Efficient automated print defect mapping is valuable to the printing industry since such defects directly influence customer-perceived printer quality and manually mapping them is cost-ineffective. Conventional methods consist of complicated and hand-crafted feature engineering techniques, usually targeting only one type of defect. In this paper, we propose the first end-to-end framework to map print defects at pixel level, adopting an approach based on semantic segmentation. Our framework uses Convolutional Neural Networks, specifically DeepLab-v3+, and achieves promising results in the identification of defects in printed images. We use synthetic training data by simulating two types of print defects and a print-scan effect with image processing and computer graphic techniques. Compared with conventional methods, our framework is versatile, allowing two inference strategies, one being near real-time and providing coarser results, and the other focusing on offline processing with more fine-grained detection. Our model is evaluated on a dataset of real printed images.

Resumo Este artigo tem como objetivo apresentar o desenvolvimento de uma estratégia de implementação de Redes Neurais Artificiais (RNA) do tipo Perceptron de Múltiplas Camadas, Multilayer Perceptron (MLP), treinada com algoritmo de Backpropagation (BP), em microcontroladores (µC) de 8-bits. Esta estratégia busca viabilizar a utilização de RNA-MLP-BP em Sistemas Embarcados (SE) de baixo consumo e custo como µC de 8-bits. Todos os detalhes da estratégia de implementação são apresentados, bem como resultados para várias configurações da RNA utilizada. Os resultados mostram que processadores de baixo consumo e velocidade podem trabalhar com MLP-BP em várias aplicações que não precisam de um tempo de resposta curto.

O levantamento radiométrico anual (2011) no campus Natal Central do IFRN com detalhamento no prédio do DIAREN (Diretoria Acadêmica de Recursos Naturais) foi realizado utilizando dois cintilômetros: o microLAB, que fornece informações da emissão de gama total, e o RS 220 super-IDENT, que além desta realiza medições de dose e a identificação de alguns elementos radioativos emissores. As anomalias encontradas, em relação aos valores da distribuição da população amostral, estão mostradas em mapas e foram comparados com os valores de referência indicados pela Comissão Nacional de Energia Nuclear, concluindo-se que inexistem ambientes com radioatividade muito acima do recomendado.

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