A resposta impulsiva do canal de um sistema de banda ultralarga típico é caracterizada pelo elevado número de percursos discerníveis. Dessa forma, para uma recepção eficiente, a energia espalhada nessas componentes multipercurso deve ser de alguma forma combinada. Considerando o enlace direto (downlink) de uma rede pessoal de curto alcance, assume-se que o ponto de acesso possui uma capacidade de processamento maior do que os dispositivos portáteis a ele conectados, tais como câmeras fotográficas, celulares e aparelhos de MP3. Este trabalho se concentra no estudo de esquemas de pré-processamento em ambientes mono e multiusuário, com vistas a combinar eficientemente a energia espalhada nas componentes multipercurso do canal e, consequentemente, combater a autointerferência e a interferência entre usuários, sem agregar muito custo computacional ao receptor (dispositivos portáteis da rede). Com isso, boa parte da complexidade é transferida para o transmissor (ponto de acesso), de forma que o receptor necessite apenas de um detector convencional, ou então de um detector convencional seguido de processamento adicional de complexidade moderada para mitigar a interferência residual. / The channel impulse response of a typical ultra wideband system is characterized by a large number of resolvable paths. For a efficient reception, the energy spread over the multipath components has to be somehow combined. Considering the downlink of a wireless personal area network, the access point is assumed to have a good hardware capacity when compared to the portable devices of the network, such as digital cameras, cell phones and MP3 players. This work focuses on preprocessing schemes that are able to combine efficiently the multipath components, and to combat self and multiuser interference without increasing the computational cost at the receiver (portable devices) substantially. Hence, most of the complexity is transferred to the transmitter (access point) in such a way that the receiver needs only a conventional detector or a conventional detector followed by a moderated complexity processing in order to mitigate the residual interference.

A vida de milhões de pessoas é afetada por problemas de deficiência auditiva, incapacitando-as de ouvirem os sons naturalmente. O uso de aparelhos de auxílio auditivo minimiza o efeito das deficiências, pois possibilita tratamento dos sinais auditivos através de sofisticados algoritmos que eliminam ruídos e amplificam os sinais de interesse. Este trabalho propõem a especificação de um sistema integrado, otimizado em termos de consumo de potência, para realizar o processamento de sinais digitais em aparelhos de auxílio auditivo digital. Foram desenvolvidos dois blocos para processamento hardwired, que substituem o processamento realizado por software, cuja finalidade é filtrar os sinais sonoros digitalizados com menor consumo. Um dos blocos, um filtro FIR de até 128 coeficientes, pode ser utilizado como filtro do tipo passa baixa ou passa altas frequências. O outro bloco, para executar o algoritmo ALE, é utilizado para eliminar ruídos periódicos. Os blocos desenvolvidos e implementados foram compilados e simulados para comprovar a funcionalidade. Os resultados das simulações mostraram que eles atendem as especificações de funcionalidade. Os blocos foram também sintetizados em uma tecnologia CMOS de 0,35 &#956m, três níveis de metal, para assim se ter as estimativas de área do circuito e de consumo de potência. A área do layout final foi de 14 mm². O consumo de potência estimado é de 0,30 mW para frequência de clock de 300 kHz (o que permite que um filtro FIR processe uma amostra a cada 240 &#956s, no pior caso, e o ALE, uma a cada 36 &#956s), e de 5,06 mW para frequência de clock de 5,0 MHz (filtro FIR processa uma amostra a cada 14,4 &#956s e o ALE, uma a cada 2,2 &#956s). As estimativas de consumo foram feitas considerando os dois blocos operando simultaneamente e com tensão de alimentação de 1,8 V. Para todo o sistema integrado proposto, obtive-se, com um cenário específico, o consumo de potência de 1,1 mW, considerando dois Filtros Configuráveis, um Filtro ALE e um DSP. / The live of millions of people are affected by hearing problems, disabling them from hearing the sounds naturally. The use of hearing aids devices minimizes the effect of deficiencies, since it allows processing of auditory signals through sophisticated algorithms that eliminate noise and amplify the signals of interest. This work proposes the specification of an integrated system, optimized in terms of power consumption, to perform digital signal processing in digital hearing aid devices. Were developed two blocks of hardwired processing, replacing software processing, whose purposes are to filter the digitized audio signals with lower consumption. One of the blocks, an FIR filter up to 128 coefficients can be used as a low pass or high pass filter. The other block, to run the ALE algorithm, is used to eliminate periodic noises. The blocks developed and implemented were compiled and simulated to demonstrate their functionality. The simulation results show that they meet the specifications of functionality. The blocks were also synthesized in a 0.35 &#956m CMOS technolog, three metal levels, in order to have estimatives of circuit area and power consumption. The area of the final layout was 14,0 mm². The estimated power consumption is 0.30 mW for clock frequency of 300 kHz (which allows a FIR filter to process one sample every 240 &#956s in the worst case, and ALE, one every 36 &#956s), and 5.06 mW for clock frequency of 5.0 MHz (FIR filter processing one sample every 14.4 &#956s, and ALE, one every 2.2 &#956s). Consumption estimates were made considering the two blocks operating simultaneously and supply voltage of 1.8 V. For all the proposed integrated system, it was found, for a specific scenario, the power consumption of 1.1 mW, considering two configurable filters, one filter ALE and one DSP.

A identificação de locutor está relacionada com a seleção de um locutor dentro de um conjunto de membros pré-definidos e neste trabalho os experimentos foram realizados utilizando um sistema de identificação de locutor independente de texto baseado em modelos de mistura de gaussianas. Para realizar os testes, foi empregado o banco de voz TIMIT e sua correspondente versão corrompida por ruído de canal telefônico, isto é, NTIMIT. O aparelho fonador pode ser representado por coeficientes mel-cepstrais obtidos por meio de banco de filtros ou, alternativamente, por coeficientes de predição linear. Adicionalmente, a técnica de subtração da média cepstral é aplicada quando o banco de voz NITMIT é utilizado com o intuito de minimizar a distorção de canal intrínseca a ele. A componente da locução para a qual os coeficientes mel-cepstrais são calculados é obtida através de um detector de atividade de voz (DAV). No entanto, os DAVs são em geral sensíveis à relação de sinal-ruído da locução, sendo necessário adaptá-los para as condições de operação do sistema. É sugerida a integração no DAV de um estimador da relação de sinal-ruído baseado no método Minima Controlled Recursive Average (MCRA), que é necessário para permitir o tratamento de sinais tanto limpos quanto ruidosos. É observado que em locuções de elevada relação de sinal-ruído, como aquelas provenientes do banco de voz TIMIT, o método mais apropriado de extração dos coeficientes mel-cepstrais foi o padrão, isto é, baseado em banco de filtros, enquanto que para sinais de voz ruidosos a técnica de subtração da média cepstral aliada à extração dos coeficientes mel-cepstrais a partir de coeficientes de predição linear revelou os melhores resultados. / Speaker identification is concerned with the selection of one speaker within a set of enrolled members and in this work the experiments were performed using a textindependent cohort Gaussian mixture model (GMM) speaker identification system. In order to perform the tests, TIMIT speech database is used and its corresponding version corrupted by a noisy telephone channel, i.e., NTIMIT. The vocal tract is represented by Mel-cepstral frequency coefficients with filter banks or, alternatively, by linear prediction cepstral coefficients. Additionally, the cepstral mean subtraction technique is applied when the NTIMIT database is used to minimize the channel distortion intrinsic to it. The utterance component for which the Mel-frequency cepstral coefficients is obtained using a voice activity detector (VAD). However, the VADs are generally sensitive to the signal-to-noise ratio of the utterance, making it necessary to adapt them to the system operating conditions. A signal-to-noise ratio estimator is included in the proposal VAD, which is based on Minima Controlled Recursive Average (MCRA), in order to be able to handle both clean and noisy speech. It is observed that in high signal-to-noise ratio utterances, such as those from the TIMIT database, the more appropriate extraction method for the Mel-frequency cepstral coefficients was the baseline one consisting of filter banks, while for noisy speech the technique of cepstral mean subtraction coupled with the extraction of Mel-frequency cepstral coefficients from linear prediction cepstral coefficients provided the best results.

A restauração de imagens obtidas através de microscopia de seccionamento óptico computacional, utilizando técnicas de fluorescência, é um problema relevante em muitas aplicações biológicas. Diversos métodos foram propostos nos últimos anos com diferentes graus de sucesso para melhorar a qualidade destas imagens, mas a complexidade dos dados e o custo computacional do processamento ainda permanecem como fatores limitantes neste tipo de problema. Consideramos, neste trabalho, várias metodologias para a deconvolução de imagens tridimensionais obtidas em microscopia de fluorescência wide-field, onde propomos métodos lineares não iterativos e também algoritmos iterativos não lineares, que incorporam a presença do ruído Poisson nas observações devido à baixa contagem de fótons. Ainda, propomos duas abordagens específicas para a redução do ruído Poisson, sendo a primeira baseada em um critério de máximo a posteriori e a segunda na transformação de Anscombe. O primeiro algoritmo de deconvolução linear não iterativo é um método de dois passos baseado em um filtro de restauração não linear derivado a partir de um critério de máximo a posteriori, que considera uma distribuição de Poisson para modelar o ruído presente na imagem observada. O segundo, é um filtro de mínimo erro médio quadrático derivado usando o princípio da ortogonalidade no domínio de Fourier a partir de um modelo para o ruído Poisson. Os métodos iterativos não lineares são baseados na teoria de Projeções sobre Conjuntos Convexos, sendo que propomos o uso de cinco conjuntos de restrições convexas. Estas restrições são derivadas de forma a deconvoluir a imagem observada com a função de espalhamento pontual do microscópio, recuperar parte das freqüências perdidas devido à função de transferência óptica do sistema, garantir a positividade da solução e, também, prevenir erros introduzidos pelo processo de regularização. Os algoritmos foram analisados utilizando imagens sintéticas, com diferentes níveis de ruído Poisson e com imagens de espécimes reais. Os métodos também foram comparados com os algoritmos Maximum Likelihood Expectation Maximization e Regularized Linear Least Squares, apresentando boa performance em termos visuais e também uma boa relação custo-benefício. Ainda, propomos uma metodologia eficiente para a esqueletização tridimensional de estruturas tubulares, como neurônios e artérias, através do cálculo numérico de campos vetoriais e da estimação de curvaturas principais usando o mapa de Weingarten. Dada uma imagem binária, o método consiste em gerar uma imagem em tons de cinza, correspondente à magnitude de um campo de vetores, seguido por uma busca de pontos que pertencem aos vales de potenciais. Pode-se mostrar que estes pontos correspondem à transformação do eixo médio. Apresentamos resultados para contornos bidimensionais e também para imagens tridimensionais de neurônios e artérias. O algoritmo demonstrou uma boa performance, uma vez que o campo vetorial pode ser rapidamente calculado usando algoritmos de transformada rápida de Fourier / The deconvolution of images obtained by means of optical-sectioning widefield fluorescence rnicroscopy, is a relevant problem in biological applications. Several methods have been proposed in the last few years, with different degrees of success, to improve the quality of the images, but the data complexity and the computational cost remain a limiting factor in this problem. We present in this work several methodologies to perform the deconvolution of three-dimensional data obtained by wide-field fluorescence microscopy. We present both linear, non-iterative and non-linear, iterative methods that take into accont the nature of the noise due to the low leve1 of photon counts. We also propose two algoritms to reduce the Poisson noise. The first one is based on a maximum a posteriori approach and the second one is based on the Anscombe transformation. The first linear, non-iterative algorithm is a two-pass method based on a nonlinear maximum a posteriori restoration filter derived using the Poisson noise model. The second linear, non-iterative deconvolution algorithm is a pointwise, space invariant, minimum mean square restoration filter for the Poisson image noise model derived using the orthogonality principle in the Fourier domain. The non-linear, iterative methods are based on the Projection onto Convex Sets theory. In the restoration algorithms, we combine five constraints sets in order to restore the out-of-focus blur, to retrieve the missing frequencies due to the transfer function of the optical system, to guarantee positiveness, and also to prevent the regularization errors. The methods were analysed using phantoms with several degrees of Poisson noise and with real ceil images. Also, they were compared with the Maximum Likelihood Expectation Maximization and Regularized Linear Least Squares algorithms. All the metodologies demonstrate good performance in terms of both visual results and cost-benefit analysis. We also propose an approach for efficient three-dimensional skeletonization of tubular structures, such as neurons and arteries, through fast numerical calculation of vector fields and curvature estimation by using the Weingarten formulae. In short, given a binary image, the method consists in generating a grayscale image corresponding to the magnitude of a vector field followed by a search of the points that belong to the botton of the potencial valleys. It can be shown that these points correspond to the media1 axis transformation. We present results for both two-dimensional shapes and three-dimensional arteries and neurons images. The algorithm has demonstrated a good performance due to the fact that the vector field can be easy and fastly calculated using the fast Fourier transform algorithm

Este trabalho apresenta uma estratégia computacional para a consolidação do treinamento dos radiologistas residentes por meio da classificação de imagens mamográficas pela similaridade, analisando informações dos laudos realizados por médicos experientes, obtendo os atributos extraídos das imagens médicas. Para a descoberta de padrões que caracterizam a similaridade aplicam-se técnicas de processamento digital de imagens e de mineração de dados nas imagens mamográficas. O reconhecimento de padrões tem como objetivo realizar a classificação de determinados conjuntos de imagens em classes. A classificação dos achados mamográficos é realizada utilizando Redes Neurais Artificiais, por meio do classificador Self-Organizing Map (SOM). O presente trabalho utiliza a recuperação de imagens por conteúdo (CBIR- Content-Based Image Retrieval), considerando a similaridade em relação a uma imagem previamente selecionada para o treinamento. As imagens são classificadas de acordo com a similaridade, analisando-se informações dos atributos extraídos das imagens e dos laudos. A identificação da similaridade é obtida pela extração de características, com a utilização da transformada de wavelets. / This work presents a computational strategy to consolidate the training of residents radiologists through the classification of mammographic images by similarity, analyzing information from reports made by experienced physicians, obtaining the attributes extracted from medical images. For the discovery of patterns that characterize the similarity apply techniques of digital image processing and data mining in mammographic images. Pattern recognition aims to achieve the classification of certain sets of images in classes. The classification of mammographic is performed using Artificial Neural Networks, through the classifier Self-Organizing Map (SOM). This work uses the image retrieval (CBIR-Content- Based Image Retrieval), considering the similarity in relation to an image already selected for training. The images are classified according to similarity, analyzing attribute information extracted from the images and reports. The identification of similarity was obtained by feature extraction, using the technique of wavelet transform.

As Redes Neurais Artificiais (RNA) são modelos matemáticos associados à inteligência computacional capaz de aprender e generalizar informações, podendo assim ser utilizada como um classificador de imagens. O presente trabalho objetiva analisar o espelho nasal bovino com o intuito de comprovar que é uma característica única e permanente do animal podendo assim, ser sua identificação única. O experimento foi dividido em duas etapas. Para compor o banco de dados da primeira etapa foram utilizados 51 bovinos da raça Nelore com idade média de 11 meses, dos quais foram coletadas para a formação do banco de dados dezesseis imagens de cada animal, totalizando uma base de 816 imagens. Na segunda etapa do experimento foram utilizados 16 bovinos do banco de dados inicial, escolhidos de forma aleatória, com idade média de 23 meses. Destes foram coletadas 11 imagens para verificar se os padrões do espelho nasal, com o passar dos meses, mantêm seu padrão tornando possível, assim, a identificação do animal. Os algoritmos de processamento digital de imagens foram implementados utilizando o software MATLAB®. Após o processamento das imagens, as características vetorizadas foram utilizadas para treinamento e teste de uma rede neural artificial utilizando o algoritmo MLP, implementado usando o compilador C DGW, que serviu como classificador das mesmas. Também foi utilizado o algoritmo do K vizinhos mais próximos (K-nn), para realizar os testes de classificação, usando um método estatistico. A validação do classificador foi realizada mediante análise estatística dos seus erros e acertos. O erro médio quadrático utilizado neste estudo foi menor que 1%. Os resultados apresentados pelo classificador K-nn foram maiores que o da Rede Neural Artificial, porém ambos não alcançaram acertos acima de 90%, o que é considerado adequado a um classificador. Pode-se concluir que o método utilizado para extração de características não apresentou uma boa representatividade, porém ainda assim foi possível observar a tendência classificatória dos animais através das características do espelho nasal, assim como a tendência da permanência dos padrões com o envelhecimento do animal. / Artificial Neural Networks (ANN) are mathematical models associated with artificial intelligence that can learn and generalize information, therefore they can be used as images classifiers. This paper aims to analyze the cattle muzzle in order to prove that it is a unique and permanent characteristic of the animal thus, being used as its unique identification. The experiment was divided into two stages. To make the database of the first phase were used 51 Nelore bovines with an average age of 11 months, from which sixteen images of each animal were collected totalling of 816 images for the database. In the second stage of the experiment 16 bovines from the initial database were used, chosen randomly, with an average age of 23 months. From those 11 images were collected to verify if the standards of the muzzle remain the same after a couple of months, so the animal can be identified. The processing digital image algorithms were implemented using MATLAB® software. After the images processing, vectorized features were used to train and test an artificial neural network using the MLP algorithm, implemented using the C compiler DGW, and was used as a classifier. We also used the algorithm of K nearest neighbors (Knn) to perform the classification tests using a statistical method. The validation of the classifier was performed using statistical analysis of their mistakes and successes. The average square error used in this study was less than 1%. The results presented by K-nn classifier were higher than the one of Artificial Neural Network; nevertheless, both failed to reach above 90% success, which is considered suitable for a classifier. It can be concluded that the method used for feature extraction did not show a good performance, although it was possible to observe the trend of classification of animals through the characteristics of the muzzle, as well as the tendency of the permanence of the standards with the animal aging.

Apesar dos avanços recentes na tecnologia dos aparelhos de ressonância magnética (RM) permitirem a aquisição de imagens de alta resolução, ainda não é possível delinear de forma confiável os limites entre regiões de diferentes citoarquiteturas baseando-se somente nesta modalidade. As imagens de histologia são mandatórias quando se necessita saber o limite exato entre diferentes regiões neuroanatômicas. Contudo, o processamento histológico inevitavelmente causa grandes deforma¸coes no tecido, o que torna a compara- ção direta entre as duas modalidades inviável. Os estudos de neuroimagem/neuroanatomia que necessitam de comparação com a histologia devem necessariamente incluir uma etapa de alinhamento entre as duas modalidades; tarefa que muitas vezes acaba sendo realizada manualmente. Entretanto, o registro manual ´e demorado e pouco acurado, se tornando inviável quando os exames de histologia geram centenas de imagens. Este trabalho propõe um método para registro de imagens de histologia e RM, composto por um conjunto de recomenda¸coes para o preparo das imagens cujo objetivo ´e otimizá-las para o registro; e por uma pipeline computacional capaz de registrar as imagens consideradas. O trabalho aqui descrito foi desenvolvido primeiramente com o intuito de registrar imagens de espécimens de hipocampo provenientes do projeto CINAPCE e, posteriormente, para registro de imagens de encéfalo inteiro provenientes do Banco de Cérebros da Faculdade de Medicina da Universidade de São Paulo. A pipeline computacional foi testada com sucesso em imagens reais de dois encéfalos inteiros. A avaliação quantitativa dos registros realizados foi feita comparando segmenta¸coes manuais do hipocampo direito, núcleo caudado esquerdo e ventrículos laterais superiores, realizadas no volume de RM e da histologia registrada. A quantificação do resultado foi feita através do cálculo das métricas coeficiente de Dice (CSD) e distancia espectral ponderada (DEP) sobre as segmentações. A pipeline obteve um CSD médio de aproximadamente 0,77 e um DEP médio de aproximadamente 0,003. Os resultados mostraram que o método foi capaz de registrar as imagens de histologia nas respectivas imagens de RM exigindo interação mínima com o usuário. / Although latest advances in MRI technology have allowed the acquisition of higher resolution images, reliable delineation of cytoarchitectural boundaries is not yet possible based solely on that modality. Histological images are regularly required to locate the exact limits between neuroanatomical structures. Histological processing is nevertheless prone to cause a high amount of tissue distortion, which prevents direct comparison between the two modalities. Neuroimage/neuroanatomy studies that require direct comparison between histology am MRI must include a registration step. Such task is usually manually performed, but that becames infeasible for large histology volumes. Moreover, manual registration is time consuming and inaccurate. This thesis proposes a set of tissue processing recommendations aiming at optimizing the registration proccess, together with a computational pipeline for registering histology to MRI. The herein described work was initially designed to proccess hippocampi specimens from the CINAPCE project and posteriorly improved to process full brain images from the Brain Bank of the Brazilian Aging Brain Study Group. The pipeline was tested on two full brain histology volumes from the Brain Bank of the Brazilian Aging Brain Study Group. Results were assessed by comparison of manual segmentations of the left caudate nucleus, right hippocampus and superior lateral ventricles, performend on both MRIs and registered histology volumes. Quatitative evaluation was performed by computing the Dice coeficient (DC) and normalized weighted spectral distance (WESD) on the segmentations. The pipeline precessing yielded mean DC of 0.77 and mean WESD of 0.0033. The described method was able to sucessfuly register histology to their corresponding MRI volumes with minimal user interaction.

[pt] Os minérios, uma vez extraídos, passam por diversas etapas de beneficiamento antes que possam ser devidamente utilizados. Os finos de minérios que, ao final dessa etapa, não possuem a granulometria necessária para alimentar os fornos de redução, passam por processos de aglomeração para alcançá-la, como a pelotização e a sinterização, cujo material produzido em uma das etapas deste último processo é o foco do presente trabalho. Esses finos passam primeiramente por uma etapa de microaglomeração, que é fundamental para o processo, pois muitas das características e propriedades do sínter são função da estrutura do microaglomerado pré-tratamento térmico. Ela consiste numa mistura do sinter feed com água, fundentes e combustível sólido (coque). Existem 3 estruturas típicas para um microaglomerado: quasipartícula, micropelota e partícula não aglomerada. A presente dissertação desenvolveu uma rotina automática no programa de processamento e análise de imagens FIJI, baseada em processamento e análise de imagens do microaglomerado obtidas por microscópio ótico, que é capaz de identificar as partículas de diferentes granulometrias que compõem a amostra, e classificá-las quanto às 3 classes supramencionadas. Após a classificação, a rotina é capaz de extrair atributos dos objetos identificados (percentual de cada classe, circularidade média, espessura média), e analisar os núcleos das quasipartículas, classificando-os quanto à fase (hematita, magnetita, goethita e outros). Ademais, a rotina apresenta todos os dados já citados na forma de um relatório em pdf, que contém também uma listagem das quasipartículas e micropelotas em ordem crescente de tamanho. Essa rotina elimina a imprecisão e a subjetividade do operador humano, obtém medidas não realizáveis manualmente, permitindo prever características futuras do sínter de forma totalmente automática. / [en] The ores, once extracted, undergo several stages of processing before they can be properly used. The fines of ores that, at the end of this stage, do not have the granulometry required to feed the reduction furnaces, pass through agglomeration processes to reach it, such as pelletizing and sintering. The material produced in one of the stages of the latter process is the focus of this work. These fines first go through a micro-agglomeration stage, which is fundamental to the process because many of the characteristics and properties of the sinter are function of the structure of the pre-heat treatment microcluster. It consists of a mixture of the sinter feed, water, fluxes and solid fuel (coke). There are 3 typical structures for a microcluster: quasiparticle, micropellet, and non-agglomerated particles. The present dissertation has developed an automatic routine in the FIJI image-processing program, based on optical microscope image processing and analysis, which is able to identify the particles of different granulometry that compose the sample, and classify them in the 3 classes mentioned above. After classification, the routine is able to extract attributes of the identified objects (percentage of each class, average circularity, average thickness), and to analyze the quasiparticle nuclei, classifying them as to the phase (hematite, magnetite, goethite and others). In addition, the routine presents all the data in the form of a pdf report, which also contains a listing of quasiparticles and micropellets in increasing order of size. This automatic classification eliminates the lack of reproducibility and subjectivity of the human operator, provides measures that would be untenable manually, allowing the forecast of the future characteristics of the sinter in a fully automatic fashion.

O presente trabalho trata da implementação de um sistema de visão robótica para reconhecimento de formas bidimensionais e transformação do contorno em trajetória para um manipulador industrial. A aquisição da imagem ocorre através de uma câmera CCD sobre a área específica de captura. O uso de uma webcam também é testado. A imagem captada é enviada para o computador com processamento realizado em MATLAB, através de rotina de software de controle, escrita em VB.NET. São analisadas variações de contraste e resolução com objetos distintos, onde o sistema identifica os pixels que delimitam o contorno do objeto utilizando limiarização pelo Método de Otsu e algoritmos morfológicos. A posição de cada pixel é processada, transformada em coordenadas cartesianas e enviada para o controle do manipulador robótico, que efetua a trajetória, simulando um processo industrial. A transmissão ao controle do manipulador é realizada em protocolo especial, via porta paralela de um microcomputador à placa de aquisição de sinais digitais do controle do manipulador. Um processo de simulação em uma célula de manufatura proposto para validar o sistema, identifica objetos distintos que chegam de forma desordenada através de uma esteira transportadora. / This work approaches the implementation of a robotics vision system to recognize 2D forms and contour transformation in trajectory to an industrial manipulator. The image acquisition occur by CCD video camera on the specific capture area. A webcam system is also tested. The captured image is sent to a MATLAB computer processing, through a control software routine, written in VB. NET. The contrast and resolution changes are analyzed with different objects where the system identifies the pixels of object contour using Otsu’s Thresholding Method and morphological algorithms. The position of each pixel is processed, transformed in cartesian coordinates and sent to the robotic manipulator control, which executes the trajectory simulating an industrial process. The transmission to the manipulator control is realized in a special protocol, using the parallel port of computer and a digital signal acquisition card of the manipulator control. A simulation process in a manufacturing cell is aimed to validate the system, identifying distinct objects that coming in a disorientated form from a belt conveyor.

Nesta dissertação será apresentada uma alternativa para o aprendizado do sensoriamento remoto através de uma página web, a qual pode ser utilizada como ferramenta de apoio às disciplinas regulares ou como material de pesquisa. Através da integração das linguagens de programação C e PHP, algumas das principais técnicas de processamento digital de imagens (PDI) são disponibilizadas via web juntamente com a explicação dos algoritmos, fórmulas e métodos utilizados, bem como é disponibilizado o material teórico sobre o assunto. / This Dissertation will be presented an alternative to the learning of remote sensing through a web page, which can be used as a tool to support regular disciplines or as material for research. Through the programming integration of the languages C and PHP, some of the main techniques for the processing of digital images (PDI) are available through the web as well as the algorithms explanation, formulas, used methods and the theoretical material on the subject.