Desenvolvimento de um sistema inteligente OCR utilizando visão computacional para leitura de etiquetas de roteador

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dc.contributor.advisor1Santos, Alyson de Jesus dos
dc.contributor.referee1Santos, Alyson de Jesus dos
dc.contributor.referee2Compto, Gabriel Pinheiro
dc.contributor.referee3Costa, Jaidson Brandão
dc.creatorXavier, Giovane Taveira de Souza
dc.date.accessioned2022-10-17T13:57:25Z
dc.date.available2022-10-18
dc.date.available2022-10-17T13:57:25Z
dc.date.issued2022-09-29
dc.description.abstractThis final paper consists of the development of an intelligent OCR system using computer vision to read router labels, to extract information to be inserted into programs that perform router tests. The system uses a Raspberry Pi 4 as the system's processing center, coupled to it is a Logitech C270 webcam, responsible for capturing the images of the labels. The vision system uses OpenCV to process the image so that the OCR algorithm extracts the text from the image, after which the program stores and displays this information on screens simulating the test software.pt_BR
dc.description.resumoEste trabalho de conclusão de curso consiste no desenvolvimento de um sistema inteligente OCR utilizando visão computacional para leitura de etiquetas de roteadores, visando extrair as informações para inserir em programas que realizam os testes de roteadores. O sistema utiliza uma Raspberry Pi 4 como central de processamento do sistema, acoplada a ela está uma webcam Logitech C270, responsável pela captura das imagens das etiquetas. O sistema de visão utiliza do OpenCV para o tratamento da imagem com a finalidade de que o algoritmo OCR extraia da imagem o texto, após o programa armazena e mostra essas informações em telas simulando os softwares de teste.pt_BR
dc.identifier.citationXavier, Giovane Taveira de Souza Xavier. . Manaus. 2020. 76 f. Desenvolvimento de um sistema inteligente OCR utilizando visão computacional para leitura de etiquetas de roteador. Monografia. (Graduação em Engenharia de Controle e Automação) - Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Amazonas, Campus Manaus Distrito Industrial, Manaus, 2022.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.ifam.edu.br/jspui/handle/4321/1020
dc.languageporpt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentCampus Manaus Distritopt_BR
dc.publisher.initialsInstituto Federal do Amazonaspt_BR
dc.publisher.initialsIFAMpt_BR
dc.publisher.initialsEngenharia de Controle e Automaçãopt_BR
dc.publisher.initialsInstituto Federal do Amazonaspt_BR
dc.publisher.initialsIFAMpt_BR
dc.publisher.initialsEngenharia de Controle e Automaçãopt_BR
dc.publisher.initialsInstituto Federal do Amazonaspt_BR
dc.publisher.initialsIFAMpt_BR
dc.publisher.initialsEngenharia de Controle e Automaçãopt_BR
dc.relation.referencesJETBRAINS. Install PyCharm. Jetbrains, 22 maio 2021. Disponível em: <https://www.jetbrains.com/help/pycharm/installation-guide.html> . Acesso em 25 out. 2021. BAUMGARTEN, Gustavo. Sistema de visão industrial: descubra tudo o que eles podem fazer por você. Pollux. 9 out. 2018. Disponível em : <https://pollux.com.br/blog/sistemas-de-visao-industriais-descubra-tudo-o-que-eles-podem-fazer-por-voce/>. Acesso em 30 out. 2021. TESLA. Sistema de Visão Industrial. Tesla. Disponível em: <https://www.teslaautomacao.com.br/sistemas-de-visao-industrial.php>. Acesso em 5 nov. 2021. VINCENT, Luc. Announcing Tesseract OCR. 30 ago. 2006. Disponível em: <http://googlecode.blogspot.com/2006/08/announcing-tesseract-ocr.html>. Acesso em: 5 nov. 2021. UBUNTU. OCR - Optical Character Recognition. 31 mar. 2015.. Disponível em: <https://help.ubuntu.com/community/OCR> Acesso em 7 nov. 2021. MORITOMO, Carlos. A revolução do Raspberry Pi. 16 Abr. 2012. Disponível em: <https://www.hardware.com.br/artigos/raspberrypi/> Acesso em 10 nov. 2021. GOGONI, Ronaldo. Raspberry Pi 4 Model B, tras 4k e 4GB de ram por US$55. 2019. Disponível em <https://tecnoblog.net/meiobit/402892/raspberry-pi-4-model-b-ficha-tecnica/> Acesso em 25 nov. 2021. IFRS CTA. Ferramentas OCR – entenda o que são e sua relação com a acessibilidade. 17 dez. 2018. Disponível em: <Ferramentas OCR – entenda o que são e sua relação com a acessibilidade - Centro Tecnológico de Acessibilidade do IFRS>. Acesso em: 27 de Dezembro de 2021. SLAM, Norman; ISLAM, Zeeshan. NOOR, Nazia. A Survey on Optical Character Recognition System. ournal of Information & Communication Technology, Nova York, volume X, ed.2, pág. 1-2, dezembro de 2016. 71 PYTHON, HOME. 2022. Disponível em: < https://www.python.org> Acesso em: 10 jan. 2022. PYTHON, tkinter — Interface Python para Tcl/Tk. 2021. Disponível em: < https://docs.python.org/pt-br/dev/library/tkinter.html> Acesso em: 15 jan. 2022. LOGITECH, C270 HD WEBCAM. Disponível em: https://www.logitech.com/pt-br/products/webcams/c270-hd-webcam.960-000694.html Acesso em: 22 maio 2022. CHAUDHURI, Arindam et al. Optical Character Recognition Systems for different languages with soft computing – 1ª ed. Nova York: Springer International Publishing, 2017. CUNHA, Renata. Estudo comparativo sobre ferramentas de reconhecimento óptico de caracteres. Dissertação (Graduação), Instituto Federal de Minas Gerais – Curso de Ciência da Computação, Minas Gerais, 2018. MIRANDA, Ligia. Estudo da viabilidade da construção de dispositivo de baixo custo para o reconhecimento de placas veiculares. Dissertação (Graduação), Universidade Estadual Do Rio Grande Do Sul – Curso Superior De Tecnologia Em Automação Industrial, Porto Alegre, 2021. JÚNIOR, Rômulo Pacher. Localização de robôs por reconhecimento ótico de caracteres de placas. Dissertação (Graduação), Universidade Federal de Santa Catarina, Santa Catarina, 2018. PYPI. pytesseract 0.3.10– Project description. 2021. Disponível em:<https://pypi.org/project/pytesseract/>. Acesso em: 01 Jul 2021. PILLOW. Pillow 9.2.0. 2021. Disponível em:< https://pypi.org/project/Pillow/>. Acesso em 01 Jul 2021. BACKES, André Ricardo; JUNIOR, Jarbas Joaci de Mesquita Sá. Introdução à visão computacional usando Matlab. Rio de Janeiro: Alta Books Editora, 2019. FONSECA, J. J. S. Metodologia da pesquisa científica. Fortaleza: UEC, 2002. Apostila. BORGES, Luiz Eduardo. Python para desenvolvedores. 2° ed. 72 CORREA, Eduardo. Meu Primeiro livro de Python. 2° ed. GERHARDT, Tatiana Engel; SILVEIRA, Denise Tolfo Métodos de pesquisa. – Porto Alegre: Editora da UFRGS, 2009 (GERHARDT; SILVEIRA, 2009, p.35). CEDRO TECHNOLOGIES. OpenCV: Uma breve introdução à visão computacional com python. 3 out. 2018. BARELLI, Felipe. Introdução à visão computacional. Casa do Código, 2018. 256 p. ELKNER, Jeffrey; DOWNEY, Allen; MEYERS, Chris. How to Think Like a Computer Scientist: Interactive Edition. 2016. Disponível em: <https://runestone.academy/ns/books/published/thinkcspy/index.html>. Acesso em 1 set. 2022. PEIXOTO,S. P et al. Brazilian License Plate Character Recognition using Deep Learning. Universidade Federal de Ouro Preto Ouro Preto, MG, Brazil. 2014.pt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subjectVisão computacionalpt_BR
dc.subjectOpenCVpt_BR
dc.subjectOCRpt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA::ELETRONICA INDUSTRIAL, SISTEMAS E CONTROLES ELETRONICOS::CONTROLE DE PROCESSOS ELETRONICOS, RETROALIMENTACAOpt_BR
dc.titleDesenvolvimento de um sistema inteligente OCR utilizando visão computacional para leitura de etiquetas de roteadorpt_BR
dc.typeTrabalho de Conclusão de Cursopt_BR

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