Orientador : Prof. Dr. Leandro dos Santos Coelho / Dissertação (mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Tecnologia, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica. Defesa: Curitiba, 30/08/2016 / Inclui referências : f. 138-144 / Área de concentração / Resumo: Diversos fatores podem impactar a qualidade da distribuição de energia elétrica, entre eles, um dos mais impactantes é o contato de vegetação com linhas aéreas energizadas. Assim sendo, é de suma importância a poda de vegetação próxima à linhas energizadas. Visando-se aprimorar esse processo, pode-se empregar um robô teleoperado de poda, de forma que a poda possa ser realizada de maneira remota e segura. As câmeras instaladas no braço robótico permitem que o operador tenha visão da área de corte mesmo quando a visada direta do solo estiver obstruída. Um dos problemas de se visualizar a região de corte por meio de um monitor é a perda de noção de profundidade, o que pode dificultar a operação. Dessa forma, seria relevante uma técnica de visão computacional capaz de detectar as linhas de energia e seu posicionamento tridimensional (3D) a fim de auxiliar o operador. Revisando-se a literatura, avaliou-se que, no geral, os trabalhos já propostos para detecção de linhas em imagens operam em situações com fundo limpo, não urbanizado e com vista superior das linhas de energia. Assim sendo, nesse trabalho é proposta uma técnica para detecção de linhas energizadas em imagens de regiões urbanas e a obtenção de seu posicionamento 3D, fator ainda não explorado na literatura recente. Para se alcançar esse objetivo é proposta a utilização de câmeras de espectro visível posicionadas em paralelo. Assim, regiões com potencial para serem linhas de energia são selecionadas utilizando-se detecção de bordas seguidas por filtragens geométricas aplicando-se técnicas inspiradas em algoritmos de grafos e ajuste de pontos selecionados a uma curva. Após a seleção de regiões candidatas a linha de energia, o posicionamento 3D é obtido utilizando-se de visão estéreo. Para tal, a correspondência entre pontos visíveis em ambas as câmeras é encontrada e com triangulação o posicionamento 3D da linha de energia é recuperado. Com a informação 3D disponível falsos candidatos são reduzidos por um fator de aproximadamente sete vezes e finalmente as linhas são detectadas. Para avaliação do método foi criada uma base de dados contendo imagens estéreo obtidas de um cenário montado com dois postes, três linhas de energia e uma árvore entre essas, na qual foi possível atingir níveis de precisão de 98% ao término do processo de detecção, contando-se com 91% de taxa de verdadeiro positivos. As causas dos falsos negativos são evidenciadas para que trabalhos futuros possam encontrar alternativas às dificuldades apresentadas. O algoritmo aqui proposto fornece como saída um mapa de cor sobre as linhas de energia para identificação da profundidade em 2D e uma nuvem de pontos para visualização em 3D. Palavras-chave: Visão Computacional. Reconhecimento de objetos. Visão estéreo. Linhas de energia. Robô de poda. / Abstract: Different factors may affect energy distribution quality, among them, one of the main causes is when vegetation gets into contact with overhead energy lines. Therefore, it is of main importance to prune vegetation close to energy lines. To improve this process it is possible to use a teleoperated robot, what allows the pruning activity to be accomplished in a remote and safe way. Cameras installed in the robot arm provide images from the pruning region to the operator even when direct sight is not an option. One of the main problems viewing the prunning region using a display is the lost of depth perception, what could make the operator unintentialy colide the robot with energy lines. Therefore, it would be of great aid a computer vision method capable of detecting energy lines and their three-dimensional (3D) positioning to aid the operator. During the state of the art review of energy line detection in images, it was perceived that, in general, the already proposed works operate in regions where the images present a clear background, not urbanized, and with the energy lines seen from above. Therefore, in this work, it is proposed a technique to detect energy lines and their 3D positioning in images taken in urban settings, factor yet unexplored in the recent literature. To reach this objective it is proposed the use of two visible spectrum cameras installed in parallel. In this way, regions with potential to be energy line are selected using edge detection followed by the geometric filtering designed using techniques inspired in graphs algorithms and curve fitting. After the regions with potential to be energy lines are found, their 3D position is obtained with stereo vision. To do so, the matching among points visible by both cameras is found and with triangulation, it is possible to recover the energy line 3D position. With the 3D information available, false positives are reduced by a factor of about seven and finally the energy lines are detected. A dataset containing stereo images of a scenario built with two power poles, three energy lines, and a tree between them was created in order to evaluate the presented method. In the commented dataset it was possible to reach accuracy of 98% at the end of the detection process, with 91% true positive rate. The causes of the false negatives cases are put in evidence in order to allow them to be overcame by future works. The algorithm proposed here outputs a colormap projected over the energy lines to inform the depth of each one in 2D and a point cloud to visualize each line in 3D. Key words: Computer vision. Object Recognition. Stereo vision. Overhead Energy Lines. Pruning Robot
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:dspace.c3sl.ufpr.br:1884/46460 |
| Date | January 2016 |
| Creators | Bianchi Filho, José Francisco Bianchi Filho |
| Contributors | Universidade Federal do Paraná. Setor de Tecnologia. Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, Coelho, Leandro dos Santos |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Inglês |
| Detected Language | English |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | 144 f. : il. algumas color., tabs., grafs., application/pdf |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFPR, instname:Universidade Federal do Paraná, instacron:UFPR |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | Disponível em formato digital |
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