Doenças vasculares são um problema mundial, que representa 28% das mortes no mundo e 66% do total de doenças que acometem os brasileiros. Dessa forma, há um grande interesse em pesquisar formas de prevenção e tratamento dessas doenças. Algumas medidas são relevantes no auxílio de diagnóstico, tal como: tamanho médio dos ramos, diâmetro médio das seções transversais dos vasos e padrões de divisão de ramos. Calcular essas medidas de forma manual é uma tarefa demorada e trabalhosa. Assim, esta Tese tem como objetivo, propor um método computacional de rastreamento e extração de atributos em redes vasculares a partir de imagens 3D de angiografia por ressonância magnética e por tomografia computadorizada. Trata-se de uma abordagem de rastreamento e identificação de bifurcações que difere das técnicas anteriores, utilizando a Transformada de Hough para identificar o diâmetro do vaso em cortes transversais num dado ponto ao longo de um vaso sanguíneo. Mais detalhadamente, essa abordagem utiliza um campo vetorial advindo do cálculo de uma matriz formada por derivadas parciais de segunda ordem, obtida da intensidade luminosa da imagem, para identificar a direção de um ramo de vaso. Além disso, durante o processo de rastreamento de um ramo de vaso, são calculados vários descritores de forma com o objetivo de classificar regiões como pertencentes a uma bifurcação ou não. Em adição a estes descritores, desenvolvemos uma nova medida chamada de variância do raio que permite distinguir, bifurcações, não-bifurcações e segmentos de vaso com stents (aparelho metálico usado para aumentar o diâmetro dos vasos). Para a classificação de bifurcações, criamos a medida de bifurcação, que trata-se de uma combinação linear de todos os descritores de forma apresentados neste trabalho. Testes foram realizados para atestar a eficácia da abordagem proposta, utilizando tanto imagens sintéticas quantoimagens reais. Os resultados mostraram que o método é capaz de rastrear 91% de uma rede vascular sintética variando o ponto de inicialização e 76% variando o nível de ruído. Também foi observado por meio de testes que o método proposto consegue rastrear vasos e identificar bifurcações em imagens reais sem avaliação numérica. Essa abordagem permite a extração da relação hierárquica entre os ramos em uma rede vascular e a extração do padrão de divisão dos vasos, o que contribui sobremaneira para o estudo do comportamento do fenômeno da angiogênese e no auxílio no diagnóstico de anomalias vasculares. / Vascular diseases are a main health problem, representing 28% of deaths worldwide and 66% of all diseases affecting the Brazilian population. Thus, it is important that researches in prevention and treatment of this type of disease increase. Moreover, there are several demands, such as computational tools capable of analyzing and extracting attributes from non-invasive images. The scope of this work is the analysis and extraction of data from magnetic resonance angiography and computed tomography angiography images by highlighting blood vessels. In this context, this thesis aims the development of a novel computational tracking and feature extraction method for vascular networks from 3D images. Our approach presents the following steps: First, identify the vessel cross-sections along it using the Hough transform. Then, compute a matrix composed of second order partial derivatives of image intensity to identify the direction of the vessel. Perform a feature analysis of the vessel contour to classify the bifurcation point, and finally, identify the direction of the new branch in a bifurcation point. The main contribution of this Thesis is the two new measures developed, called radius ratio and bifurcation measure, the radius ratio is capable to distinguish between a region with bifurcation, stents or without both of them. The bifurcation measure is a linear combination that allows to classify a region as bifurcation or not. Tests were performed in order to verify the proposed approach effectiveness, using both synthetic images and real images. The results showed the method is capable to track 91% of synthetic vascular networks varying the seed point and 76% varying the level of noise. Also, we performed tests in real images and by visual evaluation, we could observed that the proposed method was able to track vessels and identify bifurcations from different parts of the body. This approach allows to calculate, in the future, the density of bifurcations in a vascular network, the distance between them, the stenosis and aneurysms grading and characterize specific vessels. In addition, the vascular networks extraction allows the study of the angiogenesis phenomena and vascular anomalies.

Este trabalho discute a determinação de padrões respiratórios em sequências temporais de imagens obtidas por Ressonância Magnética (RM) e o seu uso no registro temporal de imagens coronais e sagitais. O registro é feito sem o uso de qualquer informação de sincronismo e qualquer gás especial para reforçar o contraste. As sequências temporais de imagens são adquiridas em respiração livre. O movimento real do pulmão nunca foi diretamente visto, pois é totalmente dependente dos músculos que o rodeiam. A visualização do pulmão em movimento é um tema atual de pesquisa na medicina. O movimento do pulmão não possui intervalos regulares e é suscetível a variações na respiração. Comparado à Tomografia Computadorizada (TC), a RM necessita de um maior tempo de aquisição e é preferível porque não envolve radiação. Como as sequências de imagens coronais e sagitais são ortogonais entre si, a sua intersecção corresponde a um segmento de reta no espaço tridimensional. O registro se baseia na análise deste segmento interseccional. A variação deste segmento de interseção no tempo pode ser enfileirada, definindo uma imagem espaço-temporal em duas dimensões (2DST). Supõe-se que o movimento diafragmático é o movimento principal de todas as estruturas do pulmão se movem quase que totalmente sincronicamente. A sincronização deste movimento é feita através de um padrão chamado função respiração. Este padrão é obtido através do processamento de uma imagem 2DST. Um algoritmo da transformada de Hough intervalar procura movimentos sincronizados na função respiração. O algoritmo de contornos ativos ajusta pequenas discrepâncias originadas por movimentos assíncronos nos padrões respiratórios . A saída é um conjunto de padrões respiratórios. Finalmente, a composição de imagens coronal e sagital que estão na mesma fase respiratória é realizada através da comparação de padrões respiratórios provenientes das superfícies de contorno superior e diafragmática. Quando disponíveis, os padrões respiratórios associados às estruturas internas do pulmão também são usados. Vários resultados e conclusões são apresentados. / This work addresses the determination of the breathing patterns in time sequence of images obtained from Magnetic Resonance (MR) and their use in the temporal registration of coronal and sagital images. The registration is done without the use of any triggering information and any special gas to enhance the contrast. The temporal sequences of images are acquired in free breathing. The real movement of the lung has never been seen directly, as it is totally dependent on its surrounding muscles and collapses without them. The visualization of the lung in motion is an actual topic of research in medicine. The lung movement is not periodic and it is susceptible to variations in the degree of respiration. Compared to Computerized Tomography (CT), MR imaging involves longer acquisition times and it is preferable because it does not involve radiation. As coronal and sagittal sequences of images are orthogonal to each other, their intersection corresponds to a segment in the three dimensional space. The registration is based on the analysis of this intersection segment. A time sequence of this intersection segment can be stacked, defining a two-dimension spatio-temporal (2DST) image. It is assumed that the diaphragmatic movement is the principal movement and all the lung structures move almost synchronously. The synchronization of this motion is performed through a pattern named respiratory function. This pattern is obtained by processing a 2DST image. An interval Hough transform algorithm searches for synchronized movements with the respiratory function. A greedy searches for synchronized movements with the respiratory function. A greedy active contour algorithm adjusts small discrepancies originated by asynchronous movements in the respiratory patterns. The output is a set of respiratory patterns. Finally, the composition of coronal and sagittal images that are in the same breathing phase is realized by comparing of respiratory patterns originated from diaphragmatic and upper boundary surfaces. When available, the respire tory patterns associated to lung internal structures are also used. Several results and conclusions are shown.

Submitted by Izabel Franco (izabel-franco@ufscar.br) on 2016-10-10T13:03:01Z No. of bitstreams: 1 DissIJRF.pdf: 11147756 bytes, checksum: c2f35d4805dd8c9a93b43189bacf2899 (MD5) / Approved for entry into archive by Marina Freitas (marinapf@ufscar.br) on 2016-10-20T19:38:57Z (GMT) No. of bitstreams: 1 DissIJRF.pdf: 11147756 bytes, checksum: c2f35d4805dd8c9a93b43189bacf2899 (MD5) / Approved for entry into archive by Marina Freitas (marinapf@ufscar.br) on 2016-10-20T19:39:03Z (GMT) No. of bitstreams: 1 DissIJRF.pdf: 11147756 bytes, checksum: c2f35d4805dd8c9a93b43189bacf2899 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-10-20T19:39:09Z (GMT). No. of bitstreams: 1 DissIJRF.pdf: 11147756 bytes, checksum: c2f35d4805dd8c9a93b43189bacf2899 (MD5) Previous issue date: 2016-05-20 / Não recebi financiamento / The computational analysis of human mobility can aid in treatment and rehabilitation of people who have some kind of physical disability. Physiotherapeutic studies, called kinematics, aims to correct body’s dysfunction, caused by genetic malformations, degenerative diseases or posture problems. A computer system can be used to precisely describe motion, anatomical position and angular terms during gait. Therefore, the movements need to be captured and represented in three-dimensional space to be evaluated. This work is a study, development and evaluation of a system for capturing human movement based on recorded videos, using low cost computing resources and adapted to the reality of gait analysis. The automation of computing movements capture, as well as aid in neurological, motor or orthopedic rehabilitation will expand its application to community. In this context, a study was conducted about computing methods of human movements capture by passive markers, and defined the four main steps: calibration and synchronization of the cameras, detection and three-dimensional reconstruction. Computer experiments were made to facilitate the theoretical understanding of this work. Kinematic analyzes data were used as a study case for the implementati / A análise computacional de movimentos humanos pode auxiliar no tratamento e reabilitação de pessoas que possuem algum tipo de deficiência motora. Estudos na fisioterapia, chamado de avaliação cinemática, tem por objetivo direcionar tratamentos para corrigir as disfunções do corpo, causadas pela má formação genética, doenças degenerativas ou problemas de postura. Um sistema computacional pode ser utilizado para descrever precisamente os movimentos, posição anatômica e termos angulares durante o período da marcha. Para tanto, os movimentos precisam ser capturados e reconstruídos no espaço tridimensional para posteriormente serem avaliados. Este trabalho consiste no estudo, desenvolvimento e avaliação de um sistema para captura de movimentos humanos baseado em registros de vídeos, utilizando recursos computacionais de baixo custo e adaptado a realidade da análise de marcha. A automatização da captura computacional destes movimentos, além de auxiliar na reabilitação motora neurológica e ou ortopédica de pessoas que possuem alguma deficiência do gênero, ampliará sua aplicação na comunidade. Nesse contexto, foi realizado o levantamento bibliográfico das principais técnicas de captura computacional de movimentos, e no caso dos sistemas ópticos com marcadores passivos, e definido quatro etapas principais: calibração, sincronização das câmeras, detecção e reconstrução tridimensional. Ainda, experimentos computacionais foram realizados para o entendimento prático e teórico do trabalho. Registros de marcha de crianças foram utilizados como estudo de caso para a implementação das etapas de calibração, detecção dos marcadores e reconstrução tridimensional.

Este trabalho discute a determinação de padrões respiratórios em sequências temporais de imagens obtidas por Ressonância Magnética (RM) e o seu uso no registro temporal de imagens coronais e sagitais. O registro é feito sem o uso de qualquer informação de sincronismo e qualquer gás especial para reforçar o contraste. As sequências temporais de imagens são adquiridas em respiração livre. O movimento real do pulmão nunca foi diretamente visto, pois é totalmente dependente dos músculos que o rodeiam. A visualização do pulmão em movimento é um tema atual de pesquisa na medicina. O movimento do pulmão não possui intervalos regulares e é suscetível a variações na respiração. Comparado à Tomografia Computadorizada (TC), a RM necessita de um maior tempo de aquisição e é preferível porque não envolve radiação. Como as sequências de imagens coronais e sagitais são ortogonais entre si, a sua intersecção corresponde a um segmento de reta no espaço tridimensional. O registro se baseia na análise deste segmento interseccional. A variação deste segmento de interseção no tempo pode ser enfileirada, definindo uma imagem espaço-temporal em duas dimensões (2DST). Supõe-se que o movimento diafragmático é o movimento principal de todas as estruturas do pulmão se movem quase que totalmente sincronicamente. A sincronização deste movimento é feita através de um padrão chamado função respiração. Este padrão é obtido através do processamento de uma imagem 2DST. Um algoritmo da transformada de Hough intervalar procura movimentos sincronizados na função respiração. O algoritmo de contornos ativos ajusta pequenas discrepâncias originadas por movimentos assíncronos nos padrões respiratórios . A saída é um conjunto de padrões respiratórios. Finalmente, a composição de imagens coronal e sagital que estão na mesma fase respiratória é realizada através da comparação de padrões respiratórios provenientes das superfícies de contorno superior e diafragmática. Quando disponíveis, os padrões respiratórios associados às estruturas internas do pulmão também são usados. Vários resultados e conclusões são apresentados. / This work addresses the determination of the breathing patterns in time sequence of images obtained from Magnetic Resonance (MR) and their use in the temporal registration of coronal and sagital images. The registration is done without the use of any triggering information and any special gas to enhance the contrast. The temporal sequences of images are acquired in free breathing. The real movement of the lung has never been seen directly, as it is totally dependent on its surrounding muscles and collapses without them. The visualization of the lung in motion is an actual topic of research in medicine. The lung movement is not periodic and it is susceptible to variations in the degree of respiration. Compared to Computerized Tomography (CT), MR imaging involves longer acquisition times and it is preferable because it does not involve radiation. As coronal and sagittal sequences of images are orthogonal to each other, their intersection corresponds to a segment in the three dimensional space. The registration is based on the analysis of this intersection segment. A time sequence of this intersection segment can be stacked, defining a two-dimension spatio-temporal (2DST) image. It is assumed that the diaphragmatic movement is the principal movement and all the lung structures move almost synchronously. The synchronization of this motion is performed through a pattern named respiratory function. This pattern is obtained by processing a 2DST image. An interval Hough transform algorithm searches for synchronized movements with the respiratory function. A greedy searches for synchronized movements with the respiratory function. A greedy active contour algorithm adjusts small discrepancies originated by asynchronous movements in the respiratory patterns. The output is a set of respiratory patterns. Finally, the composition of coronal and sagittal images that are in the same breathing phase is realized by comparing of respiratory patterns originated from diaphragmatic and upper boundary surfaces. When available, the respire tory patterns associated to lung internal structures are also used. Several results and conclusions are shown.

Doenças vasculares são um problema mundial, que representa 28% das mortes no mundo e 66% do total de doenças que acometem os brasileiros. Dessa forma, há um grande interesse em pesquisar formas de prevenção e tratamento dessas doenças. Algumas medidas são relevantes no auxílio de diagnóstico, tal como: tamanho médio dos ramos, diâmetro médio das seções transversais dos vasos e padrões de divisão de ramos. Calcular essas medidas de forma manual é uma tarefa demorada e trabalhosa. Assim, esta Tese tem como objetivo, propor um método computacional de rastreamento e extração de atributos em redes vasculares a partir de imagens 3D de angiografia por ressonância magnética e por tomografia computadorizada. Trata-se de uma abordagem de rastreamento e identificação de bifurcações que difere das técnicas anteriores, utilizando a Transformada de Hough para identificar o diâmetro do vaso em cortes transversais num dado ponto ao longo de um vaso sanguíneo. Mais detalhadamente, essa abordagem utiliza um campo vetorial advindo do cálculo de uma matriz formada por derivadas parciais de segunda ordem, obtida da intensidade luminosa da imagem, para identificar a direção de um ramo de vaso. Além disso, durante o processo de rastreamento de um ramo de vaso, são calculados vários descritores de forma com o objetivo de classificar regiões como pertencentes a uma bifurcação ou não. Em adição a estes descritores, desenvolvemos uma nova medida chamada de variância do raio que permite distinguir, bifurcações, não-bifurcações e segmentos de vaso com stents (aparelho metálico usado para aumentar o diâmetro dos vasos). Para a classificação de bifurcações, criamos a medida de bifurcação, que trata-se de uma combinação linear de todos os descritores de forma apresentados neste trabalho. Testes foram realizados para atestar a eficácia da abordagem proposta, utilizando tanto imagens sintéticas quantoimagens reais. Os resultados mostraram que o método é capaz de rastrear 91% de uma rede vascular sintética variando o ponto de inicialização e 76% variando o nível de ruído. Também foi observado por meio de testes que o método proposto consegue rastrear vasos e identificar bifurcações em imagens reais sem avaliação numérica. Essa abordagem permite a extração da relação hierárquica entre os ramos em uma rede vascular e a extração do padrão de divisão dos vasos, o que contribui sobremaneira para o estudo do comportamento do fenômeno da angiogênese e no auxílio no diagnóstico de anomalias vasculares. / Vascular diseases are a main health problem, representing 28% of deaths worldwide and 66% of all diseases affecting the Brazilian population. Thus, it is important that researches in prevention and treatment of this type of disease increase. Moreover, there are several demands, such as computational tools capable of analyzing and extracting attributes from non-invasive images. The scope of this work is the analysis and extraction of data from magnetic resonance angiography and computed tomography angiography images by highlighting blood vessels. In this context, this thesis aims the development of a novel computational tracking and feature extraction method for vascular networks from 3D images. Our approach presents the following steps: First, identify the vessel cross-sections along it using the Hough transform. Then, compute a matrix composed of second order partial derivatives of image intensity to identify the direction of the vessel. Perform a feature analysis of the vessel contour to classify the bifurcation point, and finally, identify the direction of the new branch in a bifurcation point. The main contribution of this Thesis is the two new measures developed, called radius ratio and bifurcation measure, the radius ratio is capable to distinguish between a region with bifurcation, stents or without both of them. The bifurcation measure is a linear combination that allows to classify a region as bifurcation or not. Tests were performed in order to verify the proposed approach effectiveness, using both synthetic images and real images. The results showed the method is capable to track 91% of synthetic vascular networks varying the seed point and 76% varying the level of noise. Also, we performed tests in real images and by visual evaluation, we could observed that the proposed method was able to track vessels and identify bifurcations from different parts of the body. This approach allows to calculate, in the future, the density of bifurcations in a vascular network, the distance between them, the stenosis and aneurysms grading and characterize specific vessels. In addition, the vascular networks extraction allows the study of the angiogenesis phenomena and vascular anomalies.

Tomografia computadorizada por emissão de fóton único (SPECT) é uma modalidade da medicina nuclear baseada na medida da distribuição espacial de um radionuclídeo. Esta técnica é amplamente utilizada em cardiologia para avaliar problemas de perfusão miocárdica, relacionados ao fluxo sanguíneo nas artérias coronárias. As imagens SPECT proporcionam melhor separação das regiões do miocárdio e facilitam a localização e a definição dos defeitos de perfusão. Um dos grandes desafios em estudos SPECT é a eficiente apresentação da informação, uma vez que um único estudo pode gerar imagens de centenas de cortes a serem analisados. Para resolver este problema, são utilizados mapas polares (também conhecidos como gráficos Bulls Eye). Mapas polares são construídos a partir de cortes tomográficos do ventrículo esquerdo e apresentam as informações dos exames de forma sumarizada, em uma imagem bidimensional. Essa dissertação apresenta um método para segmentação do ventrículo esquerdo em estudos SPECT do miocárdio e a construção de mapas polares. A segmentação do ventrículo esquerdo é realizada para facilitar o processo de geração automática de mapas polares. O método desenvolvido utiliza a transformada watershed, no contexto do paradigma de Beucher-Meyer. Para visualização dos resultados, foi desenvolvida uma aplicação, chamada Medical Image Visualizer (MIV). O MIV será disponibilizado como projeto Open Source, podendo ser livremente utilizado e/ou modificado pela comunidade de usuários, desenvolvedores e pesquisadores. / Single photon emission computed tomography (SPECT) is a nuclear medicine tomographic imaging technique based on the measurement of spatial distribution of a radionuclide. This technique is widely used in cardiology to assess myocardial perfusion problems related to blood flow in coronary arteries. SPECT images provide better separation of regions of the myocardium and facilitate the location and definition of perfusion defects. One of the major challenges in SPECT studies is the efficient presentation of information, since a single study can generate hundreds of images of slices to be analyzed. To address this issue, polar maps (also known as Bulls Eye display) are used. Polar maps are built from slices of the left ventricle and provide summarized information of exams in a two dimensional image. This dissertation presents a method for the segmentation of the left ventricle in myocardial SPECT studies and the construction of polar maps. The segmentation of the left ventricle is performed to facilitate the process of automatic generation of polar maps. The method uses the watershed transform, in the context of the Beucher-Meyer paradigm. To display the results, it was developed an application called Medical Image Visualizer (MIV). MIV will be available as an Open Source project and the communities of users, developers and researchers will be able to freely use and/or modify the application.

CoordenaÃÃo de AperfeÃoamento de Pessoal de NÃvel Superior / Neste trabalho, à discutido o problema de reconhecimento de objetos utilizando imagens extraÃdas de um sensor industrial 3D. NÃs nos concentramos em 9 extratores de caracterÃsticas, dos quais 7 sÃo baseados nos momentos invariantes (Hu, Zernike, Legendre, Fourier-Mellin, Tchebichef, Bessel-Fourier e Gaussian-Hermite), um outro à baseado na Transformada de Hough e o Ãltimo na anÃlise de componentes independentes, e, 4 classificadores, Naive Bayes, k-Vizinhos mais PrÃximos, MÃquina de Vetor de Suporte e Rede Neural Artificial-Perceptron Multi-Camadas. Para a escolha do melhor extrator de caracterÃsticas, foram comparados os seus desempenhos de classificaÃÃo em termos de taxa de acerto e de tempo de extraÃÃo, atravÃs do classificador k-Vizinhos mais PrÃximos utilizando distÃncia euclidiana. O extrator de caracterÃsticas baseado nos momentos de Zernike obteve as melhores taxas de acerto, 98.00%, e tempo relativamente baixo de extraÃÃo de caracterÃsticas, 0.3910 segundos. Os dados gerados a partir deste, foram apresentados a diferentes heurÃsticas de classificaÃÃo. Dentre os classificadores testados, o classificador k-Vizinhos mais PrÃximos, obteve a melhor taxa mÃdia de acerto, 98.00% e, tempo mÃdio de classificaÃÃo relativamente baixo, 0.0040 segundos, tornando-se o classificador mais adequado para a aplicaÃÃo deste estudo. / In this work, the problem of recognition of objects using images extracted from a 3D industrial sensor is discussed. We focus in 9 feature extractors (where seven are based on invariant moments -Hu, Zernike, Legendre, Fourier-Mellin, Tchebichef, BesselâFourier and Gaussian-Hermite-, another is based on the Hough transform and the last one on independent component analysis), and 4 classifiers (Naive Bayes, k-Nearest Neighbor, Support Vector machines and Artificial Neural Network-Multi-Layer Perceptron). To choose the best feature extractor, their performance was compared in terms of classification accuracy rate and extraction time by the k-nearest neighbors classifier using euclidean distance. The feature extractor based on Zernike moments, got the best hit rates, 98.00 %, and relatively low time feature extraction, 0.3910 seconds. The data generated from this, were presented to different heuristic classification. Among the tested classifiers, the k-nearest neighbors classifier achieved the highest average hit rate, 98.00%, and average time of relatively low rank, 0.0040 seconds, thus making it the most suitable classifier for the implementation of this study.

Made available in DSpace on 2016-12-12T17:38:31Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Ramon Semim.pdf: 14297122 bytes, checksum: 53b76af6dde165965a87172ef45a1143 (MD5) Previous issue date: 2012-08-13 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / This work presents the development of low cost vision system to use on the robotized work cell installed in a foundry finishing line at Tupy S.A. The work cell will use an industrial robot to make the Oil bath and Palletizing of head blocks. The robot job will be moving the parts inside work station. The head blocks input at work cell through a conveyor that moves the parts to robot grasp area. The robotized cell will process 26 different kinds of parts and will be feeding by a human operator, so this is a problem because the head blocks position/orientation on the conveyor will be random. To development was used both low cost webcam and lightning modules. The vision system should find the head block model as well as find its position/orientation. These information are enough to robot grasp the head blocks on the input conveyor. The main image processing tools used on the project are the Pearson Correlation and the Hough Transform. System calibration defines the coordinate system position and orientation, as well as the pixel size. These parameters are important to find out the head block position/orientation. To grasp the parts the robot will reposition and reorient its coordinate system. The industrial robot used in this work is IRB6640, supplied by ABB. It has six degrees of freedom and uses quaternion to define the position/orientation of its end effector. / Este trabalho apresenta o desenvolvimento de um sistema de visão de baixo custo que será utilizado em uma célula robotizada, implantada em uma das linhas de acabamento de cabeçotes da Tupy S.A. Tal célula será responsável pelas operações de oleação e paletização de cabeçotes fundidos, e a função do robô será manipular as peças entre as estações de trabalho. Os cabeçotes entrarão na célula por meio de um transportador com roletes, onde o robô fará a pega das peças para iniciar a sua manipulação. A célula processará 26 tipos diferentes de cabeçotes e será abastecida manualmente, por isso as peças são disponibilizadas ao robô de forma aleatória. Foram empregados uma webcam e módulos de iluminação de baixo custo no projeto. O sistema de visão deve classificar os cabeçotes, de modo a identificar o modelo de cada peça analisada. Outra função do sistema de visão é encontrar a posição e a orientação de cada cabeçote que entrar na célula. Com essas informações o robô será capaz de efetuar a pega de forma correta, independentemente da orientação com a qual o cabeçote entrar na linha. As principais ferramentas de processamento de imagens utilizadas são a Correlação de Pearson e a Transformada de Hough. A calibração do sistema de visão define a posição e a orientação do sistema de coordenadas da câmera, bem como a dimensão de um pixel. Esses parâmetros são fundamentais para que a posição de pega do robô seja encontrada corretamente. Para que seja possível efetuar a pega dos cabeçotes o robô terá de reposicionar e reorientar o seu sistema de coordenadas. O robô usado é o modelo IRB6640, fabricado pela empresa ABB. Ele possui seis graus de liberdade e utiliza quatérnios para definir a orientação do seu efetuador final.

Made available in DSpace on 2014-12-17T14:55:06Z (GMT). No. of bitstreams: 1 GutembergSS.pdf: 569123 bytes, checksum: 6f85b5ee47010d2d331986f17689304b (MD5) Previous issue date: 2008-05-30 / This work presents a cooperative navigation systemof a humanoid robot and a wheeled robot using visual information, aiming to navigate the non-instrumented humanoid robot using information obtained from the instrumented wheeled robot. Despite the humanoid not having sensors to its navigation, it can be remotely controlled by infra-red signals. Thus, the wheeled robot can control the humanoid positioning itself behind him and, through visual information, find it and navigate it. The location of the wheeled robot is obtained merging information from odometers and from landmarks detection, using the Extended Kalman Filter. The marks are visually detected, and their features are extracted by image processing. Parameters obtained by image processing are directly used in the Extended Kalman Filter. Thus, while the wheeled robot locates and navigates the humanoid, it also simultaneously calculates its own location and maps the environment (SLAM). The navigation is done through heuristic algorithms based on errors between the actual and desired pose for each robot. The main contribution of this work was the implementation of a cooperative navigation system for two robots based on visual information, which can be extended to other robotic applications, as the ability to control robots without interfering on its hardware, or attaching communication devices / Este trabalho apresenta um sistema de navega??o cooperativa de um rob? human?ide e um rob? com rodas usando informa??o visual, com o objetivo de efetuar a navega??o do rob? human?ide n?o instrumentado utilizando-se das informa??es obtidas do rob? com rodas instrumentado. Apesar do human?ide n?o possuir sensores para sua navega??o, pode ser remotamente controlado por sinal infravermelho. Assim, o rob? com rodas pode controlar o human?ide posicionando-se atr?s dele e, atrav?s de informa??o visual, localiz?-lo e naveg?-lo. A localiza??o do rob? com rodas ? obtida fundindo-se informa??es de odometria e detec??o de marcos utilizando o filtro de Kalman estendido. Os marcos s?o detectados visualmente, e suas caracter?sticas s?o extra?das pelo o processamento da imagem. As informa??es das caracter?sticas da imagem s?o utilizadas diretamente no filtro de Kalman estendido. Assim, enquanto o rob? com rodas localiza e navega o human?ide, realiza tamb?m sua localiza??o e o mapeamento do ambiente simultaneamente (SLAM). A navega??o ? realizada atrav?s de algoritmos heur?sticos baseados nos erros de pose entre a pose dos rob?s e a pose desejada para cada rob?. A principal contribui??o desse trabalho foi a implementa??o de um sistema de navega??o cooperativa entre dois rob?s baseados em informa??o visual, que pode ser estendido para outras aplica??es rob?ticas, dado a possibilidade de se controlar rob?s sem interferir em seu hardware, ou acoplar dispositivos de comunica??o

Fundação de Amparo a Pesquisa do Estado de Minas Gerais / The study of the pupil\'s movements (contraction and dilatation) has a significant clinical interest because it is used as a method of evaluating both, the human visual system and nervous system. This paper presents a technique that can make the human pupil tracking in real time, both the position and the diameter. That is crucial in extracting parameters related to pupillary movements, and these help in diagnosis of various diseases, among other applications. The suggested technique uses the information of the pupil found in the previous frame, size and position, that are used in an algorithm that aims to reduce the time spent on the next frame tracking. Using this procedure it is possible to make the human pupil tracking in real time, in some cases with an average of up to 140 frames per second. Comparisons with other studies were performed both, for the processing time of each frame and for accuracy in pupil\'s location and diameter found in each image . The pupil\'s position tracking is crucial in extracting parameters related to pupillary movements, and these help in diagnosis of various diseases, among other applications. The present work does not track only the diameter but also the position of the pupil in real time. / O estudo dos movimentos (contração e dilatação) da pupila tem interesse clínico relevante, pois é utilizado como método de avaliação tanto do sistema visual humano quanto do sistema nervoso. Este trabalho apresenta uma técnica para efetuar o rastreamento tanto da posição quanto do diâmetro da pupila humana em tempo real. A técnica sugerida utiliza as informações da pupila encontrada no frame anterior, tamanho e posição, que são utilizadas em um algoritmo que objetiva a redução do tempo gasto no rastreamento do próximo frame. Utilizando este algoritmo é possível efetuar o rastreamento da posição e tamanho da pupila humana em tempo real e em alguns casos com uma média de até 140 frames por segundo. Foram realizadas comparações com outros trabalhos tanto em relação a tempo de processamento de cada frame, quanto em precisão na localização e diâmetro da pupila encontrada em cada imagem. O rastreamento do diâmetro da pupila é fundamental na extração de parâmetros relacionados aos movimentos pupilares, e estes auxiliam no diagnósticos de diversas doenças, entre outras aplicações. O presente trabalho faz não só o rastreamento do diâmetro mas também da posição da pupila em tempo real. / Mestre em Ciências