Apresentamos neste trabalho o desenvolvimento de um método para o reconhecimento do Formato de Objetos Tri-dimensionais. Os sistemas tradicionais de Visão Computacional empregam imagens bi-dimensionais obtidos através de câmeras de TV, ricas em detalhes necessários a visão humana. Estes detalhes em grande parte das aplicações industriais de Robôs são supérfluos. Os algoritmos tradicionais de classificação consomem portanto muito tempo no processamento deste excesso de informação. Para este trabalho, desenvolvemos um sistema dedicado para reconhecimento que utiliza um feixe de Laser defletido sobre um objeto e a digitalização da Luminância em cada ponto de sua superfície. A intensidade luminosa refletida e proporcional a distância do ponto ao observador. É, portanto, possível determinar parâmetros que classifiquem cada objeto. A inclinação de cada face de um poliedro, o comportamento de suas fronteiras e também a existência de arestas internas, são as características adotadas. Estas características são então rotuladas, permitindo que o programa de classificação busque em um \"banco de conhecimento\" previamente estabelecido, a descrição dos objetos. Uma mesa giratória permite a rotação do modele fornecendo novas vistas ao observador, determinando sua classificação. Todo o sistema é controlado por um microcomputador cujo programa reconhece em tempo real o objeto em observação. Para o protótipo construído, utilizamos um Laser de HeNe sendo a recepção do raio refletido realizada por um fototransistor. Os objetos reconhecíveis pelo programa são poliedros regulares simples, compondo o seguinte conjunto: 1 prisma de base triangular, 1 cubo, 1 pirâmide de base triangular, 1 pirâmide de base retangular. O tratamento matemático empregado visa a comprovação da tecnologia proposta, podendo, na continuação de trabalhos futuros, ser efetivamente estendido a diversos outros objetos como, por exemplo, os de superfícies curvas. / We present in this work a new method for three dimensional Shape Recognition. Traditional Computer Vision systems use bi-dimensional TV camera images. In most of the industrial Robotic applications, the excess of detail obtained by the TV camera is needless. Traditional classification algorithms spend a lot of time to process the excess of information. For the present work we developed a dedicated recognition system, which deflects a Laser beam over an object and digitizes the Reflected beam point by point over the surface. The intensity of the reflected beam is proportional to the observer distance. Using this technique it was possible to establish features to classify various objects. These features are the slope of the polyhedral surfaces, the boundary type and the inner edges. For each object the features are labeled and the classification algorithm searches in a \"knowledge data base\" for the object description. The recognition system used a He-Ne Laser and the reflected signal was captured by a photo-transistor. The object to be recognized is placed over a rotating table which can be rotated, supplying a new view for the classification. A microcomputer controls the system operation and the object is recognized in real time. The recognized objects were simple regular polyhedral, just as: 1 triangular base prism, 1 cube, 1 triangular base pyramid, 1 rectangular base pyramid. To check that the proposed technology was correct, we used a dedicated mathematical approach, which can be extended to other surfaces, such as curves, in future works.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:teses.usp.br:tde-16042009-102057 |
| Date | 05 July 1991 |
| Creators | Adilson Gonzaga |
| Contributors | Valentin Obac Roda, Boaventura Freire dos Reis, Carlos Antonio Ruggiero, Alberto Tannus, Joao Antonio Zuffo |
| Publisher | Universidade de São Paulo, Física, USP, BR |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP, instname:Universidade de São Paulo, instacron:USP |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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