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http://hdl.handle.net/1843/HSAA-6M2PLW| Type: | Dissertação de Mestrado |
| Title: | Sistema de identificação da ordem de produção estampada em tarugos de aço |
| Authors: | Marcelo Cherem Ramalho |
| First Advisor: | Antonio de Padua Braga |
| First Co-advisor: | Walmir Matos Caminhas |
| First Referee: | Hani Camille Yehia |
| Second Referee: | Arnaldo de Albuquerque Araujo |
| Third Referee: | Douglas Rodrigues Oliveira |
| Abstract: | Esta dissertação apresenta um estudo sobre as ferramentas de reconhecimento de caracteres para a aplicação em um problema real na Gerdau Açominas. O problema é a identificação de números de Ordem de Produção (OP) em peças de aço (tarugos). O reconhecimento visa a automatização completa da LIT (linha de inspeção de tarugos). Pelaidentificação da OP, o sistema modifica as variáveis paramétricas da linha de inspeção e separa os tarugos para cada cliente, evitando-se problemas como mistura de peças e inspeções com parâmetros errados. O estudo é realizado nas imagens coletadas, visandofornecer requisitos para a escolha dos algoritmos. O problema é dividido em etapas de segmentação, extração de características e classificação. São estudados e propostos métodos nestas áreas, levando em consideração a variação de escala e rotação dos caracteres. Pri-meiramente, são realizados testes em imagens coletadas em laboratório, sem condicionamento de escala ou rotação. A rotação é resolvida pela análise da característica de textura presente no tarugo, diminuindo o custo computacional e fornecendo rotação constante para a etapa de extração de características. Esta técnica forneceu 100% de acerto nas imagens coletadas em laboratório. Como as etapas de extração de características utilizam como base a imagem limiarizada, um estudo é realizado sobre os diferentes tipos de ferramentas propostas na literatura. Com a análise das imagens é proposto ummétodo para a extração do caractere a partir da imagem em escala de cinza. Na etapa de reconhecimento foi testado o método de casamento de padrões, implementado através da correlação cruzada normalizada. Os resultados demonstram um desempenho de 98% para imagens com bom contraste e pouca deformação, indicando a necessidade de um maior condicionamento na iluminação e escala. A segunda fase demonstra resultados prelimi-nares em imagens coletadas na linha de inspeção. A identificação da rotação foi correta em 94% das imagens testadas. As imagens apresentam um melhor condicionamento deiluminação e escala, fornecendo resultados promissores para a implementação do sistema. |
| Abstract: | This dissertation presents an overview of character recognition methods for application in a real problem of Gerdau Açominas. The problem consists of the identification of OP (Production Order) numbers imprint on steel objects (billets). The recognition will complete the automation of the inspection line. The parameters for the inspectionare defined by the OP number. After the inspection the billets are separated by client. The correct recognition prevent problems such as mixture of billets and the inspection of billets with wrong parameters. The study is carried through with the collected images, supplying requirements for the choice of the algorithms. The problem is divided in three stages: segmentation, feature extraction and classification. Methods are proposed in these areas, in two fronts. First, tests in images collected in laboratory are carried through, without conditioning the scale or rotation. The rotation is decided by the analysis of the texture present in the billets, diminishing the computational cost and supplying constantrotation for the stage of feature extraction. The method achieved a identification rate of 100% in images collected in laboratory. Most feature extraction methods are designed for solid binary images. A study is carried through on the different methods in literature. With the analysis of the collected images, a method for the extraction of the characterfrom the gray level image is proposed. In the stage of recognition, the method of tem- plate matching was tested, implemented by a normalized cross correlation. The method provided a recognition rate of 98% in images with better contrast and low deformation, which indicates that better conditioning of the illumination and scale are necessary. Thesecond front demonstrates the preliminary results in images collected in the inspection line. The identification of the rotation provided a rate of 94%. The images presents better conditioning of illumination and scale, supplying promising results for the implementation of the system. |
| Subject: | Engenharia elétrica |
| language: | Português |
| Publisher: | Universidade Federal de Minas Gerais |
| Publisher Initials: | UFMG |
| Rights: | Acesso Aberto |
| URI: | http://hdl.handle.net/1843/HSAA-6M2PLW |
| Issue Date: | 15-Jul-2005 |
| Appears in Collections: | Dissertações de Mestrado |
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