Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Centro Universitário FEI, São Bernardo do Campo, 2017.

O presente trabalho apresenta o desenvolvimento de um sistema de Visão Artificial inteligente visando uma maior velocidade de processamento, um menor custo e aumento na produtividade industrial. Para o desenvolvimento do sistema foi utilizado o computador paralelo SPP3 desenvolvido no LCAD (Laboratório de Computação de Alto Desempenho) do ICMSC (Instituto de Ciências e Matemática de São Carlos) que utiliza uma arquitetura paralela MIMD com memória distribuída e a uma rede de comunicação de alta velocidade do tipo Myrinet [TRINDADE, 1994]. Este trabalho de tese teve como proposta desenvolver um sistema de visão em tempo real. Para atender os objetivos propostos citados, realizou-se de forma inédita a utilização de métodos estatísticos na extração do mínimo de características naturais (textura) e artificiais (histograma), invariantes à transformações geométricas, que definam a cena (ou objeto), para formar os vetores de atributos destinados ao treinamento e aprendizagem de redes neurais, utilizando ainda a técnica de invariância pelo treinamento. E para melhorar ainda mais a eficiência recorreu-se a utilização do paralelismo de hardware e software, proporcionando uma aplicação para multicomputadores / The present work presents the development of an intelligent Artificial Vision system seeking larger processing speed, smaller cost and increase in the industrial productivity. For the development of the system, a parallel computer was used, the SPP3 developed in LCAD (Laboratory of Computation of High Performance computing) of the ICMSC (Institute of Sciences and Mathematics of São Carlos). The SPP3 uses a parallel architecture MIMD with distributed memory and the a high-speed Myrinet communication network [TRINDADE, 1994]. This Thesis\'s work has with plan the development of a vision\'s sistem in real time. To attend the objetives cited, it was realized of original form, the utilization of statistical methods in extraction of less natural feature (texture) and artificial (histogram) invariants for geometrics transformations, that define the scene (or objects), to form the attributes vectors destinated for training and learning of neural networks, still using the invariants technical for training. And to improve more the eficient have recourse to use parallelism of hardware and software, giving a application to multicomputers

Um componente fundamental no sistema de um robô móvel consiste na habilidade de localizar-se acuradamente, o que envolve estimar sua postura em relação a uma representação global do espaço. A especificação geral de uma abordagem de localização baseada em dados sensoriais possui uma estimativa inicial da postura do robô e usa os dados coletados pelos sensores, em conjunto com um mapa do ambiente, para produzir uma estimativa mais precisa da postura, que oferece um valor de maior confiança em relação à postura real do robô. Uma dificuldade é que os dados sensoriais são corrompidos por erros de medidas derivados de diversas fontes, como ruídos, quantização, dispositivos de digitalização, deslizamentos do robô, entre outras. Sensores distintos medem diferentes propriedades físicas, corrompidas por diversos erros de medida. O uso de dados oriundos de vários sensores fornece informação redundante e complementar, que pode ser processada para derivar uma estimativa combinada com o objetivo de aumentar a confiança na estimativa final da postura. Nesta dissertação é proposto ELViS, um sistema que estima a localização de um robô móvel equipado com odômetros, uma câmera de vídeo e um semi-anel frontal de 8 sonares, o qual opera, com sucesso, em um ambiente interno, estruturado e estático. Assume-se que o robô navega sobre uma superfície plana e que diversos segmentos de retas possam ser identificados nas imagens do ambiente. Para aumentar a seletividade dos marcos visuais e diminuir a complexidade computacional no processamento e correspondência dos dados com os modelos, elementos do ambiente são representados por modelos minimalistas, possibilitando o uso do ELViS em um grande número de aplicações onde o custo ou tempo de execução sejam fatores limitantes. ELViS foi implementado e testado utilizando dois estimadores baseados em Filtro de Kalman. Os resultados, obtidos com robôs reais e em simulações, indicam direções bastante promissoras. / A key component of a mobile robot system is the ability to localize itself accurately, which involves estimating its pose with respect to some global representation of space. The general specification of a sensor-based localization approach starts with an initial estimate of the robot\'s pose and uses sensor data in conjunction with a map to produce a refined pose estimate that has an increased confidence about the true pose of the robot. One of the main difficulties is that sensor data is corrupted by measurement errors. These errors can arise from noise, quantization, digitalization artifacts, wheel slippage, and other such sources. Different sensors measure different physical properties, which are corrupted by different sources of measurement errors. The use of data from multiple sensors provides redundant and complementary information that can be processed to obtain a combined estimate aiming at an increase in the confidence of the final pose estimate. In this work we propose ELViS, a system that estimates the localization of a mobile robot equipped with odometers, a video camera and a frontal semi-ring of 8 sonar sensors, and that operates successfully in stationary and structured indoor environments. It is assumed that the robot navigates on flat surfaces and that straight lines can be identified in the environment image acquired by the camera. To increase selectivity of the landmarks and reduce computational complexity in data processing and matching to the map, environment features are represented using minimalist models in the map. This allows the use of ELViS in a large number of applications where tight budget or execution time constraints exist. ELViS has been implemented and tested using two estimators based on the Kalman Filter. The results, obtained with the real robots and in series of simulation runs, indicate promising directions.

A importância de elementos de reta nos sistemas de visão dos primatas tem sido reconhecida desde as primeiras experiências eletrofisioiógicas conduzidas a quase quatro décadas. Foram encontradas células sensíveis à orientação e ao comprimento de barras ao longo de toda a parte primária do sistema visual. Em muitas situações torna-se interessante capturar a essência de uma curva com o menor conjunto de pontos possível de forma a minimizarmos a redundância de informação. Tais evidências, aliadas ao fato de uma curva poder ser representada com certa precisão através de segmentos de reta, sugere uma melhor investigação sobre o uso de tais atributos na construção de sistemas de visão computacionais de inspiração biológica. Este trabalho desenvolve uma série de aspectos relacionados a representação de informações visuais, mais especificamente contornos, através de segmentos de reta, incluindo a descrição e a avaliação de desempenho de duas técnicas de aproximação por segmentos de reta (transformada de Hough e \"Vector Tracer\"), assim como a aplicação para a obtenção de histogramas polares de orientação. Um dos principais objetivos desta monografia é a avaliação formal, através da comparação de desempenho da transformada de Hough e do \"Vector Tracer\", como um meio de representação e análise de contornos / The importance of straight features in primate vision systems has been recognized since the first electrophysiological experiments on primate vision systems, conducted almost four decades ago. Cells sensitive to orientation and length of straight features, in variable degree of complexity, where found throughout most of the visual cortex. This suggests it is worth to investigate the use of straight features in the construction of biologically inspired visual systems. Such a concept is suitable because a curve can be represented with relative accuracy through piecewise linear segments. Under several circumstances, it is interesting to capture the essence of a curve with the minimum set of points, in such a way to reduce the redundancy of information. This work is aimed at a series of aspects related to the piecewise linear representation of visual information, including: the description and benchmarking of two techniques (Hough Transform and Vector Tracer), as well as their application for the extraction of orientation polar histograms. The main purpose of this work is to formally evaluate, through benchmarking, the performance of the Hough Transform and the Vector Tracer as a means of contour representation and analysis

Desde a década de 70, os Sistemas de Inspeção Visual vêm conquistando espaço em aplicações industriais, robôs, etc. Na década de 80, avanços científicos e tecnológicos colaboraram definitivamente para o crescimento do desenvolvimento e aplicações dos Sistemas de Inspeção Visual. Atualmente, é possível encontrar muitos desses sistemas no mercado comercial, com um custo não muito elevado. Normalmente, esses sistemas são desenvolvidos para analisar diversos tipos de imagens, incluindo diversas ferramentas relacionadas. O presente trabalho descreve o desenvolvimento de um aplicativo de Inspeção Visual para analisar imagens extraídas de pesquisas realizadas em três diferentes laboratórios. Um dos objetivos desse projeto foi manter, de forma periódica e continuada, interações com os usuários, sendo que estes sugeriram idéias para o desenvolvimento ao esclarecerem suas necessidades particulares. Isso permitiu o desenvolvimento de soluções efetivas, incluindo interfaces gráficas e algoritmos específicos, aperfeiçoados pelo uso pelos pesquisadores / Since the 70\'s Visual Inspection Systems have been finding their way to several industrial applications in research laboratories, automobiles, robots, etc. In the 80\'s scientific and technological advances have definitely paved the way toward the growth in development and applications of Visual Inspection Systems. Nowadays, many of such systems are available off-the-shelf, and at a not too high cost. Normally, these systems are developed to analyze a number of types of images, including several related tools. This work reports the development of a Visual Inspection software to be used in the analysis of images produced by three distinct laboratories. One of the objectives of this project was to keep periodical interactions with the users, who suggested their ideas during the development of the system, clarifying their specific needs. The system kept its characteristics as a tool for dedicated Visual Inspection, once the graphic interfaces and some algorithms have been improved from the use by the involved researchers

Esta tese introduz um conjunto de novos métodos para análise de formas bidimensionais (2D) dentro do contexto da resolução de problemas de visão computacional e analise de formas neurais ou neuromorfometria. Mais especificamente, este trabalho apresenta o desenvolvimento de conceitos e algoritmos para a representação e analise multi-escala de contornos de objetos em imagens digitais. Assim, o contorno dos objetos e representado por um sinal que assume valores complexos e que pode ser subseqüentemente analisado por uma transformada multi-escala. Nesse sentido, os desenvolvimentos apresentados nesta tese valeram-se matematicamente de ferramentas desenvolvidas na área de processamento de sinais e de imagens, bem como em outras áreas da matemática como a geometria diferencial. Técnicas de analise de contornos através da curvatura multi-escala e das transformadas de Gabor e em wavelets são introduzidas, incluindo algoritmos específicos para a detecção de vértices, caracterização de escalas naturais, analise fractal de curvas deterministicamente auto-similares e extração de vetores de características associadas a diferentes aspectos de formas como complexidade e retangularidade. Particularmente em relação aos métodos de analise multi-escala de curvatura, esta tese apresenta um novo esquema de estimação digital de curvatura baseado em propriedades da transformada de Fourier e novas abordagens para a prevenção a contração dos contornos devido a filtragem gaussiana. Esse novo esquema de estimação de curvatura foi testado exaustivamente, incluindo uma avaliação da precisão do método através de uma analise de erro entre valores da curvatura analítica e a estimada baseada em curvas B-splines. O novo esquema apresentou resultados encorajadores em todas as avaliações, corroborando sua eficiência. Em relação a parte especifica de analise de formas neurais, as contribuições desta tese residem em duas áreas. Inicialmente, novas medidas de formas, correspondentes as energias multi-escala, foram introduzidas para a caracterização e classificação automática de neurônios baseada na complexidade das formas; experimentos de classificação estatística de celulas ganglionares (gato) são relatados. Finalmente, descreve-se uma nova técnica para a criação semi-automática de dendrogramas, os quais são estruturas de dados abstratas que descrevem células neurais. Todas as técnicas foram extensivamente testadas em imagens reais e sintéticas e os respectivos resultados, que corroboram a eficiência dos algoritmos, são incluídos ao longo da tese / This thesis introduces a set of new methods for two-dimensional shape analysis for computer vision and neural shape analysis applications. More specifically, this work develops concepts and algorithms for multiscale contour representation and analysis of objects present in digital images. Therefore the object contour is represented by a complex-valued signal that can be subsequently analyzed by a multiscale transform. Different mathematical tools from signal and image processing fields, as well as differential geometry, underlie the developments in this work. Techniques for contour analysis through multi scale curvature and the Gabor and wavelet transforms are introduced. The new techniques include specific algorithms for comer detection, natural scales characterization, fractal analysis of self-similar curves and feature vector extraction associated with different shape aspects such as complexity and rectangularity. As far as the multiscale curvature analysis methods are concerned, this thesis presents a new framework for digital curvature estimation based on Fourier transform properties and new approaches for contour shrinking prevention due to Gaussian filtering. The new framework of curvature estimation has been extensively evaluated, including precision assessment of the error of the estimation based on B-spline curves. The new framework has performed successfully in all assessment experiments, which corroborates its efficiency. As far as the neural shape analysis is concerned, the contributions of this thesis are twofold. On one hand, some new shape measures, corresponding to the multiscale energies, have been devised for characterization and classification of neural cells based on shape complexity; statistical pattern recognition experiments using retinal ganglion cells (cat) are reported. On the other hand, a new technique for semi-automated dendrogram generation, i.e. abstract data structures that represent different neural cell features, is described. All the techniques have been extensively assessed using both real and computer-generated images and some of the respective results, which corroborate the robustness of the algorithms, are included throughout the thesis

Estágio realizado na Qimonda / Tese de mestrado integrado. Engenharia Electrotécnica e de Computadores - Major Automação. Faculdade de Engenharia. Universidade do Porto. 2008

Documento confidencial. Não pode ser disponibilizado para consulta / Tese de mestrado integrado. Engenharia Electrotécnica e de Computadores - Automação. Faculdade de Engenharia. Universidade do Porto. 2010

Tese de mestrado integrado. Engenharia Electrotécnica e de Computadores. Faculdade de Engenharia. Universidade do Porto. 2010

Tese de mestrado integrado. Engenharia Electrotécnica e de Computadores. Faculdade de Engenharia. Universidade do Porto. 2010