Sistema de Detecção de Defeitos Visuais em Pisos Cerâmicos Baseado em Processamento de Imagens e Aprendizado de Máquina

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Sistema de Detecção de Defeitos Visuais em Pisos Cerâmicos Baseado em Processamento de Imagens e Aprendizado de Máquina

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Título: Sistema de Detecção de Defeitos Visuais em Pisos Cerâmicos Baseado em Processamento de Imagens e Aprendizado de Máquina
Autor: Macarini, Luiz Antonio Buschetto
Resumo: A indústria cerâmica possui um sistema de produção altamente industrializado, exceto pelo controle de qualidade. Este ainda é feito por humanos, limitando a velocidade do processo. Os seres humanos podem trabalhar por uma quantidade limitada de horas e seu julgamento é afetado pela fadiga. Sendo assim, o processo poderia ser melhorado utilizando um sistema automatizado para este fim. Neste contexto, o presente trabalho propõe um sistema completo para verificação de defeitos visuais em pisos cerâmicos baseado em processamento de imagens e aprendizado de máquina. O sistema possui quatro etapas: aquisição de imagens, pré-processamento, extração de características e classificação. Na etapa de extração de características, foram comparados dois algoritmos. Na classificação foram testados cinco classificadores, visando buscar o melhor resultado para esta aplicação. O sistema foi implementado utilizando as bibliotecas OpenCV. O sistema apresentou resultados satisfatórios em relação ao tempo de processamento e a taxa de acerto, demonstrando a viabilidade técnica desta proposta.The ceramic industry has a highly automated production system. The quality control, however, is still performed by humans, which limits its speed. Humans can work during a limited number of hours and get tired, having their judgment affected by the fatigue. This process can be improved using an automated system. In this context, this work proposes a complete verification system for ceramic tiles based on image processing and machine learning. The system has four steps: image acquisition, pre-processing, feature extraction and classification. In the feature extraction step, two algorithms were compared. For classification, five algorithms were tested, aiming to obtain the best result for this application. The system was implemented using OpenCV libraries. The system presented satisfactory results both in processing time and accuracy, showing the viability of the proposed approach.
Descrição: TCC (graduação) - Universidade Federal de Santa Catarina. Campus Araranguá. Engenharia da Computação.
URI: https://repositorio.ufsc.br/xmlui/handle/123456789/182175
Data: 2017-12-13


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