| Resumo: | A finalidade principal desta dissertação é avaliação de algoritmos de visão por computador com potencial para efetuar a deteção de sujidade no chão, através da captura de imagens digitais. A abordagem traçada vai de encontro com a aquisição de conhecimentos pelo executante, por algoritmos e métodos de aprendizagem auto-máquina. A aquisição destes conhecimentos é uma das principais motivações do executante em elaborar esta dissertação, pois esta abordagem tem presentes uma nova maneira de pensar com o uso de tecnologias mais contemporâneas como a visão por computador, onde métodos de aprendizagem auto-máquina surgem e apresentam bons resultados. O projeto IROCS pode beneficiar com esta dissertação de uma implementação que permite descartar e enquadrar formas diferentes de deteção de sujidade através de captura de imagens. Existem outras maneiras de efetuar análise de imagens visando deteção, mas no caso da sujidade e conforme a tecnologia existente na atualidade, uma câmara digital é a melhor hipótese. Através da captura de vídeo onde as imagens digitais são o principal recurso, estudou-se o processamento de imagem, aplicando vários métodos tanto de extração de caraterísticas, como classificação das mesmas, como a finalidade de deteção da sujidade, aos quais foram aplicados critérios de forma diferente. Esta dissertação apresenta métodos de aprendizagem máquina, métodos com ou sem supervisão, com classificação por rótulo ou probabilidade, utilizando um préprocessamento recorrendo a gradientes e com extração de caraterísticas em blocos, retirando dos blocos a média e o desvio padrão como recurso para a classificação. Os resultados obtidos foram motivadores, ofertando a capacidade de validar algoritmos como soluções com valência e descartar outros com menos potencial, em simultâneo, ter perceção das limitações que podem existir, verificando e analisando estes possíveis problemas e se são possíveis de contornar.
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