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Título: Aplicação de processamento de imagens para medição do nível do leite na coleta a granel
Título(s) alternativo(s): Image processing application to measure the milk level in bulk collection
Autor(es): Oyama, Paulo Victor Zuffo
Orientador(es): Marujo, Diogo
Palavras-chave: Conjunto de caracteres (Processamento de dados)
Processamento de imagens - Técnicas digitais
Controle de qualidade
Character sets (Data processing)
Image processing - Digital techniques
Quality control
Data do documento: 15-Jun-2022
Editor: Universidade Tecnológica Federal do Paraná
Câmpus: Medianeira
Citação: OYAMA, Paulo Victor Zuffo. Aplicação de processamento de imagens para medição do nível do leite na coleta a granel. 2023. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia de Elétrica) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Medianeira, 2022.
Resumo: O presente trabalho apresenta a implementação de um protótipo que realize a leitura da régua na medição do nível do leite na coleta a granel através de processamento de imagens, oferecendo uma alternativa para a leitura manual, devido ao fato de a etapa da medição do nível do leite na coleta a granel ser subjetiva e estar sujeita a erros humanos, que podem causar prejuízos para o produtor e para os laticínios. Um estúdio de fotos portátil foi desenvolvido, com o qual foram tiradas algumas fotos. O algoritmo foi testado com essas fotos e teve êxito em determinar o nível do leite no tanque em todas as fotos coletadas, obtendo erro médio absoluto de 0,086cm e erro médio absoluto percentual de 0,255%, demonstrando a viabilidade da técnica da proposta, obtendo erros baixos, tempo de processamento pequeno e atingindo os objetivos.
Abstract: The present work exhibits the implementation of a prototype that performs the reading of the ruler in the measurement of the level of milk in the bulk collection through image processing, offering an alternative to the manual reading, due to the fact that the step of measuring the level of milk in bulk collection is subjective and subject to human errors, which can cause damage to the producer and the dairy. A portable photo studio was developed, with which some pictures were taken. The algorithm was tested with these photos and was successful in determining the level of milk in the tank in all the photos collected, obtaining mean absolute error of 0.086cm and mean absolute percentage error of 0.255%, demonstrating the feasibility of the proposed technique, obtaining low errors, small processing time and reaching the objectives.
URI: http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/32423
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