DTCOURO - Detecção Automática de Defeitos em Peles e Couros Bovinos

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1 DTCOURO - Detecção Automática de Defeitos em Peles e Couros Bovinos Hemerson Pistori 1, Mauro Conti Pereira 1, Priscila Silva Martins 1, Eva Maria Corrêa Medeiros 2, Manuel Antonio Chagas Jacinto 2, Mariana de Aragão Pereira 2, Pedro Paulo Pires 2, João José Neto 3 Acadêmicos: Daniel de Azevedo Scalabrini, Denny Alexandre T. Sakakibara, Lucélia de Araújo Ramirez, Wagner Beloti Leal, Willian Paraguassu Amorim 1 29/07/05 UCDB-GPEC, 2 EMBRAPA-CNPGC, 3 USP-LTA 1

2 Sumário Contexto e Motivação Objetivos Preparação do Banco de Imagens de Teste e Treinamento Extração de Parâmetros para Aprendizagem Automática Comparação de Algoritmos de Aprendizagem Automática Medição Automática Inserção de Regras de Classificação Integração com Programa Embrapa de Carne, Couro e Pele de Qualidade (PECCPQ). 2

3 Contexto e Motivação Perfil do Couro Brasileiro 35 32, , , , ,5 10 7,5 5 0 AAA Classificação Internacional AA A B Brasil = 7% AAA EUA = 85% AAA C D Fonte: CNPGC/EMBRAPA PECURÁRIA DE CORTE 3

4 Contexto e Motivação Agregação de Valor ao Couro , ,19 Valor da Peça em (US$ , ,67 0 Couro Cru Wet Blue Semi Acabado Wet blue = 57% Exportações Fonte: Courobusiness, edição n.24, ano V

5 Contexto e Motivação Principais Causas de Defeitos (Percentual) Frigorífico (25%) Má conservação Esfola Transporte (10%) Carrocerias Guizo ou roseta Arame, Galho e Espinhos Fazenda (60%) Manejo (Marca) Ectoparasitas Fonte: EMBRAPA PECUÁRIA DE CORTE Tipo do Defeito Porque não cuidamos melhor do nosso couro? 5

6 Objetivo do Projeto Detecção Automática de Defeitos Produtor Frigorífico Curtume 6

7 Preparação do Banco de Imagens Amostra 1: Sem defeito Nelore Em pé Amostra 2: Sem defeito Simental Limpo Amostra 3: Risco Aberto Wetblue Amostra 4: Risco Aberto Nelore Em pé Amostra 5: Dermatófilo Wetblue Amostra 3052: 7

8 Extração de Parâmetros para Aprendizagem Pré-processamento: - Mudança de Espectro - Suavização - Limiarização - Detecção de Bordas Ambiente: - Iluminação - Tipos de dispositivos - Quantidade - Posicionamento Saturação Superfície componente verde IR 8

9 Extração de Parâmetros para Aprendizagem Matriz de Co-ocorrência Mapa de Interação Transformadas de Hough Transformadas de Fourier Wavelets Momentos Estatísticos - Entropia - Contraste - Homogeneidade - Momento Angular de Segunda Ordem - Total de Elipses - Total de Linhas - Difusão Anisotrópica

10 Comparação de Algoritmos de Aprendizagem Estimativa de Parâmetros em Estatística Multivariável Redes Neurais Artificiais (RNA) Máquinas de Vetores de Suporte (SVM) AdapTree Aprendizagem Supervisionada Sem defeito ou Risco ou Dermatófilo ou. 10

11 Comparação de Algoritmos de Aprendizagem Algoritmo Aprendizagem SVM SVM RNA RNA Atributos Entropia, Difusão, Linhas Descritores de Fourier Entropia, Comp. Verde Matiz, Saturação Risco Wet Blue 87±3 77±6 95±5 87±3 Risco Cru 92±5 87±3 68±5 87±3 Marca Ferro Em Pé 87±3 98±5 87±3 67±5 Determinar melhores técnicas de aprendizagem automática e visão computacional para cada tipo de defeito e situação Software Livre de Apoio: Weka (Análise Estatística, Algoritmos Clássicos, etc) SIGUS: União de ferramentas de aprendizagem e visão 11

12 Medição Automática D1-200cm2 D4-87cm2 REGIÃO A D2-173cm2 D3-15cm2 REGIÃO B Região A Defeito Tipo 1: 223cm2 Defeito Tipo 2: 45cm2 Defeito Tipo 3: 23cm2 Região B Defeito Tipo 1: 223cm2 Defeito Tipo 2: 45cm2 Defeito Tipo 3: 23cm2 Defeito Tipo 4: 442 cm2 Defeito Tipo 5: 34cm2 Região C Defeito Tipo 1: 10cm2 Defeito Tipo 2: 45cm2 12

13 Inserção de Regras de Classificação REGRA DE CLASSIFICAÇÃO INSERIDA PELO USUÁRIO [EMBRAPA]: SE Defeito Tipo 1 na Área A < 100 cm2 E Defeito Tipo 2 na Área A < 50 cm2 E Defeito Tipo 3 na Área ENTÃO CLASSIFICAÇÃO = 3 SE Defeito Tipo 1 na Área B > 50cm2 E Defeito Tipo 4 na Área A > 220 ENTÃO CLASSIFICAÇÃO = 2 SE REGRA DE CLASSIFICAÇÃO INSERIDA PELO USUÁRIO [CURTUME XYZ]: SE Defeito Tipo 1 na Área A < 80 cm2 E 13

14 Integração com PECCPQ PECCPQ Riscos Dermatófilos Marcas DTCOURO 14

15 WEBSITE: 15

16 SIGUS - Plataforma de Apoio ao Desenvolvimento de Sistemas para Inclusão Digital de Pessoas com Necessidades Especiais Hemerson Pistori 1, Amaury Antônio de Castro Junior 1, João José Neto 3, Mauro Conti Pereira 1, Priscila Silva Martins 1 e Tania Regina Vilela dos Santos 2 Acadêmicos: Álvaro R. S. Fialho (PG), Breno de Paula Fernandes (IC), Bruno C. G. de Toledo (CO), Denys G. dos Santos (IC), Emerson G. Moretto (PG), Fábio M. Conde (PG), Fernando Lobo Schettini (IC), Kleber P. de Souza (IC), Odenir P. da Silva Jr. (IC), Roger S. Fibiger (PG), Thiago Galves Moretto (CO), Vinicius Assis Saueia da Silva (IC) 1 UCDB-GPEC, 2 USINA DE IDÉIAS, 3 USP-LTA Usina de Idéias 29/07/05 16

17 Objetivo do Projeto Teclado/Mouse WebCam JMF Convers. J-I ImageJ Convers. I-W Filtros PDS Monitor AdapTools Weka Treinamento Teste Olhar LIBRAS 17

18 WEBSITE: 18

19 TOPOLINO - Sistema de Apoio à Análise Automática de Comportamento Animal em Laboratório Hemerson Pistori 1, Albert Schiaveto de Souza 2, João José Neto 3, Wilson Silva Pinto 4 Acadêmicos: Bruno Brandoli Machado (IC), Edy Alberth Kamiya (PG), João Bosco Oliveira Monteiro (PG), Jonathan Andrade Silva (IC), Wesley Nunes Goncalves (IC) 1 29/07/05 UCDB-GPEC, 2 UCDB-CCBS, 3 USP-LTA, 4DIGHITOBRASIL 19

20 Objetivo do Projeto 20

21 WEBSITE: 21