Utilização de Técnicas de Processamento de Imagens e Classificação de Padrões no Reconhecimento de Dígitos em Imagens de Medidores de Consumo de Gás Natural

Abstract

ResumoEste trabalho propõe uma abordagem que emprega técnicas de processamento de imagens e classificação de padrões para o reconhecimento de dígitos apresentados no contador de consumo de medidores de gás natural. Tais imagens são obtidas em campo a partir de condições reais de operação, diferentemente da maioria das abordagens encontradas na literatura, que se baseiam em imagens adquiridas em ambientes controlados. Inicialmente, o contador de consumo é segmentado por técnicas de processamento de imagens. A segmentação é realizada com base no espaço de cor HSL da imagem, diferentemente da maioria dos trabalhos apresentados na literatura, que utilizam imagens em tons de cinza. Em seguida, os dígitos são individualmente segmentados e suas características são extraídas de modo a compor uma base de conhecimento. Essa base serve de apoio para realizar a classificação e o reconhecimento dos dígitos. A metodologia mostrou-se promissora nesse cenário, chegando a alcançar 95% de taxa de acerto no reconhecimento dos dígitos. Apresentou menos de 5% de falha no processo de segmentação do contador de consumo, considerando-se uma base com 903 imagens de medidores de gás.

Lightweight AI Framework for Industry 4.0 Case Study: Water Meter Recognition

“…The authors in Refs. [18][19][20] have limited themselves to images of counters with specific characteristics (position and colors of the digits, etc.). The major drawback of this technique is that it may only work on certain types of water meters under specific conditions.…”