Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Centro Universitário FEI, São Bernardo do Campo, 2015

Made available in DSpace on 2014-06-12T16:00:06Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo5849_1.pdf: 9541185 bytes, checksum: a1db1cbcabde1b51784a9e8d71de33c4 (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2011 / Este trabalho apresenta uma nova tecnica de inspeção visual automatica para detecção, em tempo real, de deformações em bordas (LEDges), uma aplicação e duas implementações desta tecnica: uma baseada em microcontrolador e outra, em FPGA. A principal inovação da LEDges e um novo modelo de iluminação estruturada que torna mais facil a segmentação pela limiarização a imagem do objeto sob inspeção. Esta técnica alem de reduzir significantemente o esforco computacional para executar a segmentação, representação e descrição da imagem, tambem reduz o uso de recursos computacionais, tais como processador e memoria. Adicionalmente, a LEDges pode ser implementado em diversas arquiteturas. Esta exibilidade permite a construção e sistemas de inspeção visual automaticos satisfazendo a demanda crescente por desempenho, com menor tempo de resposta e menor uso de recursos computacionais quando comparados a outras soluções de mesma complexidade computacional. A LEDges foi implementada e aplicada a um problema industrial real onde defeitos foram detectados com sucesso em bordas de tubos de creme dental

Submitted by Divisão de Documentação/BC Biblioteca Central (ddbc@ufam.edu.br) on 2017-02-14T20:28:34Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Dissertação - Felipe de Souza Farias.pdf: 29292259 bytes, checksum: deefd1f41564a97e9bcd3647e671cbeb (MD5) / Approved for entry into archive by Divisão de Documentação/BC Biblioteca Central (ddbc@ufam.edu.br) on 2017-02-14T20:28:53Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Dissertação - Felipe de Souza Farias.pdf: 29292259 bytes, checksum: deefd1f41564a97e9bcd3647e671cbeb (MD5) / Approved for entry into archive by Divisão de Documentação/BC Biblioteca Central (ddbc@ufam.edu.br) on 2017-02-14T20:29:07Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Dissertação - Felipe de Souza Farias.pdf: 29292259 bytes, checksum: deefd1f41564a97e9bcd3647e671cbeb (MD5) / Made available in DSpace on 2017-02-14T20:29:07Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Dissertação - Felipe de Souza Farias.pdf: 29292259 bytes, checksum: deefd1f41564a97e9bcd3647e671cbeb (MD5) Previous issue date: 2016-06-09 / CNPq - Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / In this work we present a TV content extraction methodology using a model based on a Markov random field (MRF). We present two major contributions. For the first contribution, we modified a method for quadrangular object detection in color images, by means of adapting edge and rectangle detection techniques to detect and select a sole rectangular object with features of a TV or monitor screen. Besides this contribution, we concieved two databases consisted of, respectively, 504 and 600 TV and monitor photos, acquired under different sizes, different illumination conditions and different distance between camera and device, as well as reference images with the content presented in the devices in the acquisition moment. The methodology’s performance was evaluated in the context of detection and evaluation of monitor content, using the databases concieved in this work. For comparison, we used existing methods for detecting rectangular objects in the same context of the proposed methodology. The experiments demonstrate that the methodology’s performance is greatly influenced by the content complexity and the image background. / Neste trabalho, apresentamos uma metodologia de extração de conteúdo de TVs e monitores que utiliza um modelo baseado no campo aleatório de Markov (MRF). Duas contribuições foram feitas. Na primeira contribuição, modificamos um método de detecção de objetos quadrangulares em imagens coloridas. Isto é feito adaptando as técnicas de detecção de borda e de retângulos para a detecção e seleção de um único objeto retangular com características de uma tela de TV ou monitor. Além desta contribuição, concebemos duas bases de dados com, respectivamente, 504 e 600 imagens de TV/monitores adquiridas em diferentes resoluções, condições de iluminação e distância entre câmera e tela, assim como imagens de referência com o conteúdo apresentado nos aparelhos no momento da captura. O desempenho da metodologia foi avaliado em um contexto de detecção e avaliação de conteúdo de monitores, utilizando as duas bases de dados concebidas neste trabalho. Para comparação, utilizamos métodos de detecção de objetos retangulares existentes na literatura na mesma aplicação da metodologia proposta. Os experimentos demonstram que o desempenho da metodologia sofre grande influência da complexidade do conteúdo e do background da imagem.