Influência da iluminação para a identificação de cores em produtos integrando o uso de imagens e a linguagem de programação Python

Abstract

A iluminação é um dos principais fatores para uma observação precisa dos objetos. Nesse sentido a incidência de luz interfere diretamente na percepção de cor, de acordo com a quantidade de luz, temperatura da luz e a sua fonte de emissão. Processos de detecção de objetos utilizam a cor como referencial para a identificação desses itens, a exemplo das garras robotizadas utilizadas em centros de triagem para separação de resíduos. Esses centros não possuem iluminação adequada para execução de atividades humanas, tampouco para a mecanização dos processos, necessitando a elaboração de diretrizes que visam aperfeiçoar a captação das imagens nas esteiras, nesse caso, realizadas por uma webcam. O tipo de lâmpada utilizado foi observado como um dos fatores que mais interfere nessa captação, unido a coloração de fundo da esteira onde os objetos são dispostos, é possível chegar a uma melhora significativa no reconhecimento preciso da cor, contribuindo para uma foto detecção mais eficiente. Nessa pesquisa, foram analisados objetos nas cores branco e preto, dispostos sobre as cores de esteiras mais comuns encontradas nos centros de triagem: azul, verde e preta. Foram realizadas imagens utilizando lâmpadas fluorescente, halógena e LED e observado como essas variáveis, somadas a incidência de lux e cor de fundo, interferem na captação das cores dos objetos referenciais. Como resultado, foi possível identificar que a adequação da cor de fundo, para azul e o uso da lâmpada fluorescente à 230 lux é uma forma eficiente de se chegar a melhores resultados.

Lighting is one of the main factors for accurate observation of objects. The incidence of light directly interferes with color perception, according to the amount of lux, light temperature and light emission source. Processes of object detection use color as a reference for identifying items, as example the robotic grips used in sorting centers for waste separation. These centers do not have adequate lighting for carrying out human activities, nor for the mechanization of processes, requiring the elaboration of guidelines that aim to improve the capture of images on the treadmills, in this case, performed by a webcam. The type of lamp used was observed as one of the factors that most interfere with this capture, together with the background color of the surface where the objects are arranged, it is possible to achieve a significant improvement in accurate color recognition, contributing to a more efficient photodetection. In this research, objects in white and black colors were analyzed, arranged on the most common colors of surface found in sorting centers: blue, green and black. Images were taken using illumination with fluorescent, halogen and LED lamps and observed how these variables, added to the incidence of lux and surface color, interfere in the color capture of the reference objects. As a result, we find that adjusting the background color to blue and using a fluorescent lamp at 230 lux is an efficient way to achieve better results.