Dissertação
Automation of Barcode Scanning EVALUATED
A tese aborda os desafios da detecção e descodificação de códigos de barras em ambientes complexos, com foco em centros de distribuição. Ao contrário dos sistemas típicos que dependem de equipamentos caros, esta pesquisa visa desenvolver um sistema robusto que possa operar eficazmente com soluções mais econômicas. Desafios como iluminação variável, a necessidade de tempos de processamento baixos e alta precisão de descodificação são abordados na tese. Um aspecto chave da pesquisa envolveu o desenvolvimento e avaliação do método Waterfall, uma abordagem inovadora projetada para melhorar a eficiência de detecção e decodificação de códigos de barras, aplicando técnicas mais complexas somente quando métodos mais simples falham, otimizando assim o tempo de execução. Este método, juntamente com técnicas de aprimoramento de imagem utilizando modelos U-Net e detecção de códigos de barras em tempo real com o YOLO v8, foi testado num cenário real, no centro de distribuição da Worten, para avaliar a sua eficácia. O estudo revela que o método Waterfall alcança altas taxas de descodificação, embora o seu desempenho dependa fortemente da fase inicial de detecção. Esta dependência é evidente nos resultados, que mostram boas taxas de descodificação em ambientes de teste, mas encontram desafios na identificação de uma proporção significativa de códigos de barras em imagens tiradas do centro de distribuição, levando a taxas de descodificação mais baixas. A pesquisa também explorou a viabilidade da reconstrução 3D para detecção de códigos de barras, que, apesar do seu potencial, foi considerada inadequada para implementação devido à qualidade do equipamento necessário.
novembro 20, 2024, 13:30
Documentos da dissertação ainda não disponíveis publicamente
Orientação
ORIENTADOR
Departamento de Engenharia Electrotécnica e de Computadores (DEEC)
Professor Auxiliar