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O presente trabalho apresenta os resultados obtidos através de uma pesquisa de Iniciação Científica desenvolvida no CEFET/MG, Unidade Varginha, a qual teve por objetivo o estudo e teste de técnicas de visão computacional aplicadas em robôs seguidores de linha por meio de uma câmera acoplada a plataforma Raspberry Pi. Neste trabalho foi desenvolvido um algoritmo, utilizando a linguagem de programação Python, que faz uso da biblioteca de visão computacional OpenCV, na qual, foi utilizado o método Hough Circle Transform para detectar objetos no formato de círculos. Para a detecção dos objetos utilizou-se do conceito de segmentação de imagens e de cores. Para avaliar a qualidade da detecção realizada, foi criada uma metodologia, na qual variou-se a distância da câmera até o objeto, a quantidade de imagens capturadas e os parâmetros do método HoughCircles. Os parâmetros que apresentaram melhores resultados foram para distâncias entre 25 e 30 centímetros entre a câmera e o objeto; análise de 98 imagens considerando uma quantidade mínima de 75% das imagens para tomada de decisão. Este trabalho contribuiu para aumentar a qualidade na detecção de objetos realizada por robôs seguidores de linha que vem sendo desenvolvidos no CEFET-MG Unidade Varginha.

Robô seguidor de linha. Visão computacional. Raspberry Pi.