MEDIÇÃO DE DISTÂNCIAS, ÁREAS E VOLUMES COM SECÇÃO TRANSVERSAL DE VISÃO BINOCULAR ARTIFICIA

Nome: Dijalma Fardin Junior
Tipo: Dissertação de mestrado acadêmico
Data de publicação: 15/07/2005
Orientador:

Nomeordem decrescente Papel
Alberto Ferreira De Souza Orientador

Banca:

Nomeordem decrescente Papel
Alberto Ferreira De Souza Orientador
Elias Silva de Oliveira Examinador Interno
Laércio Ferracioli Examinador Interno
Neyval Costa Reis Jr. Coorientador

Resumo: A visão permite a observação direta de informações visuais e espaciais, uma vez que capta a geometria dos objetos e o seu significado. No cérebro, os sistemas visuais fornecem informações para a percepção humana, permitindo a criação de imagens tridimensionais a partir de imagens bidimensionais. Disponibilizar a capacidade de fazer representações visuais a sistemas computacionais, facilitará a busca automática de objetos no meio físico, a percepção de suas características, a sua manipulação espacial, entre outras.
Este trabalho apresenta um estudo de algumas características do sistema de percepção visual e do sistema óculo-motor biológico. A proposta é implementar um sistema de visão binocular artificial capaz de modelar propriedades para o estudo do subsistema óculo-motor ligado ao controle do movimento de vergência dos olhos, necessário para a localização de um alvo no espaço. Para isso, será modelada matematicamente a visão binocular humana que, usando informações provenientes de imagens capturadas por câmeras stereos, controlará o foco de atenção nas mesmas.
Nossa meta será implementar um sistema capaz de computar o volume total de um objeto no espaço, com secção transversal constante, desde que escolhidos os pontos de fronteira deste, o que permitirá que se automatize o trabalho de medição de volume de objetos com este perfil, permitindo, por exemplo, que empresas de celulose, que hoje executam este trabalho de forma manual, lenta e imprecisa possa realizá-lo de forma precisa e com disponibilidade de resultados on-line. É importante notar, contudo, que, uma vez desenvolvida a tecnologia, esta poderá ser usada em outros contextos como a aplicação em empresas de transporte de cargas fracionadas, que lidam com um grande volume de embalagens que necessitam ser alocadas com aproveitamento de espaço.
Para a implementação do sistema, utilizaremos a ferramenta MAE (Máquina Associadora de Eventos), que é um framework baseado em redes neurais sem peso para plataformas UNIX que permite projetar estruturas modulares usando estas redes estudando suas propriedades. Nesta ferramenta, desenvolveremos software para a captura do cenário visual de entrada, filtros para pré-processamento das imagens, diferentes arquiteturas de redes neurais, scripts de treinamento, testes e coleta de resultados.
Como resultado, esperamos obter um sistema que modele a capacidade de localizar e extrair características de objetos de interesse no espaço 3D e, após a análise dos resultados, a validação da abordagem biológica, da ferramenta e metodologias adotadas, que motiva a continuação deste estudo em trabalhos futuros.

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