Estrutura a partir do Movimento em Sistemas Autónomos

Mestrado em Engenharia Electrotécnica e de Computadores - Ramo de Sistemas Autónomos

BoaVista – Sensor Dedicado de Visão Artificial Baseado em Hardware (Re)configurável

4º Festival Nacional de Robótica - Actas do Encontro Científico - Proceedings of the Scientific Meeting, Biblioteca Almeida Garrett, Palácio de Cristal – Porto, 23-24 Abril 2004

Calibração de Roscados

Na presente dissertação é proposto o desenvolvimento de um novo sistema de calibração de roscados de exteriores através de visão computacional. A calibração de roscados de exterior consiste na obtenção do diâmetro efectivo, do diâmetro exterior e do passo, e no cálculo da incerteza expandida correspondente. Actualmente, a calibração é efectuada com o auxílio de máquinas universais (SIP), na qual o diâmetro efectivo é obtido através de um modelo matemático, pois não se consegue obtê-lo directamente. O sistema de calibração por visão computacional tem como objectivo obter-se o diâmetro efectivo directamente, assim como as restantes características. A vantagem deste novo sistema será para roscados com dimensões inferiores a 2 mm, que não se conseguem medir utilizando a SIP. A desvantagem é referente a diâmetros superiores a 2 mm, devido à resolução obtida com a câmara utilizada. Este sistema foi validado por comparação com a calibração utilizando como equipamento calibrador a SIP. Ao longo da dissertação irão ser explicados todos os passos dados para a calibração de roscados de exterior.

Quantificação da falha na madeira em juntas coladas utilizando técnicas de visão artificial

Com o emprego de adesivos pode-se obter um grande número de produtos derivados da madeira. Para confecção industrial de produtos de madeira colada, normas reconhecidas internacionalmente exigem que a adesão da madeira seja testada segundo procedimentos padronizados e que nos resultados destes testes seja reportado, além da resistência das juntas, o porcentual de falha na madeira. Para avaliação da falha a norma ASTM D5266-99 recomenda o emprego de uma rede de quadrículas traçada sobre um material transparente. Contudo, esta avaliação, além de demandar muito tempo, ainda é realizada com muita subjetividade. A hipótese do presente trabalho é que se pode quantificar a falha na madeira com um sistema de visão artificial, tornando o procedimento mais rápido e menos sujeito à subjetividade. Foram testados dois tipos de algoritmos de limiarização automática em imagens adquiridas com digitalizadores de mesa. Concluiu-se que a falha na madeira pode ser quantificada por limiarização automática em substituição ao método convencional das quadrículas. Os algoritmos testados apresentaram erro médio absoluto menor que 3% em relação ao sistema convencional da rede quadriculada.

Discriminação entre estágios nutricionais na cultura do trigo com técnicas de visão artificial e medidor portátil de clorofila

O ajuste da adubação nitrogenada é um tema que suscita preocupações econômicas e ambientais em todo o mundo. Isso decorre da elevada resposta das culturas, especialmente gramíneas, ao nitrogênio e da falta de métodos adequados de quantificação de sua disponibilidade no solo. Com o objetivo de avaliar a discriminação de três estágios nutricionais na cultura do trigo, foram utilizadas imagens digitais e um medidor portátil de clorofila (SPAD -502). Os dados foram coletados em três épocas (8; 14 e 20 dias após a adubação nitrogenada em cobertura - DAA), em parcelas de trigo submetidas a três doses de N (0; 30 e 60 kg ha-1). As imagens foram processadas para desenvolvimento dos classificadores multivariados, utilizando-se de nove índices espectrais com as combinações dos valores médios dos "pixels". Os dados de clorofila e N foliar foram utilizados para desenvolver classificadores univariados. Verificou-se que o sistema de visão artificial foi mais eficiente que o SPAD aos 8 DAA. Aos 14 e 20 DAA, a classificação univariada com os dados SPAD foi equivalente aos classificadores com dados de imagens. Com a utilização das imagens digitais, foi possível discriminar os estágios nutricionais oito dias após a primeira adubação nitrogenada em cobertura.

Reconhecimento de caracteres alfanuméricos de placas em imagens de veículos

Sistemas de visão artificial são cada vez mais usados para auxiliar seres humanos a realizar diferentes tarefas. Estes sistemas são capazes de reconhecer padrões em imagens complexas. Técnicas de visão computacional têm encontrado crescente aplicação em estudos e sistemas de controle e monitoração de tráfego de automóveis. Uma das áreas de pesquisa que tem sido objeto de estudo por diferentes grupos é a leitura automática de placas de matrículas como forma de detectar transgressores, encontrar carros roubados ou efetuar estudos de origem/destino [BAR99]. Com o constante crescimento do volume de tráfego de automóvel e a limitada capacidade dos sensores convencionais, especialistas da área recorrem a técnicas de identificação automática de veículos para obter dados relativos ao escoamento de tráfego. A identificação automática de veículos tem tido essencialmente duas abordagens distintas: a utilização de transponders e a utilização de técnicas de visão computacional [INI85] . Estas são essencialmente úteis em casos em que não é viável obrigar os motoristas a instalar transponders em seus automóveis. No entanto, essas técnicas são mais sensíveis às condições atmosféricas e de iluminação tais como nevoeiros, chuva intensa, luz noturna, reflexos em superfícies, etc. Este trabalho apresenta um estudo de diversas técnicas de processamento de imagem objetivando o aperfeiçoamento de um sistema de identificação automática de placas de veículos. Este aperfeiçoamento está relacionado com a diminuição do tempo de execução necessário à localização e reconhecimento dos caracteres contidos nas placas dos veículos bem como a melhorar a taxa de sucesso no seu reconhecimento. A primeira versão do sistema de identificação da placas de veículos descrito em [SOU2000], desenvolvido no CPG-EE da UFRGS, denominado SIAV 1.0, localiza e extrai 91,3% das placas corretamente mas apresenta uma taxa de reconhecimento das placas de 37,3%, assim como um tempo de processamento não satisfatório. Neste trabalho, cujo sistema desenvolvido é denominado SIAV 2.0, a imagem é previamente processada através da aplicação de técnicas de realce da imagem. O principal objetivo das técnicas de realce é processar a imagem de modo que o resultado seja mais apropriado para uma aplicação específica do que a imagem original [GON93]. O sistema busca melhorar a qualidade da imagem eliminando ou suavizando sombras e reflexos presentes na cena em virtude da iluminação não controlada. Visando um menor tempo de execução durante o tratamento e análise da imagem um estudo estatístico baseado na distribuição gaussiana foi realizado de maneira a restringir a área de análise a ser processada. O SIAV possui duas redes neurais como ferramentas de reconhecimento de caracteres. A partir da análise dos diferentes modelos de redes neurais empregados na atualidade, foi desenvolvida uma nova arquitetura de rede a ser utilizada pelo SIAV 2.0 que oferece uma taxa de reconhecimento superior a rede neural usada no SIAV 1.0. Visando um melhor tempo de execução, a implementação em hardware dedicado para este modelo é abordado. Os testes foram realizados com três bancos de imagens obtidas por câmeras diferentes, inclusive por dispositivo "pardal" comercial. Estes testes foram realizados para verificar a efetividade dos algoritmos aperfeiçoados.

Mapeamento robótico 2,5-D com representação em grade de ocupação-elevação

This work introduces a new method for environment mapping with three-dimensional information from visual information for robotic accurate navigation. Many approaches of 3D mapping using occupancy grid typically requires high computacional effort to both build and store the map. We introduce an 2.5-D occupancy-elevation grid mapping, which is a discrete mapping approach, where each cell stores the occupancy probability, the height of the terrain at current place in the environment and the variance of this height. This 2.5-dimensional representation allows that a mobile robot to know whether a place in the environment is occupied by an obstacle and the height of this obstacle, thus, it can decide if is possible to traverse the obstacle. Sensorial informations necessary to construct the map is provided by a stereo vision system, which has been modeled with a robust probabilistic approach, considering the noise present in the stereo processing. The resulting maps favors the execution of tasks like decision making in the autonomous navigation, exploration, localization and path planning. Experiments carried out with a real mobile robots demonstrates that this proposed approach yields useful maps for robot autonomous navigation

Seleção de features guiada por atenção visual em imagens com fóvea

Visual attention is a very important task in autonomous robotics, but, because of its complexity, the processing time required is significant. We propose an architecture for feature selection using foveated images that is guided by visual attention tasks and that reduces the processing time required to perform these tasks. Our system can be applied in bottom-up or top-down visual attention. The foveated model determines which scales are to be used on the feature extraction algorithm. The system is able to discard features that are not extremely necessary for the tasks, thus, reducing the processing time. If the fovea is correctly placed, then it is possible to reduce the processing time without compromising the quality of the tasks outputs. The distance of the fovea from the object is also analyzed. If the visual system loses the tracking in top-down attention, basic strategies of fovea placement can be applied. Experiments have shown that it is possible to reduce up to 60% the processing time with this approach. To validate the method, we tested it with the feature algorithm known as Speeded Up Robust Features (SURF), one of the most efficient approaches for feature extraction. With the proposed architecture, we can accomplish real time requirements of robotics vision, mainly to be applied in autonomous robotics

Odometria visual baseada em técnicas de structure from motion

Visual Odometry is the process that estimates camera position and orientation based solely on images and in features (projections of visual landmarks present in the scene) extraced from them. With the increasing advance of Computer Vision algorithms and computer processing power, the subarea known as Structure from Motion (SFM) started to supply mathematical tools composing localization systems for robotics and Augmented Reality applications, in contrast with its initial purpose of being used in inherently offline solutions aiming 3D reconstruction and image based modelling. In that way, this work proposes a pipeline to obtain relative position featuring a previously calibrated camera as positional sensor and based entirely on models and algorithms from SFM. Techniques usually applied in camera localization systems such as Kalman filters and particle filters are not used, making unnecessary additional information like probabilistic models for camera state transition. Experiments assessing both 3D reconstruction quality and camera position estimated by the system were performed, in which image sequences captured in reallistic scenarios were processed and compared to localization data gathered from a mobile robotic platform

Desenvolvimento de esquema de controle com realimentação visual para um robô manipulador

This work proposes a kinematic control scheme, using visual feedback for a robot arm with five degrees of freedom. Using computational vision techniques, a method was developed to determine the cartesian 3d position and orientation of the robot arm (pose) using a robot image obtained through a camera. A colored triangular label is disposed on the robot manipulator tool and efficient heuristic rules are used to obtain the vertexes of that label in the image. The tool pose is obtained from those vertexes through numerical methods. A color calibration scheme based in the K-means algorithm was implemented to guarantee the robustness of the vision system in the presence of light variations. The extrinsic camera parameters are computed from the image of four coplanar points whose cartesian 3d coordinates, related to a fixed frame, are known. Two distinct poses of the tool, initial and final, obtained from image, are interpolated to generate a desired trajectory in cartesian space. The error signal in the proposed control scheme consists in the difference between the desired tool pose and the actual tool pose. Gains are applied at the error signal and the signal resulting is mapped in joint incrementals using the pseudoinverse of the manipulator jacobian matrix. These incrementals are applied to the manipulator joints moving the tool to the desired pose

Planejamento cooperativo de tarefas em um ambiente de futebol de robôs

Este trabalho apresenta o desenvolvimento de um método de coordenação e cooperação para uma frota de mini-robôs móveis. O escopo do desenvolvimento é o futebol de robôs. Trata-se de uma plataforma bem estruturada, dinâmica e desenvolvida no mundo inteiro. O futebol de robôs envolve diversos campos do conhecimento incluindo: visão computacional, teoria de controle, desenvolvimento de circuitos microcontrolados, planejamento cooperativo, entre outros. A título de organização os sistema foi dividido em cinco módulos: robô, visão, localização, planejamento e controle. O foco do trabalho se limita ao módulo de planejamento. Para auxiliar seu desenvolvimento um simulador do sistema foi implementado. O simulador funciona em tempo real e substitui os robôs reais. Dessa forma os outros módulos permanecem praticamente inalterados durante uma simulação ou execução com robôs reais. Para organizar o comportamento dos robôs e produzir a cooperação entre eles foi adotada uma arquitetura hierarquizada: no mais alto nível está a escolha do estilo de jogo do time; logo abaixo decide-se o papel que cada jogador deve assumir; associado ao papel temos uma ação específica e finalmente calcula-se a referência de movimento do robô. O papel de um robô dita o comportamento do robô na dada ocasião. Os papéis são alocados dinamicamente durante o jogo de forma que um mesmo robô pode assumir diferentes papéis no decorrer da partida

Identificação Visual de Caixas de Medicamentos Usando Features Correspondentes

This work uses computer vision algorithms related to features in the identification of medicine boxes for the visually impaired. The system is for people who have a disease that compromises his vision, hindering the identification of the correct medicine to be ingested. We use the camera, available in several popular devices such as computers, televisions and phones, to identify the box of the correct medicine and audio through the image, showing the poor information about the medication, such: as the dosage, indication and contraindications of the medication. We utilize a model of object detection using algorithms to identify the features in the boxes of drugs and playing the audio at the time of detection of feauteres in those boxes. Experiments carried out with 15 people show that where 93 % think that the system is useful and very helpful in identifying drugs for boxes. So, it is necessary to make use of this technology to help several people with visual impairments to take the right medicine, at the time indicated in advance by the physician

Construção de mosaicos georreferenciados usando imagens aéreas de pequeno formato

In this work we propose a technique that uses uncontrolled small format aerial images, or SFAI, and stereohotogrammetry techniques to construct georeferenced mosaics. Images are obtained using a simple digital camera coupled with a radio controlled (RC) helicopter. Techniques for removing common distortions are applied and the relative orientation of the models are recovered using projective geometry. Ground truth points are used to get absolute orientation, plus a definition of scale and a coordinate system which relates image measures to the ground. The mosaic is read into a GIS system, providing useful information to different types of users, such as researchers, governmental agencies, employees, fishermen and tourism enterprises. Results are reported, illustrating the applicability of the system. The main contribution is the generation of georeferenced mosaics using SFAIs, which have not yet broadly explored in cartography projects. The proposed architecture presents a viable and much less expensive solution, when compared to systems using controlled pictures

Uma metodologia para a geração de conteúdos digitais baseado na utilização de estudios virtuais com realidade aumentada

Pós-graduação em Televisão Digital: Informação e Conhecimento - FAAC