dc.creator |
PAES, Vinicius de Carvalho |
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dc.date.issued |
2020-06-14 |
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dc.identifier.uri |
https://repositorio.unifei.edu.br/jspui/handle/123456789/2306 |
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dc.description.abstract |
Modern production systems require monitoring processes for quality assurance and production
compliance. Computer vision is a strong ally in the process of object identification
and feature extraction, being used in several fields of application. Extracting geometric
features from irregularly shaped objects is a challenge, especially due to the complexity of
the measurement system. Manual measurement methods may not guarantee the required
accuracy and also have the demand of an experienced operator, time and directly impact
the final cost of the product. Thus, the objective of this research is the creation of a computational
modeling for the extraction of geometric characteristics of objects of irregular
geometry, digitally, using computer vision. The standard block analysis confirmed that
the measurement system based on computational modeling is satisfactory and has better
accuracy, compared to the manual measurement method aided by image analyzer. The
analysis of the experiments defined as the object of study also confirmed the effectiveness
of the measurement system and it was possible to calculate the bias of the manual operator.
As a result, measurements on the object of study were successfully extracted, made
available in a systematic way, in record time. The method proved to be very effective,
opening the possibility for several future works in the area. |
pt_BR |
dc.description.sponsorship |
Agência 1 |
pt_BR |
dc.language |
por |
pt_BR |
dc.publisher |
Universidade Federal de Itajubá |
pt_BR |
dc.rights |
Acesso Aberto |
pt_BR |
dc.subject |
Visão computacional |
pt_BR |
dc.subject |
Modelagem |
pt_BR |
dc.subject |
Extração de características digitais |
pt_BR |
dc.subject |
Sistema de medição |
pt_BR |
dc.subject |
Repetibilidade e reprodutibilidade |
pt_BR |
dc.title |
Modelagem computacional aplicada à extração de características geométricas irregulares em processos multiobjetivos |
pt_BR |
dc.type |
Tese |
pt_BR |
dc.date.available |
2021-03-01 |
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dc.date.available |
2021-03-01T19:45:02Z |
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dc.date.accessioned |
2021-03-01T19:45:02Z |
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dc.creator.Lattes |
http://lattes.cnpq.br/8062806879483571 |
pt_BR |
dc.contributor.advisor1 |
BALESTRASSI, Pedro Paulo |
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dc.contributor.advisor1Lattes |
http://lattes.cnpq.br/8999535447828760 |
pt_BR |
dc.contributor.advisor-co1 |
PAIVA, Anderson Paulo de |
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dc.contributor.advisor-co1Lattes |
http://lattes.cnpq.br/4728106898297335 |
pt_BR |
dc.description.resumo |
Sistemas produtivos modernos possuem a necessidade de processos de monitoramento
para garantia de qualidade e conformidade na produção. A visão computacional é uma
forte aliada no processo de identificação de objetos e extração de características, sendo
utilizada em diversos campos de aplicação. A extração de características geométricas de
objetos de geometria irregular é um desafio, sobretudo pela complexidade do sistema de
medição. Métodos manuais de medição podem não garantir a precisão necessária e também
possuem a demanda de um operador experiente, tempo e impactam diretamente no
custo final do produto. Desta forma, o objetivo desta pesquisa é a criação de uma modelagem
computacional de extração de características geométricas de objetos de geometria
irregular, de forma digital, utilizando visão computacional. A análise de bloco padrão
confirmou que o sistema de medição baseado na modelagem computacional é satisfatório
e possui melhor precisão, comparado ao método de medição manual auxiliada por analisador
de imagem. A análise dos experimentos definidos como o objeto de estudo também
confirmaram a eficácia do sistema de medição e foi possível calcular o viés do operador
manual. Como resultados, as medições no objeto de estudo foram extraídas com êxito,
ficaram disponíveis de forma sistematizada, em tempo recorde. O método se mostrou
muito eficaz, abrindo possibilidade para diversos trabalhos futuros na área. |
pt_BR |
dc.publisher.country |
Brasil |
pt_BR |
dc.publisher.department |
IEPG - Instituto de Engenharia de Produção e Gestão |
pt_BR |
dc.publisher.program |
Programa de Pós-Graduação: Doutorado - Engenharia de Produção |
pt_BR |
dc.publisher.initials |
UNIFEI |
pt_BR |
dc.subject.cnpq |
CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA DE PRODUÇÃO |
pt_BR |
dc.relation.references |
PAES, Vinicius de Carvalho. Modelagem computacional aplicada à extração de características geométricas irregulares em processos multiobjetivos. 2020. 159 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Produção) – Universidade Federal de Itajubá, Itajubá, 2020. |
pt_BR |