A repetitividade dos golpes em uma partida de tênis pode sobrecarregar a musculatura do punho e predispor a lesões, como a epicondilite lateral. A presente pesquisa propõe o uso de visão computacional para a obtenção de imagens tridimensionais reconstruídas, valores de forças atuantes em grupos musculares e articulações específicas e posições, velocidades e acelerações. O objetivo deste estudo é propor um método para descrever as características biomecânicas dos movimentos do punho durante a prática do tênis de campo, segundo as técnicas de punho rígido, a partir de parâmetros dinâmicos e cinemáticos, segundo variáveis físicas e antropométricas. Um indivíduo do sexo masculino, que possuí domínio das técnicas analisadas, realizou cinco sequências do movimento forehand em um laboratório de análise do movimento. Foi utilizado um sistema de aquisição de imagens (Qualisys Motion Capture Systems) que permitiu a reconstrução tridimensional dos movimentos dos segmentos. A partir de dados obtidos, através do sistema, verificou-se que os torques encontrados nos três eixos de movimento do punho, correspondentes aos movimentos de pronação, desvio ulnar e flexão de punho, apresentam magnitudes de 1.11 Nm, 3.98 Nm e 7.68 Nm, respectivamente. Verificou-se o maior valor de torque em torno do eixo z (flexão do punho), que será sustentado pela musculatura extensora de punho. A sobrecarga repetitiva dessa musculatura pode desencadear a epicondilite lateral. / The repeatability of the hitting in a tennis match can overload the muscles of the wrist and predispose to injury, such as lateral epicondylitis. This research proposes the use of computer vision for obtaining reconstructed three-dimensional images, active forces values in specific joints and muscle groups and positions, velocities and accelerations. The objective of this study is to propose a method to describe the biomechanical characteristics of the movements of the wrist during the practice of court tennis, using static wrist techniques, from kinematic and dynamic parameters, according to physical and anthropometric variables. A male person, who possess mastery of the techniques analyzed, held five forehand motion sequences in a laboratory analysis of the movement. It was used an image acquisition system (Qualisys Motion Capture Systems) that allowed the three-dimensional reconstruction of the movements of the segments. From the data obtained, through the system, it was found the torques in the three axes of motion of the wrist, corresponding to the movements of pronation, wrist flexion and ulnar deviation, which presented magnitudes of 1.11 Nm, 3.98 Nm and 7.68 Nm, respectively. It was found the greatest value of torque around the z axis (wrist flexion), which will be sustained by the extensor muscle of wrist. Repetitive overload of this muscle can unleash the epicondylitis.

Manipulação robótica em ambientes não estruturados desafia intensamente a comunidade científica. Grandes esforços tem sido empregados em sistemas de visão computacional culminando em resultados notáveis. Entretanto, a informação obtida de sistemas de visão diversas vezes é incompleta, ruidosa e imprecisa devido a limitações técnicas dos sensores empregados ou devido a posição em que o sensor se encontra em relação ao ambiente. Além disso, pouca atenção tem sido destinada a utilização do tato como informação adicional para enriquecer a percepção do ambiente. Este trabalho apresenta um estudo experimental de exploração do ambiente através de contato estável utilizando controle de impedância aplicado a um manipulador robótico. Um framework de manipulação robótica é apresentado e o trabalho é posicionado neste framework na forma de sub-tarefas do mesmo. A descrição do sistema robótico utilizado assim como o detalhamento da implementação de comunicação e controle dos diversos sub-sistemas que o compõem são apresentadas. O trabalho descreve uma série de ensaios experimentais onde o manipulador executa o contato físico com o ambiente. Nestes ensaios é realizada a modificação dos parâmetros do controlador de impedância do manipulador com o objetivo de analisar a influência dos mesmos no resultado. A análise é feita com relação a estabilidade durante o contato e ao erro de acompanhamento de posição após a perda de contato. Em seguida, uma série de estratégias de alteração dos parâmetros do controlador de impedância durante a execução da tarefas é apresentada juntamente com os resultados experimentais e análises comparativas entre elas e os resultados anteriores. O objetivo destas estratégias é melhorar o desempenho e a estabilidade da tarefa garantindo uma medida precisa e estável da posição do objeto no ambiente. A análise dos resultados obtidos mostra que as estratégias efetivamente melhoram o desempenho do sistema em relação aos parâmetros de análise adotados. Finalmente são apresentados os resultados de um teste de repetibilidade da medição da posição de conjunto através da abordagem apresentada. Estes resultados são comparados com resultados de precisão de sistemas de visão computacional. Este teste suporta a conclusão que confirma a viabilidade do método explorado no trabalho. / Robotic manipulation in unstructured environments is a major challenge to the research community. Great efforts are being directed to computational vision systems development and incredible outcome has been achieved. However, the information retrieved from vision systems is often incomplete, noisy or inaccurate due to technical limitations linked to the sensors used in such systems or the positioning of the system in the environment. Furthermore, few attention is been delivered to the application of tactile information to increase the information quality about the environment. This work presents an experimental study about the environment exploration using stable contact and impedance controlled manipulators. A framework for robotic manipulation is presented and this work is positioned in such framework in a tasks and subtasks style. The detailed information about the manipulator system and the implementation is also outlined including all the control levels and communication layers is also outlined. The work describes a series of experimental tests where the manipulator performs physical contact to the environment. The impedance control parameters are than changed aiming to analyse and determine their influence into the observed results. The contact stability and the following error are used as performance indicators. Following such experimental series, four impedance control parameter change strategies are proposed, tested and analysed when performing a task of touching the environment. The results are also compared to the results obtained from the fix parameter tests. The strategies objective is improve the contact stability ensuring a accurate measurement of the environment position. The results show a real improvement of the environment position measurement towards the same measurement when using fixed impedance control parameters. Finally, results from a repeatability test for the results of environment position measurement using the best approach proposed where presented. Such results are compared from the results achieved from vision systems and show a greater performance for the tactile environment exploration approach.

Este trabalho apresenta um sistema de navegação autônoma para veículos terrestres com foco em ambientes não estruturados, tendo como principal meta aplicações em campos abertos com vegetação esparsa e em cenário agrícola. É aplicada visão computacional como sistema de percepção principal utilizando uma câmera estéreo em um veículo com modelo cinemático de Ackermann. A navegação é executada de forma deliberativa por um planejador baseado em malha de estados sobre um mapa de custos e localização por odometria e GPS. O mapa de custos é obtido através de um modelo de ocupação probabilístico desenvolvido fazendo uso de uma OctoMap. É descrito um modelo sensorial para atualizar esta OctoMap a partir da informação espacial proveniente de nuvens de pontos obtidas a partir do método de visão estéreo. Os pontos são segmentados e filtrados levando em consideração os ruídos inerentes da aquisição de imagens e do processo de cálculo de disparidade para obter a distância dos pontos. Os testes foram executados em ambiente de simulação, permitindo a replicação e repetição dos experimentos. A modelagem do veículo foi descrita para o simulador físico Gazebo de acordo com a plataforma real CaRINA I (veículo elétrico automatizado do LRM-ICMC/USP), levando-se em consideração o modelo cinemático e as limitações deste veículo. O desenvolvimento foi baseado no ROS (Robot Operating System) sendo utilizada a arquitetura básica de navegação deste framework a partir da customização dos seus componentes. Foi executada a validação do sistema no ambiente real em cenários com terreno irregular e obstáculos diversos. O sistema apresentou um desempenho satisfatório tendo em vista a utilização de uma abordagem baseada em apenas uma câmera estéreo. Nesta dissertação são apresentados os principais componentes de um sistema de navegação autônoma e as etapas necessárias para a sua concepção, assim como resultados de experimentos simulados e com o uso de um veículo autônomo real / This work presents a system for autonomous vehicle navigation focusing on unstructured environments, with the primary goal applications in open fields with sparse vegetation, unstructured environments and agricultural scenario. Computer vision is applied as the main perception system using a stereo camera in a car-like vehicle with Ackermann kinematic model. Navigation is performed deliberatively using a path planner based on a lattice state space over a cost map with localization by odometry and GPS. The cost map is obtained through a probabilistic occupation model developed making use of an OctoMap. It is described a sensor model to update the spatial occupancy information of the OctoMap from a point cloud obtained by stereo vision. The points are segmented and filtered taking into account the noise inherent in the image acquisition and calculation of disparity to obtain the distance from points. Tests are performed in simulation, allowing replication and repetition of experiments. The modeling of the vehicle is described to be used in the Gazebo physics simulator in accordance with the real platform CaRINA I (LRM-ICMC/USP automated electrical vehicle) taking into account the kinematic model and the limitations of this vehicle. The development is based on ROS (Robot Operating System) and its basic navigation architecture is customized. System validation is performed on real environment in scenarios with different obstacles and uneven terrain. The system shows satisfactory performance considering a simple configuration and an approach based on only one stereo camera. This dissertation presents the main components of an autonomous navigation system and the necessary steps for its conception as well as results of experiments in simulated and using a real autonomous vehicle

A biodiversidade das espécies existentes no riquíssimo reino vegetal, tornam os modelos tradicionais de taxonomia uma tarefa muito complexa e morosa, na qual o processo de classificação é tradicionalmente realizado manualmente. As dificuldades presentes nesse processo implicam na existência de poucas pesquisas de classificação vegetal utilizando métodos matemáticos e computacionais. Desta forma, visando contribuir com as técnicas de taxonomia já desenvolvidas, este estudo objetiva desenvolver e testar uma metodologia computacional de identificação de espécies vegetais por meio da análise da textura foliar. Motivado pelo projeto TreeVis, este trabalho realiza uma revisão dos métodos utilizados para análise de textura em imagens digitais (foco concentrado em extração de características e classificação), investigando a aplicabilidade de métodos tradicionais como matrizes de coocorrência, técnicas estado da arte como Gabor wavelets e também de novos e promissoras técnicas de análise de textura, como a dimensão fractal volumétrica. No contexto de classificação investiga-se métodos para reconhecimento de padrões lineares com base em análise de dados multivariados, não lineares com base na teoria das Redes Neurais Artificiais e métodos simples para combinação de diferentes classificadores (comitê de máquinas). Apesar da alta similaridade entre classes e similaridade intraclasses não adequada, os resultados alcançados mostraram-se excelentes. A melhor estratégia de classificação, utilizando comitê de máquinas com descritores de Gabor wavelets/cor e dimensão fractal volumétrica/cor, obteve uma probabilidade de acerto global de 96:32% nas 40 classes estudadas. Esse resultado demonstra como os métodos computacionais de análise de imagens, em especial análise de textura, podem contribuir facilitando e agilizando a tarefa de identificação de espécies vegetais / Biodiversity of species existing in the plant kingdom make the use of traditional models of taxonomy, a process of classification traditionally performed manually, a very complex and time-consuming task. Most of difficulties in that process result from the existence of few researches on plant classification using mathematical and computational methods. In this way, to contribute with the taxonomy techniques already developed, this study aims to develop and test a computational method for identifying plant species by leaf texture analysis. Motivated by the TreeVis project, this work is a comprehensive revision of texture analysis methods used in digital images (focus concentrated in features extraction and classification). This study investigates the applicability of traditional methods such as co-occurrence matrix, state of the art techniques as Gabor wavelets, and new and promising texture analysis methods, such as volumetric fractal dimension. In classification context is investigated methods of pattern recognition based on multivariate data analysis, artificial neural networks and committee machines. Although leaf classes present high similarity between classes and not appropriate similarity intraclasses, the results obtained are excellent. The best strategy for classification, using committee machines with descriptors of Gabor wavelets/color and volumetric fractal dimension/color, yielded a high probability of success, 96:32% in 40 classes studied. This result demonstrates how computational methods of images analysis, in particular texture analysis, can contribute and make more easier and faster the task of identifying plant species

Na visão computacional, a detecção de objetos é uma tarefa que tem signifgificativa importância. Podemos verificar isto através da existência de inúmeros métodos propostos na literatura. Cada um destes métodos se apóia em algumas características presentes na imagem para alcançar um desempenho eficiente. Considerando ambientes que utilizam cores para determinação de objetos presentes em uma imagem, é possível utilizá-las como características que permitam detectar os objetos. Neste trabalho, são investigados dois classificadores de cores. O primeiro é baseado em limiarização no espaço HSV e o segundo é constituído de um mapa auto-organizável para classificação dos pixels no espaço RGB. Objetivando a construção de um sistema classificador de cores eficiiente, capaz de processar vídeo em tempo real, é proposta uma técnica que se baseia no conceito de quantização. Outro aspecto investigado foi a detecção de movimento para evitar o processamento de pontos indesejados. O desempenho do sistema de classificação de cores é avaliado em um ambiente de futebol de robôs da categoria Mirosot, que é um ambiente dinâmico e que exige que todo o processamento da imagem seja rápido de modo a detectar corretamente todos objetos presentes em cada quadro. Os resultados mostram que o classificador de cores é capaz de detectar todos objetos no ambiente de futebol de robôs, sendo cada quadro processado em menos de 30 milisegundos, tornando o sistema desenvolvido muito adequado ao processamento de vídeo / In computer vision, the detection of objects is a task of great importance. We can verify this by the existence of several methods proposed in the literature. Each one of these methods is based on some characteristics present in the image to reach an eficient performance. Considering environments that make use of colors for determining the objects present in a image, it is possible to utilize them as the characteristics that allow to detect the objects. In this work, two color classifiers are investigated. The first one is based on the thresholding in the HSV space and the second is constituted by a self-organizing map for classifying of pixels in the RGB space. Aiming to construct an eficient color classifier able to process video in real time, it is proposed a technique that is based on the quantization concept. It is also investigated the detection of movement to avoid processing undesired points. The performance of the color classifier system is validated in a MIROSOT robot soccer environment, which is a dynamic environment, requiring that all image processing be very fast in order to detect all the objects present in each frame. The results show that the color classifier system is able to detect correctly all objects present in the robot soccer environment, processing each frame in less than 30 milliseconds, turning the developed system very appropriate for real time video processing

As pragas e doenças apresentam-se como um desafio para a citricultura brasileira em razão do impacto económico que elas causam à produção. Neste trabalho é dado destaque à doença da mancha preta (MPC), causada pelo fungo Guignardia citricarpa. Essa doença provoca lesões no fruto, depreciando-o no mercado de frutas in natura, além de causar amadurecimento e queda precoce. Um dos principais agravantes da doença é a demora no aparecimento dos sintomas, sendo muito importante detectar a presença dos esporos do fungo no pomar, antes que os sintomas apareçam. Dessa maneira, há a possibilidade de se controlar a doença de forma eficaz, aplicando-se quantidades menores de fungicidas e, consequentemente, reduzindo os custos da produção e os efeitos deletérios ao meio-ambiente. Atualmente, a detecção desses esporos é realizada por meio da análise de amostras coletadas nos pomares. Essa análise é efetuada por especialistas que realizam a identificação e a contagem dos ascósporos manualmente. Com o objetivo de automatizar esse processo, um conjunto de técnicas para a análise das imagens e a caracterização dos ascósporos do fungo a partir da forma foi estudado e comparado. Dentre as técnicas, a curvatura e os descritores de Fourier apresentaram resultados bastante satisfatórios e foram utilizados na implementação do protótipo de um sistema de visão computacional - o CITRUSVIS, que analisa e identifica os ascósporos existentes nas imagens dos discos de coleta. / The pest and disease management is one of the significant factors in the citrus culture. This work focuses on the black spot disease ( C B S ) , a fungai disease caused by Guignardia citricarpa that occasions sunken lesions in the rind of fruits causing precocious maturation, accented fali, depreciation for in natura fruit market and increase of the production costs for disease controlling. One of the main problems to control the CBS disease is the delay to appearance of symptom (when the orchard is already infected), and the fungai presence identification is necessary as soon as possible, allowing the appliance of procedures to control it. Nowadays, spores identification, particularly the ascospores (sexual spores), is made by collecting suspended particles in orchards blown on discs, which are analyzed by specialists using the microscope. The use of a computer aided vision system to assist the spores identification is one of the strategies to speed up this process. In this work, methods to analyze and characterize the spores, based on its shape, were studied and compared. Among them, the shape curvature method and the Fourier descriptors, chosen for presenting the best result, were implemented in a system - the CITRUS Vis - to analyze the images and identify the ascospores.

A navegação autônoma é um dos problemas fundamentais da robótica móvel. Para um robô executar esta tarefa, é necessário determinar a região segura para a navegação. Este trabalho propõe um sistema de identificação de superfícies navegáveis baseado em visão computacional utilizando redes neurais artificiais. Mais especificamente, é realizado um estudo sobre a utilização de diferentes atributos de imagem, como descritores estatísticos e elementos de espaços de cores, para serem utilizados como entrada das redes neurais artificiais que tem como tarefa a identificação de superfícies navegáveis. O sistema desenvolvido utiliza resultados de classificação de múltiplas configurações de redes neurais artificiais, onde a principal diferença entre elas é o conjunto de atributos de imagem utilizados como entrada. Essa combinação de diversas classificações foi realizada visando maior robustez e melhor desempenho na identificação de vias em diferentes cenários / Autonomous navigation is a fundamental problem in mobile robotics. In order to perform this task, a robot must identify the areas where it can navigate safely. This dissertation proposes a navigable terrain identification system based on computer vision and neural networks. More specifically, it is presented a study of image attributes, such as statistical decriptors and elements of different color spaces, that are used as neural neworks inputs for the navigable surfaces identification. The system developed combines the classification results of multiple neural networks topologies with different image attributes. This combination of classification results allows for improved efficient and robustenes in different scenarios

A identificação de unia planta exige, pelos padrões de taxionomia vegetal, a análise de folhas, flores e frutos. O projeto TreeVis surge com uma proposta de auxiliar na identificação de espécies vegetais, por meio do uso de métodos biométricos, a partir da análise de alguns atributos de uma folha. A contribuição inicial deste trabalho de mestrado, para o projeto TreeVis, está obtenção de classificadores por meio do uso de assinaturas de contorno, sob o domínio da frequência, possibilitando a composição de diversos tipos de assinaturas e classificadores para uma mesma espécie. Devido à baixa eficiência obtida por métodos de classificação como distância mínima, optou-se pelo uso de redes neurais. Essa abordagem evidenciou a necessidade de solução de dois problemas: o grande número de possibilidades de composição de sinais o que ocasionaria um grande esforço computacional para a obtenção de todas respectivas redes neurais; e o reduzido número das amostras utilizadas no trabalho - o qual comprometeria as etapas de treinamento e teste de uma rede neural. Para a solução desses problemas, foram desenvolvidos dois métodos: o primeiro método identifica e seleciona as assinaturas que apresentam um maior potencial de sucesso em obter um classificador por meio de redes neurais, solucionando o problema e desperdício de esforço computacional; o segundo método possibilita a geração de amostras artificiais de folhas através da combinação dos espectros de frequência do contorno das amostras reais por meio operadores genéticos de cross-over e mutação. Solucionadas as duas questões, foram obtidas diversas redes neurais, através da indicação das assinaturas de melhor potencial e treinadas com amostras artificiais. Do total de 31 classes, 7 foram descartadas da tentativa de obtenção de classificadores por não apresentarem nenhuma assinatura com potencial de classificação - conforme indicação do método desenvolvido. Das 24 espécies restantes, foram obtidos classificadores para 18 espécies (75%) com taxas médias de 85% de acerto. A execução deste trabalho necessitou do desenvolvimento de um arcabouço para a automatização da geração, treinamento e teste das redes neurais. / The vegetable identifieation is done, in vegetal taxonomy standards, by fiower, fruits and leaves analyses. The TreeVis project proposes to identifv vegetal speeiniens by biometric methods using only same leaf features. The contribution of this work for to TreeVis project is the generation of classifiers by the contour signatures, under frequency domain, niaking be able the coniposition of several types of signatures and classifiers for the same speeimen. Because of poor efficiency results from methods like minimal distance, was chosen to use neural networks. This approach showed the need to solve two probleins: the numerous composition possibilities of signatures - that would be need a big computational effort to obtained ali possible neural networks; and the small number of speeimen samples - that would compromise the training and test. of neural networks. To solve these two probleins was developed two methods: The first identify and select the signatures that have a good pattern recognition potential, before of the network will be done, solving the waste unneeded effort problem. The second method proposed produces artificial leaf sliapes by combination of contour spectrum frequency speeiniens of real leaves, using genetic operators like cross-over and mutation. Solved these probleins several networks was obtained by appointed potential signature methods and trained and tested with artificial leaves. From 31 speeiniens class, 07 were discarded because tliey had not signatures with classification potential - indicated by developed method. From 24 classes remaining were obtained classifiers for 18 classes (75%) with médium rates 85% of set riglit. The execution of this work demanded the construction of a framework to automatize the generation, training and test of the neural networks.

Um dos grandes desafios para a reabilitação de indivíduos que sofreram traumas resultando na sua incapacidade de interação com o ambiente é o desenvolvimento de um sistema que possibilite a esse indivíduo a mínima capacidade de comunicação. Em casos extremos, indivíduos perdem os movimentos dos membros superiores, pescoço e a capacidade de comunicação por voz, ficando praticamente isolados do ambiente. O sistema de controle por imagem proposto é baseada na interpretação de seqüências de imagens que compõem movimento do globo ocular, usando como elemento de controle a região da pupila iluminada por diodos emissores de luz (LED\'s) de infravermelho. A tomada de decisão do sistema para a interpretação do movimento do globo ocular utiliza um controlador baseado em lógica fuzzy, que classifica o movimento do globo ocular em padrões pré-determinados e gera um sinal de controle, que pode ser utilizado para o acionamento de um hardware ou software adicionais, conforme a utilização do sistema proposto. O objetivo do presente trabalho é o desenvolvimento de uma interface homem-máquina de baixo custo, permitindo acesso desses indivíduos ao computador pessoal. / One of the biggest challenges for rehabilitation of people that suffered traumas resulting in environment iterating inabilities is a system development that allows this individuals the minimal communication ability. In extreme circumstances, persons loose superior limbs and neck movements, and also voice communication capacity, staying almost isolated from environment. The proposed image controlled system is based on the interpretation of image sequences that compose the eye movement, using as control element the opening of the pupil illuminated by infra-red light emissor diode (LEDs). The decision-making for the eye movement analysis uses a fuzzy logic controller, that classifies this movement accord to pre-determinated patterns standard and returns a control signal, used for a hardware or software activation. The project goal is the development of a low cost man machine interface, allowing the access for these individuals to a personal computer.

A redução de custos e a melhora do processo produtivo são essenciais para o aumento da rentabilidade e da produtividade das áreas agrícolas. O investimento em tecnologia se torna, portanto, fundamental em um mundo cada vez mais competitivo. Neste trabalho é apresentado o desenvolvimento de um método de extração da posição de máquinas agrícolas, em relação às linhas de cultivo, a partir do processamento de imagens fornecidas por uma câmera de vídeo colorida. A posição extraída é a informação básica utilizada em um sistema de direcionamento automático, permitindo determinar quais ações devam ser tomadas para manter a máquina em sua trajetória. O correto posicionamento da máquina sobre as linhas de cultivo melhora o processo de pulverização, ocasionando a redução de custos e o aumento da produtividade da área. O método proposto está embasado nos conceitos de ponto de fuga e busca antecipada. Essas técnicas permitiram simplificar o processamento das imagens e conseqüentemente a redução do tempo de processamento. Essas características, aliadas ao correto posicionamento da câmera, devem permitir que o método proposto possa ser utilizado no controle de máquinas agrícolas que operam em grandes velocidades como os pulverizadores. / Cost reduction and productive process improvement are essential to increase yield in agricultural areas. Investments in technology become, therefore, important in a competitive world. This work presents a novel approach for extracting agricultural machine position, with respect to crop rows, processing images captured by a color video camera. The correct machine positioning in crop rows can improve agricultural processes such as spraying, decreasing the costs and increasing the area yield. The proposed method is based on the look-ahead and vanishing points techniques. These techniques allow the reduction of the algorithm complexity and, therefore, the reduction of the processing time. These characteristics added to the camera position may allow the system to control agricultural machines that run at high speeds, such as sprayers.