Aplicação de algoritmos de visão computacional a inspeção industrial de maçãs
Daniel Cabrini Hauagge
DISSERTAÇÃO
Português
T/UNICAMP H29a
[Application of computer vision algorithms in the industrial inspection of apples]
Campinas, SP : [s.n.], 2008.
94 p. : il.
Orientador: Siome Klein Goldenstein
Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Computação
Resumo: Apresentamos nesta dissertação quatro algoritmos voltados para a classicação automatizada de frutas. A subtração de fundo baseada na distância de Mahalanobis. O rastreamento das frutas em uma esteira usando a subtração de fundo, casamento de padrões e fluxo óptico. A reconstrução...
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Resumo: Apresentamos nesta dissertação quatro algoritmos voltados para a classicação automatizada de frutas. A subtração de fundo baseada na distância de Mahalanobis. O rastreamento das frutas em uma esteira usando a subtração de fundo, casamento de padrões e fluxo óptico. A reconstrução tridimensional da fruta a partir de imagens dela na esteira, onde recuperamos a posição da câmera com relação a fruta usando fluxo óptico e uma estimativa grosseira do movimento da fruta. A forma da fruta é obtida a partir das silhuetas reprojetadas no espaço tridimensional usando duas abordagens diferentes. Finalmente, a localização do pedúnculo e cálice a partir do eixo de simetria da reconstrução tridimensional. Realizamos testes com os quatro algoritmos. Obtivemos bons resultados com os dois primeiros. Para a reconstrução tridimensional verificamos bons resultados para algumas etapas do processo (fluxo óptico, estimativa inicial e otimização não-linear do movimento de câmera). Resultados fracos foram obtidos para a reprojeção das silhuetas usando os dois métodos. Analisamos as causas dos erros e propomos métodos que poderiam ser usados para melhorá-los. Os resultados da localização do pedúnculo e cálice foram insatisfatórios mas acreditamos que melhorariam se obtivéssemos uma reconstrução mais precisa. Também criamos um sistema de captura que reproduz as condições dentro de um sistema comercial de classificação. Com este aparato construímos quatro grandes bases de dados com aproximadamente 3000 frutas, 35 imagens de cada uma, contendo quatro variedades de maçã. Outras 6 bases menores foram criadas.
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Abstract: We present in this dissertation four algorithms targeted at the automated classification of fruits. Background subtraction based on Mahalanobis distance. Fruit tracking on a conveyor belt using background subtraction, pattern matching and optical flow. The 3D reconstruction of the fruit...
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Abstract: We present in this dissertation four algorithms targeted at the automated classification of fruits. Background subtraction based on Mahalanobis distance. Fruit tracking on a conveyor belt using background subtraction, pattern matching and optical flow. The 3D reconstruction of the fruit from its images on the conveyor belt, where we recover the camera position, with respect to the fruit, using optical flow and a rough estimate of fruit motion. The fruit's shape is recovered from the silhouette re-projected into 3D space using two different approaches. Finally, the location of the stem and calyx based on the symmetry axis of the 3D reconstruction. We also present the results of tests conducted with the four algorithms. We obtained good results with the first two. For the three-dimensional reconstruction we obtained good results with some of the intermediary steps (optical flow, initial estimate and nonlinear re_nement of camera motion). Poor results were obtained for the re-projection of the silhouette's, using two approaches. We analyze the causes of these difficulties and suggest approaches that could improve them. The localization of stem and calyx was compromised by the poor 3D reconstruction so we believe that it will improve once we address the problems with the reconstruction algorithm. We created an image capturing system that reproduces the conditions inside a commercial grading machine. With this device we acquired four big data sets with approximately 3000 apples, 35 images of each, comprising four varieties. Another 6 smaller data-sets were also created.
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