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Título : Classificação automática de peças geométricas segundo a cor e comprimento por meio da técnica K-Médias.
Autor : Silva, Frederico Guimarães
metadata.dc.contributor.advisor: Santana, Adrielle de Carvalho
metadata.dc.contributor.referee: Santana, Adrielle de Carvalho
Alves, Luiz Fernando Ríspoli
Reis, Agnaldo José da Rocha
Palabras clave : Automação industrial
Microcontroladores - Arduíno
Reconhecimento de padrões
Fecha de publicación : 2016
Citación : SILVA, Frederico Guimarães. Classificação automática de peças geométricas segundo a cor e comprimento por meio da técnica K-Médias. 2016. 68 f. Monografia (Graduação em Engenharia de Controle e Automação) - Escola de Minas, Universidade Federal de Ouro Preto, Ouro Preto, 2016.
Resumen : Neste trabalho, realiza-se a classificação de peças geométricas segundo a cor e comprimento destas por meio da técnica k-médias, método de reconhecimento de padrões não supervisionado. A cor da peça é obtida por meio do sensor de luminosidade LDR, enquanto que o comprimento é obtido por meio de um sensor óptico. Uma vez identificadas as características da peça, essas são utilizadas em um código desenvolvido para este trabalho utilizando os softwares MATLAB que se comunica com uma plataforma Arduino. Esta plataforma é utilizada para aquisição de sinais dos sensores e para comandar a atuação de um servo motor, o qual realiza, fisicamente, a seleção de cada peça. As peças podem ser classificadas em até três classes diferentes para cada sensor, totalizando nove classes no total. A técnica k-médias precisou ser adaptada para a aplicação neste projeto, uma vez que foi necessário trabalhar com uma distância fixa entre classes a qual foi determinada previamente de forma empírica. Esta adaptação possibilitou obter uma boa classificação das peças com alta taxa de acerto. O sistema construído consiste de uma esteira transportadora pela qual as peças passam e de acordo com a classificação obtida, estas são separadas por meio de um servo motor.
metadata.dc.description.abstracten: In this work, it is carried out the classification of geometric pieces according to their color and length using the k means technique which is a method of unsupervised pattern recognition. The color will be obtained by the Light Dependent Resistor (LDR) sensor and the length is obtained by the optical sensor. Since there are the features of the pieces, they will be used in a code developed to this work using the software MATLAB that communicates with the platform Arduino. This platform is responsible to acquire the sensors signals and to control the servo motor which is responsible to select the pieces. The geometric pieces can be classified up to three different classes for each sensor, in a total of nine classes. The k means technique was adapted for this project, since it was necessary to work with a fixed distance between classes which were determined before in an empiric form. This adaption enabled to obtain a classification with a high hit rate. The system that was built for this project is based in a conveyor belt that the pieces will go through and according to the classification obtained, the pieces will be separated by a servo motor.
URI : http://www.monografias.ufop.br/handle/35400000/1040
metadata.dc.rights.license: Autorização concedida à Biblioteca Digital de TCC’s da UFOP pelo professor da disciplina de monografia em 07/06/2018 com as seguintes condições: disponível sob Licença Creative Commons 4.0 que permite copiar, distribuir e transmitir o trabalho desde que sejam citados o autor e o licenciante. Não permite o uso para fins comerciais nem a adaptação.
Aparece en las colecciones: Engenharia de Controle e Automação

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