Identificação de massas desbalanceadas em lavadoras de roupas com técnicas de redes neurais e visão computacional
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Data de Publicação: | 2023 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UFSCAR |
Texto Completo: | https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/19419 |
Resumo: | The spinning phase is a primary function of washing machines which has the objective of extracting residual water from clothes by spinning a vertical axis basket suspended in four points. Either by the washing process or by inappropriate consumer usage, when the clothes are not uniformly distributed there is an unbalancing phenomenon that can result from small hit noises to product destruction. The research has the objective of evaluating the application of neural network techniques to identify unbalanced mass in washer machines using collected data from a computer vision system. By observing variables such as angular speed and translational movement from different parts, artificial intelligence techniques will be applied in order to identify and classify patterns created by different intensities of unbalancing loads. Initially, the systems of a washing machine and the unbalancing phenomenon will be described. The bibliographic review of digital image processing supports the computational vision system and algorithm. The practical experimentation will collect a data set from the entire inference space of possible unbalancing configurations, in such a way that enough data is provided to train, validate and test the neural network tools. It is expected the proposed system be capable of identifying and classifying different intensities of an unbalanced load. |
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Antunes, Luiz Fernando BisanFontes, João Vitor de Carvalhohttp://lattes.cnpq.br/9473668144091435http://lattes.cnpq.br/53952255360947542024-02-20T12:38:10Z2024-02-20T12:38:10Z2023-10-31ANTUNES, Luiz Fernando Bisan. Identificação de massas desbalanceadas em lavadoras de roupas com técnicas de redes neurais e visão computacional. 2023. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) – Universidade Federal de São Carlos, São Carlos, 2023. Disponível em: https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/19419.https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/19419The spinning phase is a primary function of washing machines which has the objective of extracting residual water from clothes by spinning a vertical axis basket suspended in four points. Either by the washing process or by inappropriate consumer usage, when the clothes are not uniformly distributed there is an unbalancing phenomenon that can result from small hit noises to product destruction. The research has the objective of evaluating the application of neural network techniques to identify unbalanced mass in washer machines using collected data from a computer vision system. By observing variables such as angular speed and translational movement from different parts, artificial intelligence techniques will be applied in order to identify and classify patterns created by different intensities of unbalancing loads. Initially, the systems of a washing machine and the unbalancing phenomenon will be described. The bibliographic review of digital image processing supports the computational vision system and algorithm. The practical experimentation will collect a data set from the entire inference space of possible unbalancing configurations, in such a way that enough data is provided to train, validate and test the neural network tools. It is expected the proposed system be capable of identifying and classifying different intensities of an unbalanced load.A etapa de centrifugação é uma função primária das lavadoras de roupa que tem como objetivo extrair água dos tecidos por meio da rotação do cesto em um eixo vertical suspenso por um conjunto de quatro apoios. Seja por meio do processo de lavagem ou pelo uso inadequado do usuário, quando a distribuição dos tecidos não é uniforme existe o fenômeno de desbalanceamento que pode resultar desde apenas ruídos de batidas até a destruição do produto. Este trabalho tem como objetivo avaliar a aplicação de técnicas de redes neurais para identificação de massas desbalanceadas em lavadoras de roupas utilizando dados obtidos por um sistema de visão computacional. Por meio da observação de variáveis como velocidade angular e movimentos de translação de diferentes componentes, técnicas de inteligência artificial serão aplicadas a fim de identificar e classificar padrões criados por diferentes intensidades de cargas desbalanceadas. Inicialmente será feito um detalhamento do sistema de uma lavadora de roupas e o fenômeno de desbalanceamento de cargas. A revisão bibliográfica sobre processamento de imagens digitais fundamenta o desenvolvimento do sistema e algoritmo de visão computacional. A experimentação prática buscará coletar um grande conjunto de dados abrangendo todo espaço de inferência de possíveis configurações de desbalanceamento, de tal modo que as ferramentas de rede neural tenham dados suficientes para o processo de treinamento, validação e teste. É esperado que o sistema de detecção proposto seja capaz de identificar e classificar diferentes intensidades de cargas desbalanceadas.Não recebi financiamentoporUniversidade Federal de São CarlosCâmpus São CarlosPrograma de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica - PPGEEUFSCarAttribution 3.0 Brazilhttp://creativecommons.org/licenses/by/3.0/br/info:eu-repo/semantics/openAccessLavadoras de roupaDetecção de desbalanceamentoVisão computacionalRedes neuraisENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICAENGENHARIASOUTROS::ENGENHARIA MECATRONICAIdentificação de massas desbalanceadas em lavadoras de roupas com técnicas de redes neurais e visão computacionalIdentifying unbalanced loads in clothes washers using neural networks and computer vision techniquesinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisreponame:Repositório Institucional da UFSCARinstname:Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR)instacron:UFSCARORIGINALDissertação_Final_LuizAntunes_FolhaAprov (1).pdfDissertação_Final_LuizAntunes_FolhaAprov (1).pdfapplication/pdf16784256https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/19419/1/Disserta%c3%a7%c3%a3o_Final_LuizAntunes_FolhaAprov%20%281%29.pdf376ba1718f6c48501824d025553ca0abMD51CC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-8913https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/19419/2/license_rdf3185b4de2190c2d366d1d324db01f8b8MD52TEXTDissertação_Final_LuizAntunes_FolhaAprov (1).pdf.txtDissertação_Final_LuizAntunes_FolhaAprov (1).pdf.txtExtracted texttext/plain150209https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/19419/3/Disserta%c3%a7%c3%a3o_Final_LuizAntunes_FolhaAprov%20%281%29.pdf.txt4f4997eefd8ab940c54d4d244c134020MD53ufscar/194192024-05-14 17:34:48.713oai:repositorio.ufscar.br:ufscar/19419Repositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.ufscar.br/oai/requestopendoar:43222024-05-14T17:34:48Repositório Institucional da UFSCAR - Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR)false |
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