63ª Reunião Anual da SBPC

B. Engenharias - 1. Engenharia - 9. Engenharia Mecânica

PROCESSO DE RECONHECIMENTO DE ETIQUETAS 3D USANDO REDES NEURAIS

Osias Baptista de Souza Filho 1,2 Nilton Costa Junior 1,2 Eduardo Enari 1,3

1. Universidade de Taubaté – UNITAU, 2. Instituto Federal de Educação, Ciência e tecnologia de São Paulo - IFSP 3. Prof. Dr. Orientador - Depto Automação - Unitau

INTRODUÇÃO:

O alto crescimento da demanda de produção levou as indústrias ao aumento da produtividade, o que requer um alto controle de identificação que permite uma melhor performance na distribuição e na contabilização de produtos. Assim, para atender essa demanda de mercado, foi criado o processo de reconhecimento automático de pacotes através de marcadores 3D que garante, a um custo baixo, a integridade, a rapidez e a redução do tempo de processamento das informações. Sendo assim, o objetivo deste trabalho é utilizar avançados recursos tecnológicos de processamento computacional, para reconhecimento de padrões utilizados como marcadores específicos, processando-os em uma rede neural artificial para o reconhecimento de etiquetas 3D. Esse processo permitirá processar, de forma rápida e segura, a identificação e a contabilização de produtos contidos em pacotes, com seus respectivos identificadores, aumentando a velocidade do processo e diminuindo os riscos de erros, o que propiciará a automatização de processos manuais responsáveis, muitas vezes, por certa morosidade e falta de confiabilidade.

METODOLOGIA:

Para a realização deste trabalho foi desenvolvido um sistema de reconhecimento de padrões em redes neurais artificiais, utilizando como entrada os marcadores. Os dados de entrada para a rede neural foram obtidos de um pré-processamento da imagem original capturada por uma Web Cam. A imagem é fragmentada em uma matriz 4x5, gerando uma entrada de 20 unidades de informação para a rede neural. Esses marcadores foram submetidos a um treinamento que utilizou o algoritmo de perceptron, classificando o nó ativo da camada de saída com 1 e os nós inativos com -1, desenvolvido na plataforma.net com linguagem Visual Basic, que oferece técnicas computacionais de orientação ao objeto. O trabalho foi desenvolvido em quatro etapas: obtenção da imagem, segmentação da imagem; treinamento da rede neural e identificação do marcador. A rede neural foi dividida em 8 sub-redes, o que permitiu minimizar o dimensionamento dos vetores de entrada e saída da rede neural.

RESULTADOS:

O treinamento realizado teve como parâmetros os seguintes dados: taxa de aprendizagem 0.01, realizado em um tempo de trinta e um minutos com um número de ciclos de 1361 para o treinamento de 8000 marcadores. Com a divisão da rede em oito sub-redes, conseguiu-se diminuir o tempo de aprendizagem e treinar uma quantidade de marcadores consideravelmente suficiente para o objetivo proposto. Para todos os padrões treinados, observaram-se cem por cento de acertos. Houve uma boa generalização de classificação neuronal, o que torna essa técnica viável para o projeto de reconhecimento de marcadores de pacotes com etiquetas 3D.

CONCLUSÃO:

Neste trabalho, a implementação do sistema de reconhecimento de marcadores para etiquetas 3D usando redes neurais artificiais foi um sucesso, já que permitiu identificar uma quantidade considerável de etiquetas, o que resultará na possibilidade de implementação em um sistema em tempo real. Contudo, como a algoritmo de perceptron permite classificar somente grupos de vetores linearmente separados, os estudos deverão ter continuidade com algoritmos que oferecem a possibilidade de classificar grupos de vetores que não são linearmente separáveis.

Palavras-chave: Marcadores, Perceptron, Redes Neurais.