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Paulo Miranda Rebelo
Investigador
Paulo Rebelo concluiu o mestrado integrado em Engenharia Electrotécnica e Computadores, no ramo de automação industrial em março de 2017, com especialização em robótica industrial na FEUP - Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto. Durante o ano de 2016, desenvolveu a sua tese de mestrado na Continental Mabor, em Lousado, onde o principal objectivo era a automatização de um sistema de corte de rolos calandrados numa máquina específica da empresa.
Desde março de 2017 que é investigador no INESC TEC, no Porto, e tem trabalhado em projetos de diferentes áreas: robótica móvel, manipuladores colaborativos, sistemas de visão artificial, sistemas de automação e sistemas IoT (Industry 4.0), estas são as suas áreas de especialização. Até hoje, trabalhou nos seguintes projetos de investigação: FASTEN, ScalabLE4.0, MANUFACTUR4.0, PRECISIONcork, MTEX-Multi e PRODUTECH. Conciliando com o desenvolvimento, também faz um pouco de gestão de projetos.
Projetos
Continental FoF
PrecisionCork
A solução desenvolvida pelo projeto PRECISIONcork permite a alteração radical das práticas atuais em termos de controlo de qualidade na produção de rolhas de cortiça. Ao promover uma solução distribuída e modular para medir e quantificar vários parâmetros característicos inerentes à produção de rolhas de cortiça, tais como, medição da humidade, densidade, diâmetro, comprimento, entre outros, e consequentemente ao implementar um controlo em malha fechado nos equipamentos de produção envolvidos, é possível explorar uma abordagem preventiva e de controlo de processo tendo em vista um produto final de melhor qualidade. Esta solução permite o desenvolvimento de estratégias de ‘zero-defeitos’ e potenciará a implementação de mecanismos robustos de rastreabilidade, permitindo satisfazer requisitos legais e de mercado considerados críticos nos dias de hoje.O projeto desenvolveu uma solução modular para medir e quantificar vários parâmetros característicos inerentes à produção de rolhas de cortiça, tais como, medição de humidade, densidade, diâmetro, comprimento, entre outros, e consequentemente implementar um controlo em malha fechado nos equipamentos de produção. Ficha de projeto
Publicações
A Performance Comparison between Different Industrial Real-Time Indoor Localization Systems for Mobile Platforms
Rebelo, PM;Lima, J;Soares, SP;Oliveira, PM;Sobreira, H;Costa, P;
2024
SENSORS
The CrossLog System Concept and Architecture
Silva M.F.;Rebelo P.M.;Sobreira H.;Ribeiro F.;
2024
Lecture Notes in Mechanical Engineering
Force control heuristics for surpassing pose uncertainty in mobile robotic assembly platforms
Moutinho, D;Rebelo, P;Costa, C;Rocha, L;Veiga, G;
2021
2021 IEEE INTERNATIONAL CONFERENCE ON AUTONOMOUS ROBOT SYSTEMS AND COMPETITIONS (ICARSC)
A* Based Routing and Scheduling Modules for Multiple AGVs in an Industrial Scenario
Santos, J;Rebelo, PM;Rocha, LF;Costa, P;Veiga, G;
2021
ROBOTICS
Teses Supervisionadas
Transformer-Based Deep Learning Models for Retail Forecasting
Ricardo Jorge Teixeira Caetano
M - 2024
IPP-ISCAP
