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Title: Visão computacional aplicada ao controle de qualidade de casulos do bicho-da-seda: subsistema de classificação de imagens
Other Titles: Computer vision applied to the quality control of silkworm cocoons: image classification subsystem
Authors: Sobral, Victor Ariel Leal
metadata.dc.contributor.advisor: Alves, Bruno Guimarães Costa
Keywords: casulo do bicho-da-seda;produção de seda;classificação de imagens;visão computacional;descritores de imagens;avaliação de similaridade
Issue Date: Dec-2015
Publisher: Faculdade de Tecnologia SENAI CIMATEC
Citation: SOBRAL, Victor Ariel Leal; ALVES, Bruno Guimarães Costa (Orientador). Visão computacional aplicada ao controle de qualidade de casulos do bicho-da-seda: subsistema de classificação de imagens. Salvador, BA, 2015. 67 p. TCCP (Especialização em Automação, Controle e Robótica) Faculdade de Tecnologia Senai Cimatec, Salvador, 2015.
metadata.dc.description.resumo: O controle de qualidade na indústria da fiação de seda é tradicionalmente realizado de maneira manual. Com o objetivo de automatizar a etapa de seleção de casulos adequados para a produção de seda, propõe-se um sistema de visão computacional para substituir a inspeção visual realizada, por exemplo, na linha de produção da empresa BRATAC. Este trabalho tem como objetivo o desenvolvimento de um algoritmo piloto para o subsistema de classificação de imagens de casulos de bicho-da-seda. Para o desenvolvimento e avaliação deste algoritmo de seleção, três bancos de dados de imagens de casulos adequados e defeituosos foram formados, algoritmos de extração de descritores de forma, textura e SIFT foram desenvolvidos e a similaridade entre descritores foi avaliada em relação a sua capacidade de classificar casulos em um grupo adequado à produção de seda e um grupo de casulos defeituosos. Os algoritmos foram desenvolvidos na plataforma Matlab e mostraram resultados promissores para a classificação de casulos de bicho-da-seda.
Abstract: The quality control in the silk fiber industry is traditionally done in manual fashion. With the objective to automate the visual inspection selection of adequate cocoons in the silk production, it is proposed a computer vision system to substitute visual inspection done, as example, in the BRATAC company production line. This work’s objective is the development of a pilot algorithm for the silkworm cocoons image classification subsystem. To the development and evaluation of this selection algorithm, three image databases of adequate and defective cocoons were formed; texture, shape and SIFT descriptors extraction algorithms were developed and descriptor similarity was evaluated in its ability to classify cocoons in a group adequate to silk production and a defective group. The algorithms were developed in Matlab platform and promising results were shown to to the silkworm cocoon classification.
URI: http://repositoriosenaiba.fieb.org.br/handle/fieb/1244
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