DECAT - Departamento de Controle e Automação

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2016 - 20202

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Autor: search.filters.author.Rocha, Filipe Augusto Santos

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    Automatic system for visual detection of dirt buildup on conveyor belts using convolutional neural networks.
    (2020) Santos, André Almeida; Rocha, Filipe Augusto Santos; Reis, Agnaldo José da Rocha; Guimarães, Frederico Gadelha
    Conveyor belts are the most widespread means of transportation for large quantities of materials in the mining sector. Therefore, autonomous methods that can help human beings to perform the inspection of the belt conveyor system is a major concern for companies. In this context, we present in this work a novel and automatic visual detector that recognizes dirt buildup on the structures of conveyor belts, which is one of the tasks of the maintenance inspectors. This visual detector can be embedded as sensors in autonomous robots for the inspection activity. The proposed system involves training a convolutional neural network from RGB images. The use of the transfer learning technique, i.e., retraining consolidated networks for image classification with our collected images has shown very effective. Two different approaches for transfer learning have been analyzed. The best one presented an average accuracy of 0.8975 with an F-1 Score of 0.8773 for the dirt recognition. A field validation experiment served to evaluate the performance of the proposed system in a real time classification task.
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    Análise de mobilidade de um dispositivo robótico para inspeção remota de cavidades.
    (2016) Rocha, Filipe Augusto Santos; Freitas, Gustavo Medeiros; Magalhães, Paulo Henrique Vieira; Freitas, Gustavo Medeiros; Magalhães, Paulo Henrique Vieira; Costa, Ramon Romankevicius; From, Pal Johan
    Esta dissertação aborda o estudo da mobilidade de dispositivos robóticos que se locomovem sobre terrenos não estruturados. O robô investigado aqui é projetado para a inspeção de cavidades naturais. Este pode utilizar diferentes modos de locomoção, como rodas, rodas tipo estrela, pernas e até configurações híbridas. A comutação entre os modos é possibilitada por um sistema de troca rápida dos mecanismos de locomoção. Métricas são usadas para quantificar o consumo energético, estabilidade, capacidade de transpor obstáculos e velocidade de translação. Um ambiente de simulação é desenvolvido integrando o simulador V-REP, Robot Operating System (ROS) e bibliotecas em Python. É possível comandar os elementos virtuais através do ROS e obter as métricas de mobilidade através das bibliotecas. Diferentes ensaios são propostos para a avaliação do desempenho dos modos. Em especial, um dos ensaios é realizado em ambiente representativo baseado no mapa tridimensional de uma caverna real. Informações são obtidas através do cálculo das métricas propostas. Testes de campo utilizando um protótipo do robô mostram o comportamento do mesmo em diversas situações. Os resultados e comparações obtidos permitem avaliar as características de cada modo de locomoção e inferir as vantagens e desvantagens do uso de cada um. Os códigos implementados são disponibilizados em anexo e em repositórios na internet.