Abstract

RAMIREZ-ARIAS PH. D., José-Luis; RUBIANO-FONSECA PH. D., Astrid  and  JIMENEZ-MORENO PH. D., Robinson. Reconhecimento de objetos através de técnicas de inteligência artificial. Rev. Fac. ing. [online]. 2020, vol.29, n.54, e10734.  Epub Feb 01, 2020. ISSN 0121-1129.  https://doi.org/10.19053/01211129.v29.n54.2020.10734.

No presente artigo descreve-se uma metodologia para o reconhecimento de objetos, os quais se tem classificado em poliedros e não poliedros, este reconhecimento logra-se mediante processamento digital de imagens combinada com o uso de algoritmos de inteligência artificial, como são as redes neuronais de Hopfield. Em uma primeira etapa processam-se as imagens, com o fim de obter os padrões para treinar, dito processo foi desenvolvido em três etapas: i.) Segmentação, ii.) Reconhecimento inteligente, iii.) Extração de características, a partir dos resultados obtidos, neste caso imagens dos objetos, estes elementos treinam-se na rede neuronal desenhada, finalmente faz-se uso da rede neuronal de Hopfied proposta, a qual, ao receber um novo elemento ou imagem de um objeto, determinará o tipo de objeto. A metodologia proposta foi avaliada em um ambiente real, mostrando um amplo número de imagens detectadas; a incerteza ao reconhecer imagens ruidosas, representa 2,6% da amostra, oferecendo uma resposta aceitável frente a condições de luz, forma e cor variáveis, os resultados obtidos a partir do experimento evidenciam um grau alto de reconhecimento de 97.4%, consequentemente, a partir deste procedimento é possível treinar novos padrões com novas formas, e espera-se que este modelo de reconhecimento seja capaz de reconhecer padrões completamente novos. A metodologia proposta potencialmente pode ser utilizada em diferentes aplicações, como é a identificação de objetos em processos industriais, funções de agarre de objetos mediante o uso de manipuladores ou braços robóticos, na área da reabilitação como ajuda a pessoas com limitações visuais, entre outras.

Keywords : operações morfológicas; reconhecimento de imagens em 2D; rede de Hopfield; redes neuronais.

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