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O presente trabalho faz parte das pesquisas iniciais do projeto de iniciação científica "Visão computacional aplicada à Automação" e apresenta os seguintes objetivos: aplicação de técnicas de visão computacional e a análise da influência de variáveis do ambiente no processo de detecção de objetos em tempo real. Neste estudo, foram analisadas a luminosidade do ambiente e a distância entre o objeto a ser identificado e a câmera de captura das imagens. Para a realização da pesquisa, foram estudados os conceitos de visão computacional e técnicas de identificação de objetos, softwares, como a linguagem Python e a biblioteca OpenCV, além da plataforma Raspberry Pi. Um sistema utilizando a estrutura de deep learning CaffeModel operando em uma plataforma Raspberry Pi com câmera digital de 8MP ou webcam, foi desenvolvido para a detecção de objetos em tempo real. Após os testes e ajustes iniciais do sistema, foram realizadas diversas medições do percentual de reconhecimento de objetos de interesse, considerando variações da luminosidade e da distância do objeto. Os resultados obtidos permitiram concluir que a luminosidade e a distância entre o objeto e a câmera representam um fator crítico na detecção de objetos em tempo real. Como proposta de trabalhos futuros sugere-se a avaliação de outras variáveis do ambiente, como por exemplo, a posição angular e o tamanho do objeto, além da utilização de câmeras com ajuste de zoom e foco.

Visão computacional. Aprendizagem profunda. Detecção de objetos.