Análise de coloração de cabeamentos via visão computacional com utilização de pseudo-cores
Autor(a) principal: | |
---|---|
Data de Publicação: | 2024 |
Tipo de documento: | Trabalho de conclusão de curso |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UFRGS |
Texto Completo: | http://hdl.handle.net/10183/274478 |
Resumo: | Os avanços tecnológicos têm permitido uma utilização cada vez mais ampla da automação industrial para várias funções, especialmente aquelas que exigem reconhecimento de padrões, como operações de inspeção. Uma área em que a aplicação está crescendo é a visão computacional. Entre outras aplicações, sistemas de visão são usados para inspeções em linhas de montagem, onde a alta taxa de produção, combinada com a fadiga do operador, é propenso a falhas. Utilizando uma rotina pré-programada, um sistema de visão pode capturar imagens e comparar elas com padrões, analisando pontos que possam conter erros para alcançar a excelência operacional e entregar um produto final de alta qualidade. O presente trabalho tem como foco a inspeção de cabos usando conceitos de cores falsas. Considerando que cada cabo possui uma cor diferente, o sistema identifica a coloração do cabo, que deve ser colocada corretamente, pela da intensidade de pixels em imagens monocromáticas usando iluminação em diferentes espectros. A implementação dessas inspeções envolve a programação em parte do sistema de visão para analisar a cor dos cabos colocados durante a montagem da máquina usando o software CV-X simulator da Keyence. Através da implementação do sistema, o objetivo é identificar se a cor de cada cabo analisado corresponde à especificada para cada área de pixels analisada nos três canais (RGB). A análise de variância dos 3 espectros identificou maior influência da variação do tempo de abertura do obturador sobre o resultado final para os três espectros analisados, indicando, como no caso do espectro verde, que o brilho tem menor influência nos resultados do experimento proposto, ainda que estatisticamente significativa. Para uma análise da cor marrom, o experimento demonstrou resultados adequados em configurações medianas, ou seja, que a tempo de abertura do obturador obturador fosse parametrizada em 1/60 ms e o brilho em 325 (unidade adimensional). Porém, ao analisar o cabo verde e amarelo apresentado na imagem resultante, observou-se que a cor amarela estava atingindo alta intensidade de pixels nas imagens resultantes, causando ruído. Isso indica que a detecção de elementos de diferentes cores e texturas pode necessitar de configurações distintas de brilho e tempo de abertura do obturador, de acordo com a inspeção que se deseja realizar. |
id |
UFRGS-2_2b95cab886d00c0a51ea493d484ff729 |
---|---|
oai_identifier_str |
oai:www.lume.ufrgs.br:10183/274478 |
network_acronym_str |
UFRGS-2 |
network_name_str |
Repositório Institucional da UFRGS |
repository_id_str |
|
spelling |
Dall’oglio, Jean VictorAmorim, Heraldo José de2024-04-10T06:33:58Z2024http://hdl.handle.net/10183/274478001199642Os avanços tecnológicos têm permitido uma utilização cada vez mais ampla da automação industrial para várias funções, especialmente aquelas que exigem reconhecimento de padrões, como operações de inspeção. Uma área em que a aplicação está crescendo é a visão computacional. Entre outras aplicações, sistemas de visão são usados para inspeções em linhas de montagem, onde a alta taxa de produção, combinada com a fadiga do operador, é propenso a falhas. Utilizando uma rotina pré-programada, um sistema de visão pode capturar imagens e comparar elas com padrões, analisando pontos que possam conter erros para alcançar a excelência operacional e entregar um produto final de alta qualidade. O presente trabalho tem como foco a inspeção de cabos usando conceitos de cores falsas. Considerando que cada cabo possui uma cor diferente, o sistema identifica a coloração do cabo, que deve ser colocada corretamente, pela da intensidade de pixels em imagens monocromáticas usando iluminação em diferentes espectros. A implementação dessas inspeções envolve a programação em parte do sistema de visão para analisar a cor dos cabos colocados durante a montagem da máquina usando o software CV-X simulator da Keyence. Através da implementação do sistema, o objetivo é identificar se a cor de cada cabo analisado corresponde à especificada para cada área de pixels analisada nos três canais (RGB). A análise de variância dos 3 espectros identificou maior influência da variação do tempo de abertura do obturador sobre o resultado final para os três espectros analisados, indicando, como no caso do espectro verde, que o brilho tem menor influência nos resultados do experimento proposto, ainda que estatisticamente significativa. Para uma análise da cor marrom, o experimento demonstrou resultados adequados em configurações medianas, ou seja, que a tempo de abertura do obturador obturador fosse parametrizada em 1/60 ms e o brilho em 325 (unidade adimensional). Porém, ao analisar o cabo verde e amarelo apresentado na imagem resultante, observou-se que a cor amarela estava atingindo alta intensidade de pixels nas imagens resultantes, causando ruído. Isso indica que a detecção de elementos de diferentes cores e texturas pode necessitar de configurações distintas de brilho e tempo de abertura do obturador, de acordo com a inspeção que se deseja realizar.Technological developments have allowed an increasingly broad use of industrial automation for various functions, especially those requiring pattern recognition, such as inspection operations. An area in which utilization is growing is computer vision. Among other applications, vision systems are used for assembly line inspection, where the high production rate, combined with operator fatigue, is prone to failure. Using a pre programmed routine, a vision system can capture images and compare them to standards, analyzing points that may have errors to achieve operational excellence and deliver a high-quality end product. The present study focuses on cable inspection using false colors concepts. Considering that each cable has a different color, the system identifies the cable coloring, which must be placed correctly, through the pixel intensity of monochromatic images using different spectrum illumination. Implementing these inspections involves programming a part of a vision system to analyze the color of cables placed during the machine assembly using the CV-X simulator software from Keyence. Through the implementation of the system, the objective is to determine whether the color of each examined cable corresponds to the specified color for each pixel area analyzed in the three channels (RGB). The variance analysis of the 3 spectrum identified a greater influence of the variation in shutter opening time on the final result for all three spectrum analyzed, indicating, as in the case of the green spectrum, that brightness has less influence on the results of the proposed experiment, even though it is statistically significant. For a brown color analysis, the experiment showed suitable results under moderate settings, specifically when the shutter opening time was parameterized at 1/60 ms and the brightness at 325 (dimensionless unit). However, when analyzing the green and yellow cable presented in the resulting image, it was observed that the yellow color was reaching high pixel intensity in the resulting images, causing noise. This indicates that the detection of elements with different colors and textures may require distinct configurations of brightness and shutter opening time, depending on the inspection being conducted.application/pdfporProcessamento digital de imagensVisão computacionalCoresComputer visionColor image processingIndustrial automationFalse colorAnálise de coloração de cabeamentos via visão computacional com utilização de pseudo-coresinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisUniversidade Federal do Rio Grande do SulEscola de EngenhariaPorto Alegre, BR-RS2024Engenharia de Controle e Automaçãograduaçãoinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UFRGSinstname:Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)instacron:UFRGSTEXT001199642.pdf.txt001199642.pdf.txtExtracted Texttext/plain72933http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/274478/2/001199642.pdf.txt78a14174a9f8e7e9a766a71256564601MD52ORIGINAL001199642.pdfTexto completoapplication/pdf7658398http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/274478/1/001199642.pdfb656406f77e63878680223a083becd86MD5110183/2744782024-04-11 06:25:58.102449oai:www.lume.ufrgs.br:10183/274478Repositório de PublicaçõesPUBhttps://lume.ufrgs.br/oai/requestopendoar:2024-04-11T09:25:58Repositório Institucional da UFRGS - Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)false |
dc.title.pt_BR.fl_str_mv |
Análise de coloração de cabeamentos via visão computacional com utilização de pseudo-cores |
title |
Análise de coloração de cabeamentos via visão computacional com utilização de pseudo-cores |
spellingShingle |
Análise de coloração de cabeamentos via visão computacional com utilização de pseudo-cores Dall’oglio, Jean Victor Processamento digital de imagens Visão computacional Cores Computer vision Color image processing Industrial automation False color |
title_short |
Análise de coloração de cabeamentos via visão computacional com utilização de pseudo-cores |
title_full |
Análise de coloração de cabeamentos via visão computacional com utilização de pseudo-cores |
title_fullStr |
Análise de coloração de cabeamentos via visão computacional com utilização de pseudo-cores |
title_full_unstemmed |
Análise de coloração de cabeamentos via visão computacional com utilização de pseudo-cores |
title_sort |
Análise de coloração de cabeamentos via visão computacional com utilização de pseudo-cores |
author |
Dall’oglio, Jean Victor |
author_facet |
Dall’oglio, Jean Victor |
author_role |
author |
dc.contributor.author.fl_str_mv |
Dall’oglio, Jean Victor |
dc.contributor.advisor1.fl_str_mv |
Amorim, Heraldo José de |
contributor_str_mv |
Amorim, Heraldo José de |
dc.subject.por.fl_str_mv |
Processamento digital de imagens Visão computacional Cores |
topic |
Processamento digital de imagens Visão computacional Cores Computer vision Color image processing Industrial automation False color |
dc.subject.eng.fl_str_mv |
Computer vision Color image processing Industrial automation False color |
description |
Os avanços tecnológicos têm permitido uma utilização cada vez mais ampla da automação industrial para várias funções, especialmente aquelas que exigem reconhecimento de padrões, como operações de inspeção. Uma área em que a aplicação está crescendo é a visão computacional. Entre outras aplicações, sistemas de visão são usados para inspeções em linhas de montagem, onde a alta taxa de produção, combinada com a fadiga do operador, é propenso a falhas. Utilizando uma rotina pré-programada, um sistema de visão pode capturar imagens e comparar elas com padrões, analisando pontos que possam conter erros para alcançar a excelência operacional e entregar um produto final de alta qualidade. O presente trabalho tem como foco a inspeção de cabos usando conceitos de cores falsas. Considerando que cada cabo possui uma cor diferente, o sistema identifica a coloração do cabo, que deve ser colocada corretamente, pela da intensidade de pixels em imagens monocromáticas usando iluminação em diferentes espectros. A implementação dessas inspeções envolve a programação em parte do sistema de visão para analisar a cor dos cabos colocados durante a montagem da máquina usando o software CV-X simulator da Keyence. Através da implementação do sistema, o objetivo é identificar se a cor de cada cabo analisado corresponde à especificada para cada área de pixels analisada nos três canais (RGB). A análise de variância dos 3 espectros identificou maior influência da variação do tempo de abertura do obturador sobre o resultado final para os três espectros analisados, indicando, como no caso do espectro verde, que o brilho tem menor influência nos resultados do experimento proposto, ainda que estatisticamente significativa. Para uma análise da cor marrom, o experimento demonstrou resultados adequados em configurações medianas, ou seja, que a tempo de abertura do obturador obturador fosse parametrizada em 1/60 ms e o brilho em 325 (unidade adimensional). Porém, ao analisar o cabo verde e amarelo apresentado na imagem resultante, observou-se que a cor amarela estava atingindo alta intensidade de pixels nas imagens resultantes, causando ruído. Isso indica que a detecção de elementos de diferentes cores e texturas pode necessitar de configurações distintas de brilho e tempo de abertura do obturador, de acordo com a inspeção que se deseja realizar. |
publishDate |
2024 |
dc.date.accessioned.fl_str_mv |
2024-04-10T06:33:58Z |
dc.date.issued.fl_str_mv |
2024 |
dc.type.status.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/publishedVersion |
dc.type.driver.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/bachelorThesis |
format |
bachelorThesis |
status_str |
publishedVersion |
dc.identifier.uri.fl_str_mv |
http://hdl.handle.net/10183/274478 |
dc.identifier.nrb.pt_BR.fl_str_mv |
001199642 |
url |
http://hdl.handle.net/10183/274478 |
identifier_str_mv |
001199642 |
dc.language.iso.fl_str_mv |
por |
language |
por |
dc.rights.driver.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/openAccess |
eu_rights_str_mv |
openAccess |
dc.format.none.fl_str_mv |
application/pdf |
dc.source.none.fl_str_mv |
reponame:Repositório Institucional da UFRGS instname:Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS) instacron:UFRGS |
instname_str |
Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS) |
instacron_str |
UFRGS |
institution |
UFRGS |
reponame_str |
Repositório Institucional da UFRGS |
collection |
Repositório Institucional da UFRGS |
bitstream.url.fl_str_mv |
http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/274478/2/001199642.pdf.txt http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/274478/1/001199642.pdf |
bitstream.checksum.fl_str_mv |
78a14174a9f8e7e9a766a71256564601 b656406f77e63878680223a083becd86 |
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv |
MD5 MD5 |
repository.name.fl_str_mv |
Repositório Institucional da UFRGS - Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS) |
repository.mail.fl_str_mv |
|
_version_ |
1801224681682894848 |