Comparação de algoritmos de visão computacional tradicional e aprendizado de máquina aplicados na automatização de uma mesa de pinball

• Autor(a) principal: Assis, Lucas de
• Data de Publicação: 2023
• Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UNIVATES (Biblioteca Digital da Univates - BD)
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/10737/3696
• topic: ENG; Visão computacional; Aprendizado de máquina; Métodos tradicionais; Computer vision; Machine learning; Traditional methods

O aprendizado de máquina já é realidade a muito tempo na criação de ferramentas de visão computacional e recentemente tem se popularizado com a criação de carros autônomos que utilizam redes neurais convolucionais (RNC) para realizar a classificação e detecção de objetos em imagens, porém isso não necessariamente significa que as técnicas de visão computacional tradicionais se tornaram obsoletas e foram substituídas pelas RNC. Neste trabalho serão aplicados 5 métodos na tarefa de automatização de uma mesa de pinball, sendo 3 deles métodos tradicionais que são algoritmos matemáticos como transformada de Hough, diferença absoluta e segmentação por cor. E outros 2 métodos de aprendizado de máquina adaptados ao seu cenário de hardware com a biblioteca YOLO que utiliza RNC para ler e extrair informações de imagens com a proposta de ter alta velocidade de processamento sem abrir muita mão da precisão e da acurácia. Nos resultados deste trabalho é possível entender melhor as vantagens e desvantagens de cada abordagem por meio dos resultados de precisão, acurácia e tempo de processamento de cada solução.