Please use this identifier to cite or link to this item: http://repositoriosenaiba.fieb.org.br/handle/fieb/1244
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.advisorAlves, Bruno Guimarães Costa-
dc.contributor.authorSobral, Victor Ariel Leal-
dc.date.accessioned2022-08-30T00:16:08Z-
dc.date.available2022-08-30T00:16:08Z-
dc.date.issued2015-12-
dc.identifier.citationSOBRAL, Victor Ariel Leal. Visão computacional aplicada ao controle de qualidade de casulos do bicho-da-seda: subsistema de classificação de imagens. Orientador: Bruno Guimarães Costa Alves. 2015. 67 f. Monografia (Especialização em Automação, Controle e Robótica) – Faculdade de Tecnologia SENAI CIMATEC, Salvador, 2015.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositoriosenaiba.fieb.org.br/handle/fieb/1244-
dc.description.abstractThe 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.pt_BR
dc.language.isopt_BRpt_BR
dc.publisherFaculdade de Tecnologia SENAI CIMATECpt_BR
dc.rightsacesso abertopt_BR
dc.rights.uri"Todos os direitos reservados. É permitida a reprodução parcial ou total desta obra, desde que citada a fonte e que não seja para venda ou qualquer fim comercial."pt_BR
dc.subjectcasulo do bicho-da-sedapt_BR
dc.subjectprodução de sedapt_BR
dc.subjectclassificação de imagenspt_BR
dc.subjectvisão computacionalpt_BR
dc.subjectdescritores de imagenspt_BR
dc.subjectavaliação de similaridadept_BR
dc.titleVisão computacional aplicada ao controle de qualidade de casulos do bicho-da-seda: subsistema de classificação de imagenspt_BR
dc.title.alternativeComputer vision applied to the quality control of silkworm cocoons: image classification subsystempt_BR
dc.typemonografiapt_BR
dc.embargo.termsabertopt_BR
dc.publisher.countrybrasilpt_BR
dc.publisher.departamentFaculdade de Tecnologia SENAI CIMATECpt_BR
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação Lato Sensupt_BR
dc.publisher.initialsSENAI CIMATECpt_BR
dc.description.resumoO 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.pt_BR
Appears in Collections:Monografia – (Pós-Graduação) - Especialização em Automoção, Controle e Robótica

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
TCCP_VICTOR ARIEL LEAL SOBRAL.pdfTCCP / ESPECIALIZAÇÃO / SENAI CIMATEC18.87 MBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.