Henriques, João Pedro MenoitaSilva, José Luís Henriques daSaraiva, Luzia Fonseca2025-07-232025-07-232025-05-02http://hdl.handle.net/10400.19/9398A procura por produtos personalizados na Indústria 4.0 resulta no aumento da comple xidade das tarefas e da carga cognitiva dos trabalhadores. Estes enfrentam desafios como a necessidade de competências diversificadas, a pressão para minimizar erros e a falta de cla reza nas instruções. Para responder a estas exigências, este projeto integra a Realidade Mista (RM) e a Visão Computacional (VC), aliadas à Inteligência Artificial (IA) para a deteção de objetos (Object Detection (OD)), com o objetivo de apoiar a aprendizagem dos operadores no local de trabalho e dos alunos em formação vocacional. A metodologia adotada baseia-se no desenvolvimento de dois casos de uso: a montagem de um Cilindro Pneumático (CP) e a inspeção da ligação de cabo de airbag. O sistema desenvolvido proporciona suporte intera tivo na execução das tarefas, facilita a formação e melhora a monitorização da produção. A aplicação prática nos casos de uso confirma a adaptabilidade do sistema a diferentes cenários de formação e de controlo de qualidade. Os resultados incluem uma precisão acima de 90% na deteção de falhas críticas, como o cabo de airbag desligado, e um tempo de classifica ção na ordem de 80 milissegundos em tempo real, o que comprova a viabilidade do método proposto.porFormaçãoVisão computacionalIndústria 4.0Inteligência artificialRealidade MistaDeteção de ObjetosIndustry 4.0Mixed RealityComputer VisionObject DetectionArtificial Intelligence and Trainingmaster thesis203956354