Sistema de visão computacional com ajuste dinâmico de câmera e detecção de retas para verificação de alinhamento

Abstract

Este trabalho apresenta o desenvolvimento de um módulo de inspeção visual para veriĄcação de alinhamento angular em ambiente industrial, integrando aquisição controlável de imagens e processamento interpretável. Em Linux, a captura de imagem é realizada com OpenCV e os parâmetros de câmera (exposição, ganho, balanço de branco, brilho, contraste, etc.) são ajustados dinamicamente via V4L2, com persistência de conĄgurações e salvamento do último frame para rastreabilidade e reprodutibilidade. A arquitetura organiza-se em três blocos: (i) aquisição e ajuste, operados por uma interface web; (ii) processamento, baseado em segmentação por cor em HSV, Ąltragem por mediana, detecção de bordas (Canny) e detecção de retas (Transformada de Hough); e (iii) exposição do resultado por endpoint HTTP/JSON, com repetição e agregação de execuções válidas para robustez. Um experimento com duas webcams e seis ângulos (0°Ű45°) avaliou a capacidade de detecção e o desempenho, medindo tempos por etapa e percentis p50/p95 em 300 frames por condição. As etapas do processamento e os custos de tempo são detalhados. Os resultados indicam Ćuxo de detecção bem-sucedido nas condições testadas e tempo típico por frame estável.