[en] OBJECT RECOGNITION SYSTEMS FOR INDUSTRIAL AUTOMATION
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2012 |
Tipo de documento: | Outros |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da PUC-RIO (Projeto Maxwell) |
Texto Completo: | https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=19756@1 https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=19756@2 http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.19756 |
Resumo: | [pt] A área de reconhecimento de imagens é essencial em Sistemas de Automáticos Industriais para a manipulação de peças sem a interferência humana. São apresentadas, neste trabalho, diversas características para reconhecimento de perfis bidimensionais, e selecionadas aquelas que são variantes com a posição. Esta seleção evita o alto custo computacional devido à variação do posicionamento das peças numa esteira rolante. As características selecionadas das imagens digitais de objetos são os monumentos invariantes. A partir destes momentos usa-se uma árvore binária de decisão para classificar os objetos, permitindo, deste modo, a identificação dos mesmos. |
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[en] OBJECT RECOGNITION SYSTEMS FOR INDUSTRIAL AUTOMATION [pt] SISTEMAS DE RECONHECIMENTO DE OBJETOS PARA AUTOMAÇÃO INDUSTRIAL [pt] RECONHECIMENTO DE IMAGENS[pt] AUTOMACAO INDUSTRIAL[en] RECOGNITION OF IMAGES[en] INDUSTRIAL AUTOMATION[pt] A área de reconhecimento de imagens é essencial em Sistemas de Automáticos Industriais para a manipulação de peças sem a interferência humana. São apresentadas, neste trabalho, diversas características para reconhecimento de perfis bidimensionais, e selecionadas aquelas que são variantes com a posição. Esta seleção evita o alto custo computacional devido à variação do posicionamento das peças numa esteira rolante. As características selecionadas das imagens digitais de objetos são os monumentos invariantes. A partir destes momentos usa-se uma árvore binária de decisão para classificar os objetos, permitindo, deste modo, a identificação dos mesmos.[en] Image recognition is essential in Industrial Automatic Systems for manipulation of parts without human interference. In this work several features for 2D profile recognition are presented and those independent of position are selected. The selection avoid the high computational cost related to the variable position of the objects on a conveyor belt. The selected characteristics from the digital images of the objects are the invariant moments. On the basis of the extracted features, a binary decision tree is used to classify the objects, allowing the identification of the profiles.MAXWELLAURA CONCIAURA CONCIANCHIZES DO EGITO LOPES GOLCAVES FILHO2012-06-27info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/otherhttps://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=19756@1https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=19756@2http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.19756porreponame:Repositório Institucional da PUC-RIO (Projeto Maxwell)instname:Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (PUC-RIO)instacron:PUC_RIOinfo:eu-repo/semantics/openAccess2024-01-04T00:00:00Zoai:MAXWELL.puc-rio.br:19756Repositório InstitucionalPRIhttps://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/ibict.phpopendoar:5342024-01-04T00:00Repositório Institucional da PUC-RIO (Projeto Maxwell) - Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (PUC-RIO)false |
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