Aula 20 | Dados - Felipe Henrique Menezes de Almeida e Silva

Author

Prof. Ben Dêivide

🎯 Objetivos:

Com base nos dados simulados e na descrição do experimento, o aluno deve:

  1. Compreender a diferença entre DIC e DBC em experimentos fatoriais.
  2. Ajustar um modelo de ANOVA com efeito de blocos.
  3. Verificar os efeitos principais e interações entre os fatores.
  4. Avaliar se os blocos foram relevantes para reduzir a variabilidade.
  5. Indicar a melhor combinação dos fatores para otimização do tempo.

Contexto do Experimento

Uma equipe de engenheiros mecatrônicos está desenvolvendo um sistema embarcado de visão computacional para robôs móveis autônomos. O objetivo é minimizar o tempo de processamento de imagens capturadas por câmeras embarcadas, assegurando decisões rápidas e seguras.
O desempenho do sistema é avaliado com base no tempo médio de processamento por imagem (em milissegundos). Esse tempo é influenciado por três fatores de projeto:

🧪 Descrição do Experimento

  • Fator A – Resolução da imagem (3 níveis):

    • Low (320×240)
    • Medium (640×480)
    • High (1280×720)

  • Fator B – Algoritmo de pré-processamento (2 níveis):

    • Filtro Gaussiano
    • Equalização de Histograma

  • Fator C – Tipo de processador (2 níveis):

    • Raspberry Pi 4
    • Jetson Nano

Como os testes foram realizados ao longo de quatro turnos diferentes (manhã e tarde, em dois dias distintos), com pequenas variações nas condições de luz e carga computacional do ambiente, essas variações foram controladas utilizando o turno de execução como bloco.

Assim, o delineamento adotado é um Fatorial Triplo em Blocos Casualizados (DBC), com:

  • Bloco: Turno de execução (Bloco 1, Bloco 2, Bloco 3, Bloco 4)
  • Tratamentos: Combinação dos níveis dos três fatores (3×2×2 = 12 tratamentos)
  • Repetições: 1 repetição por tratamento em cada bloco

\[ \text{Total de observações: } 12\ \text{tratamentos} \times 4\ \text{blocos} = \boxed{48\ \text{observações}} \]

🗃 Banco de dados:

bloco resolucao preprocess processador tempo
1 Low Gauss Raspberry 41.0
2 Low Gauss Raspberry 46.9
3 Low Gauss Raspberry 47.4
4 Low Gauss Raspberry 40.8
1 Low Gauss Jetson 39.9
2 Low Gauss Jetson 41.0
3 Low Gauss Jetson 44.1
4 Low Gauss Jetson 42.8
1 Low HistEq Raspberry 51.0
2 Low HistEq Raspberry 49.7
3 Low HistEq Raspberry 45.3
4 Low HistEq Raspberry 51.9
1 Low HistEq Jetson 47.0
2 Low HistEq Jetson 49.0
3 Low HistEq Jetson 39.7
4 Low HistEq Jetson 49.8
1 Medium Gauss Raspberry 91.9
2 Medium Gauss Raspberry 86.5
3 Medium Gauss Raspberry 94.1
4 Medium Gauss Raspberry 91.2
1 Medium Gauss Jetson 70.1
2 Medium Gauss Jetson 65.1
3 Medium Gauss Jetson 66.3
4 Medium Gauss Jetson 72.8
1 Medium HistEq Raspberry 89.9
2 Medium HistEq Raspberry 94.5
3 Medium HistEq Raspberry 88.1
4 Medium HistEq Raspberry 88.7
1 Medium HistEq Jetson 81.9
2 Medium HistEq Jetson 71.6
3 Medium HistEq Jetson 73.9
4 Medium HistEq Jetson 73.6
1 High Gauss Raspberry 130.0
2 High Gauss Raspberry 141.5
3 High Gauss Raspberry 140.9
4 High Gauss Raspberry 149.1
1 High Gauss Jetson 106.7
2 High Gauss Jetson 109.3
3 High Gauss Jetson 107.9
4 High Gauss Jetson 109.8
1 High HistEq Raspberry 154.9
2 High HistEq Raspberry 157.0
3 High HistEq Raspberry 153.8
4 High HistEq Raspberry 155.4
1 High HistEq Jetson 130.4
2 High HistEq Jetson 120.6
3 High HistEq Jetson 120.6
4 High HistEq Jetson 123.9

✍ Pergunta-se:

  1. Quantos tratamentos distintos foram avaliados? Qual foi o papel dos blocos nesse experimento?
  2. Por que não foi adotado o DIC? Em que situações o DBC é mais indicado?
  3. O fator “resolução da imagem” apresentou efeito significativo no tempo de processamento?
  4. Há interação entre resolução e processador? Explique o impacto prático disso.
  5. Os blocos contribuíram para reduzir a variabilidade residual? Justifique com base nos resultados da ANOVA.
  6. Qual configuração técnica (resolução, pré-processamento, processador) você recomendaria para obter menor tempo de processamento?
  7. Suponha que se deseje repetir esse experimento com mais blocos. Qual o efeito esperado sobre o erro experimental?
  8. O modelo adotado para análise da ANOVA considera o efeito de blocos como fixo ou aleatório? Em que situação cada abordagem seria mais apropriada neste contexto?
  9. Se fosse necessário utilizar somente um dos processadores para toda a linha de produção automatizada, qual critério estatístico você utilizaria para justificar a escolha, considerando as interações com os demais fatores?