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Estou trabalhando com reaproveitamento e venda de lixo eletrônico e resíduos recicláveis, especialmente focado em carcaças de aparelhos eletrônicos (ventiladores, TVs, micro-ondas, aparelhos de som, etc). Preciso de uma aplicação com reconhecimento de imagem que me ajude a identificar os tipos de plásticos desses materiais com base em símbolos de reciclagem, códigos (ex: PP, PS, ABS, PE, etc), números (ex: 1 a 7) ou na aparência física/visual do material.  Tenho dificuldades porque: 	•	Muitos objetos têm mais de um símbolo ou não têm nenhum número visível. 	•	Alguns têm apenas abreviações (como ABS ou PP). 	•	Outros têm o número sem o nome do material. 	•	Às vezes, existem múltiplos símbolos, indicando composição mista.  A meta é: 	•	Identificar corretamente o tipo de plástico. 	•	Separar por tipo para aumentar o valor de venda. 	•	Ter a opção de marcar peças compostas por mais de um material. 	•	Ser alertado quando o material for composto (misturado) ou não-reciclável.  Funcionalidades desejadas no software: 	1.	Upload ou captura de imagem da peça ou símbolo. 	2.	Reconhecimento visual do número e sigla plástica (ex: 5 PP, 6 PS, ABS, PE, etc). 	3.	Quando não houver número ou sigla, tentar inferir com base: 	•	Na textura do material 	•	Na aparência geral (por aprendizado de máquina) 	•	No formato e no tipo do produto (ex: “hélice de ventilador” normalmente é PP). 	4.	Exibir na tela: 	•	Nome do plástico 	•	Código (ex: 5 - PP) 	•	Se é reciclável ou não 	•	Valor de mercado médio por quilo (se disponível) 	•	Sugestão de grupo de separação (por cor ou tipo) 	5.	Marcar peças mistas ou compostas (ex: “PP + ABS”). 	6.	Permitir salvar e classificar resultados, para organizar a separação física.  Exemplo de Entrada: Foto de uma tampa de ventilador com o símbolo de reciclagem e as siglas “PP” e “ABS”.  Saída esperada: 	•	“Material composto: Polipropileno (PP) e Acrilonitrila Butadieno Estireno (ABS).” 	•	“Separar preferencialmente por tipo predominante (neste caso: PP).” 	•	“Plástico reciclável. Valor estimado: R$1,60/kg.”  Extras importantes: 	•	O sistema deve aprender com o tempo (reforço por feedback). 	•	Sugestão de armazenamento (ex: “guardar em caixa azul para plásticos PP”). 	•	Mostrar imagem de referência com plásticos similares já identificados. 	•	Permitir correção manual se a identificação estiver errada.