Propõe-se um sistema de visão computacional para leitura automática de dispositivos mostradores analógicos de instrumentos de medição que não possuem interface de comunicação digital. Esse sistema pode ser aplicado na automação de processos de calibração desses instrumentos ou em outros ensaios em que sejam feitas leituras repetitivas por um operador humano. Espera-se reduzir o tempo de leitura e os custos envolvidos nos processos e alcançar exatidão e incerteza ao menos equivalentes aos da leitura humana. A abordagem proposta se baseia na comparação da inclinação do ponteiro com as inclinações das marcas de escala do dispositivo mostrador. Em uma primeira etapa realiza-se o reconhecimento das marcas de escala e a correspondência de cada marca a um valor de leitura a partir de três imagens capturadas e algumas informações consideradas conhecidas como o número de escalas, o número de marcas principais por escala e os valores associados a essas marcas principais. Em seguida parte-se para uma segunda etapa em que para cada nova imagem capturada é obtido um valor de leitura por meio da interpolação entre valores de inclinações calculados e os valores de leitura associados às marcas de escala. Uma análise de incerteza de leitura mostra que para os instrumentos estudados e equipamentos empregados (câmera e lentes) a leitura automática é compatível com a leitura humana e que a incerteza poderia ser eventualmente melhorada. Foram realizados diversos testes de leitura automática. Os resultados obtidos confirmaram as expectativas de incertezas e a ocorrência de erros mais significativos foi da ordem de apenas um por cento o que revela a robustez do método para utilização real. / A computer vision system for automatic reading of measurement devices analogical displays which do not have a digital communication interface is proposed. This system could be applied for the automation of these devices calibration processes or in other assays in which repetitive readings are done by man. It is expected a reduction in time spent and costs involved and an achievement of accuracy and uncertainty at least equivalent to those attained in human readings. The approach is based on the comparison between the pointer slope and the display device scale marks slope. In a first step the scale marks are identified and a reading value is attributed to each mark from three captured images and some assumed known data as the number of scales, the number of the main marks per scale and the corresponding values associated with these main marks. Then, in a second step, an reading value is attained to each new captured image through the interpolation between the calculated slopes figures and the associated marks reading values. An reading uncertainty analysis shows that considering the studied instruments and the employed devices (camera and lens) the automatic reading is consistent with the human reading and the uncertainty could be eventually improved. Several automatic reading tests were carried out. The results confirmed the expectations of uncertainties and the meaningful error rate was about only one per cent revealing the methods robustness to real application.

Propõe-se um sistema de visão computacional para leitura automática de dispositivos mostradores analógicos de instrumentos de medição que não possuem interface de comunicação digital. Esse sistema pode ser aplicado na automação de processos de calibração desses instrumentos ou em outros ensaios em que sejam feitas leituras repetitivas por um operador humano. Espera-se reduzir o tempo de leitura e os custos envolvidos nos processos e alcançar exatidão e incerteza ao menos equivalentes aos da leitura humana. A abordagem proposta se baseia na comparação da inclinação do ponteiro com as inclinações das marcas de escala do dispositivo mostrador. Em uma primeira etapa realiza-se o reconhecimento das marcas de escala e a correspondência de cada marca a um valor de leitura a partir de três imagens capturadas e algumas informações consideradas conhecidas como o número de escalas, o número de marcas principais por escala e os valores associados a essas marcas principais. Em seguida parte-se para uma segunda etapa em que para cada nova imagem capturada é obtido um valor de leitura por meio da interpolação entre valores de inclinações calculados e os valores de leitura associados às marcas de escala. Uma análise de incerteza de leitura mostra que para os instrumentos estudados e equipamentos empregados (câmera e lentes) a leitura automática é compatível com a leitura humana e que a incerteza poderia ser eventualmente melhorada. Foram realizados diversos testes de leitura automática. Os resultados obtidos confirmaram as expectativas de incertezas e a ocorrência de erros mais significativos foi da ordem de apenas um por cento o que revela a robustez do método para utilização real. / A computer vision system for automatic reading of measurement devices analogical displays which do not have a digital communication interface is proposed. This system could be applied for the automation of these devices calibration processes or in other assays in which repetitive readings are done by man. It is expected a reduction in time spent and costs involved and an achievement of accuracy and uncertainty at least equivalent to those attained in human readings. The approach is based on the comparison between the pointer slope and the display device scale marks slope. In a first step the scale marks are identified and a reading value is attributed to each mark from three captured images and some assumed known data as the number of scales, the number of the main marks per scale and the corresponding values associated with these main marks. Then, in a second step, an reading value is attained to each new captured image through the interpolation between the calculated slopes figures and the associated marks reading values. An reading uncertainty analysis shows that considering the studied instruments and the employed devices (camera and lens) the automatic reading is consistent with the human reading and the uncertainty could be eventually improved. Several automatic reading tests were carried out. The results confirmed the expectations of uncertainties and the meaningful error rate was about only one per cent revealing the methods robustness to real application.

Assunto bastante abordado quando se trata de Sistemas Inteligentes de Transportes (ITS), a identificação veicular - utilizada em grande parte das aplicações de ITS deve ser entendida como um conjunto de recursos de hardware, software e telecomunicações, que interagem para atingir, do ponto de vista funcional, o objetivo de, conseguir extrair e transmitir, digitalmente, a identidade de um veículo. É feita tanto por sistemas que transmitem e recebem uma identidade digital quanto por sistemas que, instalados na infraestrutura da via, são capazes de reconhecer a placa dos veículos circulantes. Quando se trata da identificação automática por meio do reconhecimento da placa veicular, os estudos têm se concentrado sobremaneira nas tecnologias de processamento de imagens, não abordando - em sua maioria - uma visão sistêmica, necessária para compreender de maneira mais abrangente todas as variáveis que podem interferir na eficácia da identificação. Com o objetivo de contribuir para melhor entender e utilizar os sistemas de reconhecimento automático de placas veiculares, este trabalho propõe um modelo sistêmico, em camadas, para representar seus componentes. Associada a esse modelo, propõe uma classificação para os diversos tipos de falhas que podem prejudicar seu desempenho. Uma análise desenvolvida com resultados obtidos em testes realizados em campo com sistemas de identificação de placas voltados à fiscalização de veículos aponta resultados relevantes e limitações para obter correlações entre variáveis, em função dos diversos fatores que podem influenciar os resultados. Algumas entrevistas realizadas apontam os tipos de falhas que ocorrem com mais frequência durante a operação desses sistemas. Finalmente, este trabalho propõe futuros estudos e apresenta um glossário de termos, que poderá ser útil a novos pesquisadores. / The automatic vehicle identification is an important feature of Intelligent Transportation Systems (ITS) and is used in most ITS applications. The identification process is comprised of a group of interacting resources that involves hardware, software and telecommunication to, digitally, extract and transmit the identity of vehicles. At least two technologies may be used in the vehicle identification process: on-board devices transmitting a digital identity or systems installed on the road infrastructure, which identify and read the vehicle license plate. As far as vehicle license plate recognition is concerned, studies have been greatly focused on image processing technologies and have not addressed the problem in a systemic approach, which is very important for understanding all variables that can interfere with the effectiveness of identification. Having this approach in mind and intending to contribute for a better performance, this paper proposes a layer model representation of those systems as well as a failure type classification associated with it. An analysis, based on a significant set of results obtained from field tests of systems with plate recognition capabilities for law enforcement, shows important results as well as limitations to obtain mathematical correlation of variables. Interviews conducted with supply actors of such systems in Brazil point out the most significant sources of failures that occur during operation. Finally, the text presents potential topics for research and organizes a glossary of terms that may be useful to future researchers.

Assunto bastante abordado quando se trata de Sistemas Inteligentes de Transportes (ITS), a identificação veicular - utilizada em grande parte das aplicações de ITS deve ser entendida como um conjunto de recursos de hardware, software e telecomunicações, que interagem para atingir, do ponto de vista funcional, o objetivo de, conseguir extrair e transmitir, digitalmente, a identidade de um veículo. É feita tanto por sistemas que transmitem e recebem uma identidade digital quanto por sistemas que, instalados na infraestrutura da via, são capazes de reconhecer a placa dos veículos circulantes. Quando se trata da identificação automática por meio do reconhecimento da placa veicular, os estudos têm se concentrado sobremaneira nas tecnologias de processamento de imagens, não abordando - em sua maioria - uma visão sistêmica, necessária para compreender de maneira mais abrangente todas as variáveis que podem interferir na eficácia da identificação. Com o objetivo de contribuir para melhor entender e utilizar os sistemas de reconhecimento automático de placas veiculares, este trabalho propõe um modelo sistêmico, em camadas, para representar seus componentes. Associada a esse modelo, propõe uma classificação para os diversos tipos de falhas que podem prejudicar seu desempenho. Uma análise desenvolvida com resultados obtidos em testes realizados em campo com sistemas de identificação de placas voltados à fiscalização de veículos aponta resultados relevantes e limitações para obter correlações entre variáveis, em função dos diversos fatores que podem influenciar os resultados. Algumas entrevistas realizadas apontam os tipos de falhas que ocorrem com mais frequência durante a operação desses sistemas. Finalmente, este trabalho propõe futuros estudos e apresenta um glossário de termos, que poderá ser útil a novos pesquisadores. / The automatic vehicle identification is an important feature of Intelligent Transportation Systems (ITS) and is used in most ITS applications. The identification process is comprised of a group of interacting resources that involves hardware, software and telecommunication to, digitally, extract and transmit the identity of vehicles. At least two technologies may be used in the vehicle identification process: on-board devices transmitting a digital identity or systems installed on the road infrastructure, which identify and read the vehicle license plate. As far as vehicle license plate recognition is concerned, studies have been greatly focused on image processing technologies and have not addressed the problem in a systemic approach, which is very important for understanding all variables that can interfere with the effectiveness of identification. Having this approach in mind and intending to contribute for a better performance, this paper proposes a layer model representation of those systems as well as a failure type classification associated with it. An analysis, based on a significant set of results obtained from field tests of systems with plate recognition capabilities for law enforcement, shows important results as well as limitations to obtain mathematical correlation of variables. Interviews conducted with supply actors of such systems in Brazil point out the most significant sources of failures that occur during operation. Finally, the text presents potential topics for research and organizes a glossary of terms that may be useful to future researchers.