Identificação de características dimensionais em peças planas através da visão computacional

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Brezolin, Eduardo Denner
Data de Publicação: 2022
Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFRGS
Texto Completo: http://hdl.handle.net/10183/251719
Resumo: Sistemas de visão computacional são ferramentas utilizadas em diversas áreas da indústria, e cuja utilização têm crescido rapidamente. Um sistema completo é capaz de adquirir, corrigir distorções e processar imagens para posterior identificação e coleta de dados para determinada aplicação. Para a concepção deste trabalho, uma bancada de testes foi construída com a iluminação adequada para compor o sistema de aquisição de imagem. Além disso, algoritmos foram implementados para a correção de distorções radiais e tangenciais de imagens, processamento e identificação de bordas, reconhecimento de formas e leitura de medidas. O sistema criado foi utilizado com a finalidade de reconhecer formas e medidas em peças planas. A validação do projeto desenvolvido foi feita através da comparação dos resultados obtidos com medidas coletadas em uma peça projetada em CAD e cortada em uma máquina de corte a laser com os valores encontrados pelo algoritmo em uma imagem digital. O sistema mostrou-se eficiente com a identificação das formas geométricas propostas e com a extração de medidas em elementos com maiores dimensões, apresentando diferenças menores que 0,8% entre as medidas. Contudo, para formas com menores dimensões, diferenças de até 6,02% são apresentadas, indicando necessidade de melhorias futuras.
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spelling Brezolin, Eduardo DennerAmorim, Heraldo José de2022-11-24T04:46:57Z2022http://hdl.handle.net/10183/251719001153695Sistemas de visão computacional são ferramentas utilizadas em diversas áreas da indústria, e cuja utilização têm crescido rapidamente. Um sistema completo é capaz de adquirir, corrigir distorções e processar imagens para posterior identificação e coleta de dados para determinada aplicação. Para a concepção deste trabalho, uma bancada de testes foi construída com a iluminação adequada para compor o sistema de aquisição de imagem. Além disso, algoritmos foram implementados para a correção de distorções radiais e tangenciais de imagens, processamento e identificação de bordas, reconhecimento de formas e leitura de medidas. O sistema criado foi utilizado com a finalidade de reconhecer formas e medidas em peças planas. A validação do projeto desenvolvido foi feita através da comparação dos resultados obtidos com medidas coletadas em uma peça projetada em CAD e cortada em uma máquina de corte a laser com os valores encontrados pelo algoritmo em uma imagem digital. O sistema mostrou-se eficiente com a identificação das formas geométricas propostas e com a extração de medidas em elementos com maiores dimensões, apresentando diferenças menores que 0,8% entre as medidas. Contudo, para formas com menores dimensões, diferenças de até 6,02% são apresentadas, indicando necessidade de melhorias futuras.Computer vision systems are widely used tools found in different industrial areas. As time goes by, there is a growing number of possible applications. A complete computer vision system can acquire images, correct distortions and process images for later analysis depending on the specific goals of the application. Aiming for the best possible results, a test bench built for this study provides a light system suitable to illuminate the object of interest. Furthermore, algorithms responsible for radial and tangential correction were developed, as well as for border identification, geometric shape recognition and measurements. The main goal of the developed system is to recognize and take measures of geometric shapes specifically for flat products. A test object was designed in CAD software and produced using a laser cutting machine to validate the system. The vision system generated data compared with measures previously taken using a calliper determined the system’s accuracy. The vision system was proven to be efficient in the identification of specific geometric shapes. It was also capable of measuring larger shapes with errors below 0.8%. For smaller size shapes, the errors rise to 6.02%. Further improvements are needed to enhance the system’s accuracy for small-size shapes.application/pdfporEngenharia de controle e automaçãoVisão computacionalProcessamento de imagensComputer visionImage processingIdentification of shapes and measuresControl and AutomationIdentificação de características dimensionais em peças planas através da visão computacionalinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisUniversidade Federal do Rio Grande do SulEscola de EngenhariaPorto Alegre, BR-RS2022Engenharia de Controle e Automaçãograduaçãoinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UFRGSinstname:Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)instacron:UFRGSTEXT001153695.pdf.txt001153695.pdf.txtExtracted Texttext/plain58999http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/251719/2/001153695.pdf.txt74de8c2d43658e773a568a8d9608790aMD52ORIGINAL001153695.pdfTexto completoapplication/pdf13703304http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/251719/1/001153695.pdfe4108edc500ab25c826738e710326ff4MD5110183/2517192022-12-18 05:47:22.380488oai:www.lume.ufrgs.br:10183/251719Repositório de PublicaçõesPUBhttps://lume.ufrgs.br/oai/requestopendoar:2022-12-18T07:47:22Repositório Institucional da UFRGS - Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)false
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