Uso de redes neurais Perceptrons Multicamadas(MLP) em sistema de reconhecimento óptico de caracteres

Sistema de segmentação de imagem de chapas de granito polidas para gerar um banco de imagens com padrões de defeitos em granitos.

Marlito Pereira de Andrade, B.Sc ( UCAM- Campos – RJ / Unes - ES) – [e-mail]
Italo de Oliveira Matias, D.Sc ( UCAM- Campos – RJ) - [e-mail]
Nivaldo Antonio da Silva, B.Sc ( UCAM- Campos – RJ) – [e-mail]
Ubiratan Roberte Cardoso Passos B.Sc ( UCAM- Campos – RJ / Unes - ES) – [e-mail]

Resumo: O objetivo central deste projeto é demonstrar o uso da biblioteca OpenCV para segmentar conjuntos de defeitos presente em chapas de granito polidas. Mesmo depois da automação de muitos setores industriais, a inspeção de chapas de granito polidas ainda é realizada por humanos com melhor qualidade do que por meios artificiais. Grande parte das abordagens automáticas para esta tarefa concentra-se na análise de algum tipo de imagem digital do espectro visível ou não visível, tais como os raios X, para avaliar chapas de granito polidas. A análise de imagens do espectro visível de particular interesse neste trabalho, pode então ser entendida como a automação do processo de inspeção visual realizado por especialistas humanos utilizando técnicas da visão computacional. As inspeções de chapas de granito polidas são realizadas por humanos que usualmente tomam como base padronizações internos da empresa. Para o caso específico chapas de granito polidas no Brasil, uma das escassas referências é o Centro Tecnológico do Mármore e Granito (Cetemag), que ministra o curso “Inspeção de Chapas”. Foi utilizado imagem de chapas de granito polidas, nessas imagens foi aplicada filtro de suavização (cvSmooth), na sequência foi feito a conversão da cor de RGB para HSV, apos feito a conversão da imagem para HSV foi utilizado uma função limiar (threshold) com valores limiares inferiores e superiores de H, S e V definidos. Os resultados obtidos foram satisfatórios atendendo as expectativas esperadas com os valores
padrões