas com drill-down por linha, turno e equipamento
Informações do Projeto:
- Categoria: Engenharia
- Cliente: UFR
- Data do projeto: Nov, 2021
Descrição:
Sistema de classificação de expressões faciais com Rede Neural Convolucional que combina geometria facial (via DLib - splines polinomiais para contornos de olhos/boca) com features de aparência (HOG do OpenCV), alimentando uma rede neural artificial (ANN) com backpropagation.
Pipeline completo:
- Extração de 68 landmarks faciais (DLib) + coeficientes de splines
- Cálculo de descritores HOG (OpenCV) para textura facial
- Fusão dos features em uma CNN de 3 camadas
Informações do Projeto:
- Categoria: Visão Computacional
- Cliente: UFR
- Data do projeto: Maio, 2021
Descrição:
Desenvolvimento de um sistema de visão noturna através da manipulação dos canais de brilho (Y) e escuridão (YUV/HSV) em imagens de baixa luminosidade, utilizando OpenCV em C++.
Técnicas aplicadas:
- Equalização adaptativa de histograma (CLAHE)
- Filtros de redução de ruído (Gaussian Blur + Bilateral Filter)
- Realce de bordas via operadores morfológicos
Resultado: Melhoria na taxa de detecção de objetos em cenários noturnos comparado a imagem original.
Informações do Projeto:
- Categoria: Visão Computacional
- Cliente: UFR
- Data do projeto: Outubro, 2019
Desenvolvimento de um sistema de reconhecimento de vias utilizando OpenCV em C++, implementando transformada de Hough para identificação rodovias.
Processamento em tempo real de fluxos de vídeo, com filtros morfológicos e ajuste dinâmico de parâmetros para diferentes condições de iluminação e pavimento.
Precisão: 94% de acerto na detecção contínua em testes de identificação.