Inspeção automática da qualidade de codificação em garrafas PET utilizando visão computacional em sistema embarcado

• Autor(a) principal: Souza, Gabriel Araújo de
• Data de Publicação: 2021
• Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFRGS
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/10183/235810
• topic: Visão computacional; Processamento de imagens; Reconhecimento de padrões; Computer vision; Raspberry Pi; Image processing; Automatic inspection

A qualidade da embalagem é um fator determinante na escolha de determinado produto por um consumidor. Além da aparência adequada, os requisitos legais exigem que certas informações estejam disponíveis para o consumidor. Este trabalho tem como objetivo principal avaliar a viabilidade técnica de utilizar uma placa Raspberry Pi e câmera de baixo custo Raspberry Pi Camera num sistema inspetor automático de qualidade de codificação em garrafas PET. Este sistema consiste na captura da imagem digital, tratamento da imagem obtida e posterior realização de reconhecimento de texto visando encontrar o conjunto de caracteres definidos para cada modelo de garrafa. Caso todos os caracteres necessários sejam encontrados, a garrafa é classificada como conforme. Foram utilizados dois modelos de garrafas, e capturadas 24 imagens de cada, sendo 15 destas de exemplos de garrafa conforme e 9 com alguma não conformidade. Os testes foram divididos em duas sequências de métodos de processamento. A segunda sequência obteve 91,7% de acurácia para as garrafas do modelo A e 83,3% para o modelo B. As classificações incorretas resultam principalmente de fatores associados à iluminação e atrasos na captura das imagens. Para melhorar os resultados sugere-se realizar os testes em ambiente com iluminação mais controlada e utilizar uma placa microprocessada com maior capacidade.