| Resumo: | O objectivo deste trabalho é a classificação, em tempo-real, de tecidos da indústria automóvel sob condições de iluminação não-controlada. Foram estudadas e analisadas diversas técnicas de pré-processamento e de escolha das características de textura mais adequadas para o problema. Ao nível do préprocessamento, a solução obtida utiliza processos de equalização do histograma, de aplicação de filtros de Laws e Sobel, e de análise multi-escala. O vector final de características das imagens compreende características estatísticas relativas aos histogramas dos 3 canais de cor e relativas às matrizes de co-ocorrência das imagens préprocessadas. A classificação foi realizada usando o algoritmo de Máquinas de Suporte Vectorial (SVM – Support Vector Machines). Alguns processos industriais não possibilitam o controlo eficaz da iluminação para os seus sistemas de visão, prejudicando muito a eficácia dos mesmos. A possibilidade de ultrapassar esses problemas com técnicas adequadas de pré-processamento e de escolha de características permitirá aumentar a eficácia dos sistemas de visão industrial, com claros ganhos produtivos e, consequentemente, económicos. Foram testadas um conjunto de amostras com grande variabilidade de condições de luz, de forma a simular o ambiente industrial com condições não ideais de luz. A solução encontrada apresentou taxas de sucesso de classificação de 100%, usando um algoritmo muito rápido e robusto.
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