ads:
UNIVERSIDADE DO ESTADO DE MATO GROSSO
CAMPUS UNIVERSITÁRIO DO VALE DO TELES PIRES
DEPARTAMENTO DE LICENCIATURA EM COMPUTAÇÃO
Thiago Cesar Serrilho
IDENTIFICAÇÃO DE CÓDIGO DE BARRAS EM DOCUMENTOS DE
TRAMITAÇÃO INTERNA DA UNEMAT COM UTILIZAÇÃO DE WEBCAM PARA
COLETA DE DADOS
COLIDER
2009
ads:
Livros Grátis
http://www.livrosgratis.com.br
Milhares de livros grátis para download.
THIAGO CESAR SERRILHO
IDENTIFICAÇÃO DE CÓDIGO DE BARRAS EM DOCUMENTOS DE
TRAMITAÇÃO INTERNA DA UNEMAT COM UTILIZAÇÃO DE WEBCAM PARA
COLETA DE DADOS
Monografia apresentada como exigência
parcial para a conclusão da disciplina “Projeto
de Licenciatura II” do Curso de Licenciatura
em Computação, da Universidade de Mato
Grosso - UNEMAT, Campus Universitário do
Vale do Teles Pires, sob a Coordenação da
Professora Mestre Egeslaine de Nez.
Orientador: Tales Nereu Bogoni
Colider
2009
ads:
Dedico este trabalho a minha namorada Sheyla Rodrigues da
Silva, pois ao longo dos quase 3 anos em que estamos “juntos”
sempre foi uma pessoa super carinhosa, amável e
compreensiva, me apoiando e incentivando em tudo o que eu
faço. Estamos distantes fisicamente, mas em pensamento
estamos sempre juntos.
Agradeço primeiramente Deus por mais esta conquista em
minha vida.
Aos meus pais, Carlos Cesar Serrilho e Elisabeth Mardegan
Serrilho pelo carinho e dedicação, sempre me orientando e
guiando pelos melhores caminhos.
Ao meu irmão Fernando pelo companheirismo.
A minha namorada Sheyla pelos momentos felizes que me
proporciona, pela paciência, compreensão e apoio no
desenvolvimento do trabalho.
Ao meu orientador Tales Nereu Bogoni, que esteve sempre
pronto para tirar as duvidas que foram surgindo ao longo do
desenvolvimento deste trabalho.
A professora Egeslaine de Nez pela ajuda referente às normas
de formatações do trabalho.
A Karyne, pela ajuda oferecida na tradução do resumo.
A todos os autores que serviram de fonte de pesquisas e a
todas as universidades que publicam os trabalhos de seus
acadêmicos na internet, pois sem a colaboração destes, este
trabalho não seria concluído.
A UNEMAT, aos professores e coordenação do Campus
Universitário do Vale do Teles Pires pela oportunidade de
realização de curso de alto nível de forma gratuita.
A todos que de certa forma contribuíram com o
desenvolvimento deste trabalho.
Sinceros agradecimentos
Muito obrigado a todos.
Muitas das grandes realizações do mundo foram feitas por
homens cansados e desanimados que, ainda assim,
continuaram lutando.
(Bernard Miller)
RESUMO
Atualmente existem inúmeros sistemas desenvolvidos com o intuito de fazer
reconhecimento de padrões, seja ele em imagens ou em qualquer outro meio
através do qual se possa extrair informações suficientes. Este trabalho descreve os
passos necessários com o objetivo de realizar o reconhecimento e a decodificação
de padrões de códigos de barras EAN-13. O trabalho descreve as principais
características de um código de barras EAN-13, como as informações são
representadas nesta simbologia, a forma que os números são codificados, os meios
utilizados para assegurar a correta leitura de um código de barras e as principais
ferramentas desenvolvidas com o objetivo de decodificar códigos de barras, partindo
dos leitores do tipo caneta até se chegar aos leitores que utilizam câmeras como
mecanismo de captura das informações. O texto também aborda os principais
sistemas capazes de capturar imagens em formato digital como scanners, câmeras
fotográficas digitais, filmadoras digitais e webcams, além do conceito de imagem
digital e os principais problemas que podem ocorrer quando se utiliza câmeras como
dispositivo de captura de imagens. O trabalho está focado no reconhecimento de
padrões contidos em códigos de barras. No decorrer do texto foram descritos os
conceitos e os principais métodos de reconhecimento de padrões como o método
estático, sintático, redes neurais e conjuntos difusos. O texto também descreve as
etapas que geralmente são encontradas em sistemas de reconhecimento de
padrões como a captura da informação, pré-processamento, localização e
decodificação dos padrões encontrados. Por fim o texto apresenta os métodos e as
ferramentas utilizadas no desenvolvimento de um sistema que realiza o
reconhecimento e a decodificação de padrões de código de barras EAN-13
utilizando uma webcam para captura das imagens além dos testes realizados no
sistema simulando diferentes problemas comuns de ocorrer quando se utiliza código
de barras e a avaliação dos resultados.
Palavras chave: Reconhecimento de padrões, códigos de barras, webcam.
ABSTRACT
Nowadays, there are numberless advanced systems with the purpose to do
reconnaissance of the pattern, whether in pictures or any other means by which to
extract enough information. This work describes the steps necessary in order to
achieve recognition and decoding standard barcodes EAN-13. The work describes
the main features of a barcode EAN-13, how information is represented in symbols,
the way that numbers are encoded, the means used to ensure correct reading of a
barcode and the main tools developed in order to decode barcodes, starting with the
readers of these pen until they reach the readers who use cameras as a mechanism
for capturing information. The text also discusses about the major systems that can
capture images in digital form such as scanners, digital cameras, digital camcorders
and webcams, beyond the concept of digital image and the main problems that can
occur when using cameras as a device to capture images. The work is focused on
recognition of patterns contained in barcodes, during the text are described the
concepts and main methods of pattern recognition as the static, syntactic, neural
networks and fuzzy sets. The text also describes the steps that usually are found in
systems of pattern recognition as the capture of information, preprocessing, location
and decoding of patterns found. Finally the paper presents the methods and tools
used to develop a system that performs recognition and decoding standard barcode
EAN-13 using a webcam to capture images beyond of testing the system by
simulating various problems commonly occurring when using bar code and
evaluation of the results.
Keywords: Pattern recognition, barcodes, webcam.
LISTA DE FIGURAS
Figura 1. Exemplo de numerações de código de barra no padrão EAN-13. ............... 5
Figura 2. Representação de cada dígito do código na forma de barras. ..................... 9
Figura 3. Exemplo de código de barras EAN-13. ........................................................ 9
Figura 4. Exemplo de imagem monocromática e a matriz de intensidade dos níveis
de cinza. .................................................................................................................... 16
Figura 5. Exemplo de leitor de código de barras do tipo caneta. .............................. 21
Figura 6. Exemplo de leitor de código de barras do tipo laser scanner. .................... 22
Figura 7. Exemplo de leitor de código de barras do tipo CCD. ................................. 23
Figura 8. Exemplo de leitor de código de barras baseado em câmera. .................... 24
Figura 9. Combinações de cores para códigos de barras. A) Combinações
adequadas. B) Combinações inadequadas. .............................................................. 30
Figura 10. Fases do processo de decodificação de um código de barras. ................ 39
Figura 11. Resultados obtidos com a binarização. .................................................... 42
Figura 12. Matriz de Roberts. A) Eixo X. B) Eixo Y. .................................................. 45
Figura 13. Matriz de Sobel. A) Detecção de bordas no eixo X. B) Detecção de bordas
no eixo Y. .................................................................................................................. 46
Figura 14. Comparação dos métodos de detecção de bordas .................................. 48
Figura 15. Print screen da interface do sistema bcWebCam. ................................... 52
Figura 16. Print screen da interface do site que contem o sistema. .......................... 54
Figura 17. Webcam utilizada na captura das imagens. ............................................. 58
Figura 18. Imagens obtidas a partir da webcam. A) Imagem original. B) Imagem
invertida após ser convertida para 256 níveis de cinza. ............................................ 62
Figura 19. Resultados do pré processamento. A) I imagem original. B) Imagem com
256 níveis de cinza. C) Imagem binarizada............................................................... 65
Figura 20. Exemplo de código de barras EAN-13. .................................................... 74
Figura 21. Interface do sistema. ................................................................................ 77
Figura 22. Exemplo de magnitudes dos códigos de barras. ...................................... 79
Figura 23. Códigos de barras sem defeitos utilizados nos testes.............................. 81
Figura 24. Códigos de barras amassados utilizados nos testes................................ 83
Figura 25. Códigos de barras impressos com má qualidade utilizados nos testes. .. 84
Figura 26. Códigos de barras manchados utilizados nos testes. .............................. 86
Figura 27. Códigos de barras danificados com riscos utilizados nos testes. ............. 87
LISTA DE TABELAS
Tabela 1. Tabela auxiliar de paridades. ...................................................................... 7
Tabela 2. Módulos necessários para formar cada dígito do código de barras. ........... 8
Tabela 3. Ordem dos dígitos do código de barras representado na Figura 3. .......... 10
Tabela 4. Formação dos módulos de cada dígito do lado esquerdo do código. ....... 10
Tabela 5. Formação dos módulos de cada dígito do lado direito do código. ............. 11
Tabela 6. Soma dos dígitos em posições pares. ....................................................... 12
Tabela 7. Soma dos dígitos em posições pares multiplicado por 3. .......................... 12
Tabela 8. Soma dos dígitos em posições impares. ................................................... 12
Tabela 9. Soma total. ................................................................................................ 13
Tabela 10. Exemplo de parte de uma seqüência binária armazenada em arquivo. .. 70
Tabela 11. Exemplo do somatório das colunas de um código de barras EAN-13. .... 72
Tabela 12. Paridade dos 6 primeiros dígitos do lado esquerdo................................. 74
SUMÁRIO
INTRODUÇÃO ..............................................................................................................
CAPÍTULO 1: HISTÓRICO E DETALHAMENTO DOS CÓDIGOS DE BARRAS ...... 1
1.1. Código de barras ....................................................................................... 1
1.2. Histórico ..................................................................................................... 2
1.3. Interpretação do padrão EAN-13 ............................................................... 3
1.4. Como o código de barras EAN-13 é formado ............................................ 5
1.5. Cálculo do dígito verificador ..................................................................... 11
CAPÍTULO 2: FORMAS DE AQUISIÇÃO DE INFORMAÇÃO ................................. 14
2.1. Conceito de Imagem digital ..................................................................... 14
2.2. Aquisição de dados.................................................................................. 16
2.3. Dispositivos de leitura de código de barras ............................................. 18
2.3.1. Leitoras do tipo caneta ............................................................... 19
2.3.2. Leitoras do tipo laser scanner .................................................... 21
2.3.3. Leitoras do tipo CCD .................................................................. 22
2.3.4. Leitoras baseadas em câmeras ................................................. 23
2.4. Dispositivos responsáveis pela captura de imagens................................ 24
2.4.1. Scanners .................................................................................... 25
2.4.2. Câmeras digitais ........................................................................ 26
2.4.3. Câmeras de vídeo digital ........................................................... 28
2.4.4. Webcams ................................................................................... 29
2.5. Problemas durante a captura de imagens ............................................... 30
CAPÍTULO 3: CONCEITOS E MÉTODOS DE RECONHECIMENTO DE PADRÕES
.................................................................................................................................. 32
3.1. Reconhecimento de padrões ................................................................... 32
3.2. Métodos de reconhecimento de padrões ................................................. 34
3.2.1. Reconhecimento de padrões estatístico .................................... 34
3.2.2. Reconhecimento de padrões sintático ....................................... 35
3.2.3. Reconhecimento de padrões por redes neuronais .................... 36
3.2.4. Reconhecimento de padrões usando conjuntos difusos ............ 38
3.3. Etapas de um sistema de reconhecimento de padrões ........................... 39
3.3.1. Pré-processamento da imagem ................................................. 40
3.3.1.1. Binarização da imagem ................................................ 41
3.3.1.2. Detecção de bordas na imagem ................................... 43
3.3.1.2.1. Roberts ............................................................ 44
3.3.1.2.2. Sobel ............................................................... 45
3.3.1.2.3. Canny .............................................................. 46
3.4. Biblioteca OpenCV................................................................................... 48
CAPÍTULO 4: REVISÃO DE TRABALHOS QUE UTILIZAM WEBCAM PARA
COLETA DE CÓDIGO DE BARRAS ........................................................................ 51
4.1. Trabalhos relacionados ............................................................................ 51
4.2. bcWebcam .................................................................................... 52
4.3. BarcodePedia ............................................................................... 53
4.4. Zebra Barcode Reader ................................................................. 54
4.5. i-nigma .......................................................................................... 55
CAPÍTULO 5: DETALHAMENTO DO PADRÃO UTILIZADO, EQUIPAMENTOS DE
COLETAS DE DADOS E FORMA DE INTERPRETAÇÃO DOS RESULTADOS .... 57
5.1. Equipamentos e ferramentas utilizadas ................................................... 57
5.2. Desenvolvimento lógico do sistema ......................................................... 59
5.3. Captura da imagem ................................................................................. 59
5.3.1. Pré-processamento da imagem capturada ................................ 61
5.3.2. Localização do código de barras ............................................... 66
5.3.3. Definição da região de interesse. ............................................... 68
5.3.4. Separação e decodificação das seqüências binárias de padrões
............................................................................................................. 69
5.3.5. Cálculo do dígito verificador ....................................................... 75
5.4. Funcionamento do sistema ...................................................................... 76
CAPÍTULO 6: TESTES REALIZADOS E AVALIAÇÃO DOS RESULTADOS ......... 78
6.1. Testes preliminares .................................................................................. 78
6.2. Definição dos métodos utilizados nos testes. .......................................... 79
6.3. Resultados obtidos nos testes ................................................................. 80
6.3.1. Resultados dos testes com códigos sem defeitos ..................... 80
6.3.2. Resultados dos testes com códigos amassados ....................... 82
6.3.3. Resultados dos testes realizados com códigos apresentando má
qualidade de impressão ....................................................................... 83
6.3.4. Resultados dos testes realizados com códigos manchados ...... 85
6.3.5. Resultados dos testes realizados com códigos riscados ........... 87
6.4. Avaliação dos resultados ......................................................................... 88
CONSIDERAÇÕES FINAIS ...................................................................................... 91
TRABALHOS FUTUROS .......................................................................................... 93
REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS ......................................................................... 95
INTRODUÇÃO
Atualmente vivemos em uma sociedade onde as tecnologias estão
presentes nas suas mais variadas formas. Porém, quando pensamos em tecnologia
é comum fazermos associação com computares ou qualquer outro aparelho
eletrônico que temos em casa ou no trabalho. Quando pensamos desta maneira não
estamos errados, eles realmente são tecnologias, mas o que temos que pensar é
que tecnologia não é só isso. Ela está presente em praticamente tudo que está a
nossa volta, até mesmo em uma em uma folha de papel que utilizamos para
escrever. Cabe a nos sabermos utilizar os recursos que a tecnologia nos oferece de
modo que ela deixe mais funcional e eficiente o nosso dia-a-dia.
A Universidade do Estado de Mato Grosso possui inúmeros campi
espalhados por diversas cidades do Estado de Mato Grosso. Todos esses campi
têm seus documentos de tramitação interna e muitos destes documentos são
constantemente enviados principalmente para a sede da Universidade, situada na
cidade de Cáceres - MT. Durante esse processo de envio de documentos entre os
campi eles podem se perder no caminho ou ficarem esquecidos em alguma
repartição sem uma resposta por parte de quem o recebeu.
Pensando nisso surgiu a idéia de desenvolver um sistema capaz de
fazer a identificação de padrões de códigos de barras para uma futura implantação
dentro da Universidade do Estado de Mato Grosso - Unemat, com o intuito de
agilizar o processo de protocolização e acompanhamento de documentos internos
da instituição além de proporcionar maior eficiência com baixo investimento, pois o
sistema utiliza ferramentas de baixo custo como meio de captura de imagens.
Este processo até então é feito de forma manual, sem um controle
eficiente, que poderia contribuir para o desaparecimento de documentos tanto
enviados para outras localidades quanto os que forem recebidos pela instituição.
O sistema em funcionamento deverá fazer a localização e o
reconhecimento de um padrão de código de barras, além de fazer a decodificação
do mesmo, ou seja, extrair os caracteres que se encontram codificados em forma de
barras no código.
CAPÍTULO 1: HISTÓRICO E DETALHAMENTO DOS CÓDIGOS DE BARRAS
Este capítulo irá explicar o que é um código de barras e quais são as
principais características que fazem dele um dos mais utilizados sistema de
codificação de informações em todo o mundo. Aborda também um breve histórico
dos códigos de barras dando ênfase ao padrão EAN-13 que foi utilizado neste
trabalho bem como sua estrutura, interpretação, regras para formação dos módulos
e cálculo do dígito verificador.
1.1. Código de barras
Segundo Soares (2001) existem diversos tipos de código de barras que
são destinados para áreas diversas. Cada tipo possui seu conjunto próprio de regras
para que seja possível a decodificação de seus caracteres. Geralmente os padrões
se diferenciam quanto ao seu aspecto visual, tipos de dados que suportam
armazenar, bem como sua capacidade máxima de armazenamento, fazendo com
2
que um determinado padrão de código de barras possa não ser viável dependendo
da finalidade da sua utilização.
A tecnologia de código de barras foi desenvolvida visando a entrada de
dados automatizados e a abolição de erros humanos de digitação. Esta
tecnologia está destinada a quase todo tipo de aplicação onde se deseja
automatizar a identificação de produtos, mercadorias, pessoas,
documentos, etc. Tem sido extremamente útil na indústria, no comércio, em
bancos e na identificação de pessoal, através de crachás, em portarias, etc.
Portanto, não existe a necessidade de pessoas realizarem esta tarefa, pois
um sistema poderá fazer de forma rápida e segura a mesma tarefa que
seria feita por uma ou várias pessoas (MELLO, 2004).
1.2. Histórico
Segundo Florence (2009), no dia 26 de junho de 1974 um cliente do
supermercado da cidade de Troy, estado de Ohio nos Estados Unidos, fez a
primeira compra de um produto que possuía código de barras, tratava-se de um
pacote de chicletes. Com isso deu-se início a uma nova era do mercado varejista.
De lá para cá surgiram diversos padrões de códigos de barras. Um
deles foi o padrão EAN. Segundo Soares (2001) este padrão de código de barras
começou a ser desenvolvido em 1974 quando 12 países se juntaram com o objetivo
de desenvolver um novo sistema de codificação que seria utilizado tanto em
produtos comerciais quanto industriais, porém, o padrão só começou a ser utilizado
em 1976.
Segundo Costa (2009b), em junho de 1984 foi realizada uma reunião
com empresários e executivos da indústria e do comércio que estavam interessados
no desenvolvimento do processo de automação comercial. Com isso a Associação
3
Brasileira de Automação Comercial (ABAC) realizou o seu primeiro congresso a
nível nacional. Nesse congresso chegou-se à conclusão de que era primordial a
implantação do Código Nacional de Produtos
1
no Brasil. Após o congresso foi
apresentada uma recomendação ao governo que posteriormente a transformou em
Lei através do Decreto 90.595. O Decreto 90.595 de 29 de novembro de 1984, de
acordo com o artigo 1º, cria o Sistema de Codificação Nacional de Produtos, ficando
definido o padrão internacional EAN para todo o território nacional. Já em dezembro
de 1984 foi publicada a portaria de nº. 143, do Ministério da Indústria e Comércio,
que conferia à ABAC a responsabilidade de orientar e administrar a implantação do
Código Nacional de Produtos no país.
Ainda segundo Costa (2009b), no ano de 1994 com o objetivo de
fortalecer a imagem da entidade em todos os campos de atuação, a Associação
Brasileira de Automação Comercial alterou sua sigla de ABAC para EAN BRASIL,
com o intuito de tornar a associação reconhecida a nível nacional e internacional
como representante legal responsável pela utilização dos sistemas EAN no Brasil.
Atualmente a Associação Brasileira de Automação (GS1 Brasil) atua no sentido de
estabelecer as normas técnicas necessárias, promover a cooperação entre parceiros
comerciais, assegurar apoio aos empresários, divulgar novas tecnologias e,
principalmente, incentivar a modernização.
1.3. Interpretação do padrão EAN-13
1
Código nacional de produtos: O mesmo que código de barras (COSTA, 2009b).
4
Segundo Soares (2001) o código EAN é utilizado para identificar
produtos em diversas partes do mundo e para isso foi criada uma identificação
através dos 2 ou 3 primeiros dígitos do código de barras, que ficou conhecido como
“bandeira”, onde cada país que utiliza esse padrão de código de barras possui um
órgão responsável pelo cadastramento de cada produto de uma determinada
empresa ou fabricante.
O sistema EAN é um conjunto de padrões, que possibilita a identificação
dos produtos, unidades logísticas e localizações. Ele facilita os processos
de comércio eletrônico. Foi desenvolvido para fornecer soluções que
garantam identificação exclusiva e sem ambigüidades. É um padrão
internacional rígido onde cada produto terá seu código exclusivo, aplicável
no mundo inteiro, sem repetição, o que possibilita a integração e a troca de
informações entre os vários elos da cadeia produtiva, desde o fabricante até
o consumidor final (SILVA e PAPANI, 2008).
Esse padrão é composto por 13 dígitos que podem ser divididos em
quatro partes conforme a Figura 1, onde os 3 primeiros dígitos (representados em
vermelho) são reservados para identificação da organização responsável por
controlar e licenciar a numeração do código de barras no país. No Brasil, a empresa
responsável pelo licenciamento dos códigos de barra é a GS1 Brasil
2
sendo seu
código o número 789. Portanto, um código de barras com os três primeiros dígitos
iguais a 789 indica que o produto está registrado no Brasil. Os próximos dígitos
podem variar, podendo ter de 4 a 7 dígitos e representam a identificação da indústria
dona da marca do produto, eles estão representados na Figura 1 pela cor azul. Os
dígitos na cor verde representam a identificação de um determinado produto pela
2
Disponível em: <http://www.gs1brasil.com.br>. Acesso em: 10 jul.2009.
5
indústria que o produziu e o último dígito (cor laranja) é chamado de dígito
verificador que auxilia na segurança da leitura (RIBINIK, 2006a).
Figura 1. Exemplo de numerações de código de barra no padrão EAN-13.
Fonte: RIBINIK, 2006a.
É bom ressaltar que o código de barras para ser utilizado internamente
dentro de uma instituição não precisa necessariamente seguir estas regras, elas são
geralmente utilizadas quando uma empresa exporta seus produtos para outros
países e necessitam de uma numeração única.
1.4. Como o código de barras EAN-13 é formado
Segundo Soares (2001), o código de barras EAN-13 é composto por 13
caracteres numéricos, dos quais apenas 12 estão representados no código na forma
de módulos. Ainda segundo Soares (2001), módulos são a menor unidade da
medida de largura de uma barra ou espaçamento e podem assumir os valores 0
(zero) ou 1 (um), onde os módulos com valores iguais a 1 (um) representam as
6
barras de cor preta, e aqueles com valores iguais a 0 (zero) são interpretados como
barras brancas.
Segundo Ribinik (2009b), o código de barras “é a representação gráfica
em barras claras e escuras das combinações binárias utilizadas pelo computador.
Decodificadas por leitura óptica que informam os números arábicos ou letras que
constituem o código de barras, conforme a simbologia”.
Os dígitos presentes no código de barras são uma combinação de
módulos pretos (valor 1) e módulos brancos (valor 0), sendo que cada dígito do
código de barras é composto por 7 módulos. No total, um código de barras padrão
EAN-13 é composto por 95 módulos, incluindo os módulos referentes às barras de
início e fim do código de barras e também os módulos referentes às barras de
divisão que existem entre os dígitos do lado esquerdo e os dígitos do lado direito do
código de barras.
Por padrão, as barras que marcam o início e o fim do código de barras
são formadas por 3 módulos cada uma e assumem os valores 101. As barras que
fazem a divisão entre os dígitos do lado esquerdo e os dígitos do lado direito são
formadas por 5 módulos, cujos valores são 01010. Para um melhor entendimento da
estrutura do código de barras EAN-13 é necessário entender primeiro como os
módulos são ordenados para que possam representar um número propriamente dito.
Segundo Soares (2001), para gerar as barras do lado esquerdo do
código de barras padrão EAN-13 é utilizada uma tabela auxiliar de paridade, que irá
definir a alternância entre duas outras tabelas, sendo elas a Tabela A (paridade
impar) e a Tabela B (paridade par). A alternância entre estas duas tabelas é
baseada no 1º ou no 13º dígito do código de barras, dependendo do sentido de
leitura, ou seja, se o código for lido da direita para a esquerda o dígito de referencia
7
será o 13º, já se o sentido de leitura do código for da esquerda para a direita o dígito
de referência será o 1º.
Para exemplificar o processo, o sentido de leitura utilizado será da
esquerda para a direta, ficando assim o primeiro dígito do código como referência
conforme representa a Tabela 3. A Tabela 1 corresponde à tabela auxiliar de
paridades onde o dígito de referência define a alternância entre as tabelas A e B de
padrões necessários para formar os módulos dos 6 dígitos do lado esquerdo do
código.
Tabela 1. Tabela auxiliar de paridades.
Dígito de
referência
Seqüência das tabelas utilizadas para formar os 6 dígitos
do lado esquerdo do código
1º
padrão
2º
padrão
3º
padrão
4º
padrão
5º
padrão
6º
padrão
0
A
A
A
A
A
A
1
A
A
B
A
B
B
2
A
A
B
B
A
B
3
A
A
B
B
B
A
4
A
B
A
A
B
B
5
A
B
B
A
A
B
6
A
B
B
B
A
A
7
A
B
A
B
A
B
8
A
B
A
B
B
A
9
A
B
B
A
B
A
Fonte: SOARES, 2001.
Desta forma, se o dígito de referencia, por exemplo, for o número 7,
deverá ser utilizada a seqüência de padrões presentes nas tabelas ABABAB para
formar os 6 dígitos que estão representados por barras no lado esquerdo do código.
A Tabela 2 é formada pelas Tabelas A e B de padrões, onde na Tabela
A estão os módulos com paridade impar, pois a soma dos módulos referente a um
8
dígito resulta em um número impar, enquanto que na Tabela B estão todos os
módulos com paridade par, onde a soma dos módulos referentes a um dígito resulta
em um número par. Além destas duas tabelas existe uma terceira tabela de padrões
que será chamada de Tabela C e será utilizada para gerar os módulos
correspondentes aos 6 dígitos do lado direito do código de barras.
Tabela 2. Módulos necessários para formar cada dígito do código de barras.
Dígitos do lado esquerdo
Dígitos do lado direito
Dígito
Tabela A
Tabela B
Tabela C
0
0001101
0100111
1110010
1
0011001
0110011
1100110
2
0010011
0011011
1101100
3
0111101
0100001
1000010
4
0100011
0011101
1011100
5
0110001
0111001
1001110
6
0101111
0000101
1010000
7
0111011
0010001
1000100
8
0110111
0001001
1001000
9
0001011
0010111
1110100
Fonte: SOARES, 2001.
A Tabela 2 representa os módulos de cada dígito na forma de
seqüência binárias, onde os zeros representam as barras brancas do código e os
uns representam as barras pretas. Já a Figura 2 faz a representação de cada dígito
do código na forma de barras.
9
Figura 2. Representação de cada dígito do código na forma de barras.
Fonte: BOGOMOLNY, 2009.
A Figura 3 ilustra o exemplo de um código de barras EAN-13 que será
utilizado para demonstrar o processo de formação dos módulos do lado esquerdo e
do lado direito do código de barras.
Figura 3. Exemplo de código de barras EAN-13.
Fonte: FORD, 2002.
Observando as Tabelas 1 e 2, os módulos referente aos dígitos do lado
esquerdo do código de barras (representado na Figura 3) ficariam distribuídos da
10
seguinte maneira conforme demonstra a Tabela 4. Lembrando que a seqüência de
alternância entre a Tabela A (paridade impar) e a Tabela B (paridade par) é definida
de acordo com o 1º do código de barras, que no caso do exemplo da Figura 3 é o
dígito 1.
Tabela 3. Ordem dos dígitos do código de barras representado na Figura 3.
1º
2º
3º
4º
5º
6º
7º
8º
9º
10º
11º
12º
13º
1
2
3
4
5
6
7
8
9
0
1
2
8
Lado esquerdo
Lado direito
Fonte: SOARES, 2001.
Tabela 4. Formação dos módulos de cada dígito do lado esquerdo do código.
Primeiro dígito: 1
Seqüência das tabelas: AABABB
Dígito
2
3
4
5
6
7
Padrão
0010011
0111101
0011101
0110001
0000101
0010001
Tabela
A
A
B
A
B
B
Fonte: SOARES, 2001.
Para os dígitos do lado direito do código não existe alternância entre as
tabelas de paridades A e B. Os seis dígitos do lado direito seguem a Tabela C que é
fixa. Ainda tomando a Figura 3 como exemplo, será demonstrado como são
formados os módulos de cada dígito do lado direito, representados na Tabela 5.
Lembrando que o 13º dígito é chamado de dígito verificador e é calculado de acordo
com os outros 12 dígitos do código de barras.
11
Tabela 5. Formação dos módulos de cada dígito do lado direito do código.
Dígito
8
9
0
1
2
8
Padrão
1001000
1110100
1110010
110 0110
1101100
1001000
Tabela
C
C
C
C
C
C
Fonte: SOARES, 2001.
É bom ressaltar que o primeiro dígito do código de barras padrão EAN-
13 não está representado em forma de barras, mas será utilizado juntamente com os
outros 11 dígitos para efetuar o cálculo do décimo terceiro dígito do código de
barras, também conhecido como dígito verificador. O processo necessário para a
realização do cálculo do dígito verificador será detalhado a seguir.
1.5. Cálculo do dígito verificador
Segundo Soares (2001), o dígito verificador é útil para verificar se
realmente o código de barras foi decodificado de maneira correta. Para realizar o
cálculo do dígito verificador deve-se seguir alguns passos que serão detalhados a
seguir, tomando como exemplo a Figura 3. Lembrando que nos exemplos o sentido
de leitura está sendo da esquerda para a direita.
Passo 1: Somar todos os dígitos que se encontram em posições pares.
12
Tabela 6. Soma dos dígitos em posições pares.
Posição
2º
4º
6º
8º
10º
12º
Dígito
2
+
4
+
6
+
8
+
0
+
2
Total
22
Fonte: SOARES, 2001.
Passo 2: Multiplicar a soma do passo anterior por 3.
Tabela 7. Soma dos dígitos em posições pares multiplicado por 3.
Posição
2º
4º
6º
8º
10º
12º
Dígito
2
+
4
+
6
+
8
+
0
+
2
Total
22 x 3 = 66
Fonte: SOARES, 2001.
Passo 3: Somar os dígitos que se encontram em posições impares.
Tabela 8. Soma dos dígitos em posições impares.
Posição
1
3
5
7
9
11
Dígito
1
+
3
+
5
+
7
+
9
+
1
Total
26
Fonte: SOARES, 2001.
Passo 4: Somar os valores encontrados nos passos 2 e 3.
13
Tabela 9. Soma total.
Resultado do Passo 2
66
Resultado do Passo 3
26
Total
92
Fonte: SOARES, 2001.
Passo 5: O menor número que somado ao total do Passo 4, de modo que o total
seja um número múltiplo de 10 será o dígito verificador.
92 + 8 = 100
Portanto o dígito verificador neste caso é o número 8. Quando o total
do passo 4 já resultar em um múltiplo de 10, o dígito verificador assumirá o valor 0
(zero).
CAPÍTULO 2: FORMAS DE AQUISIÇÃO DE INFORMAÇÃO
Este capítulo aborda uma breve introdução sobre o conceito de
imagem digital. Também aborta sobre os principais métodos e dispositivos de leitura
e decodificação de código de barras existentes atualmente, descrevendo as
principais características dos equipamentos, a tecnologia utilizada por eles, suas
vantagens e desvantagens. Em seguida serão citadas as principais ferramentas
destinadas à captura de imagens e vídeo em formato digital, descrevendo as
principais diferenças de cada ferramenta. Por fim o capítulo aborda os principais
problemas que podem ocorrer durante a captura de imagens de códigos de barras
através da webcam.
2.1. Conceito de Imagem digital
Segundo Silva (2004), uma imagem digital é composta por uma
combinação de matrizes bidimensionais sobrepostas onde cada ponto desta matriz
3
3
Matriz: Disposição bidimensional de linhas e colunas usada na organização e comparação de dados
(MATIAS e RODRIGUES, 2009).
15
corresponde a um pixel
4
da imagem e pode assumir valores que variam de 0 a 255.
Cada uma das matrizes representa uma camada de cor que determinam o modo de
coloração da imagem.
Os modelos mais populares são o RGB (red, green, blue) para monitores
coloridos, e o CMY (cyan, magenta, yellow) para impressoras coloridas; são
modelos orientados para o hardware. Outros modelos existentes como HSI
(hue, saturation, intensity) ou (matiz, saturação, intensidade) e o HSV
(matiz, saturação e valor), por exemplo, são modelos orientados para a
manipulação de cores (MIANO apud CARVALHO, MENEGUETE JUNIOR e
SILVA, 2003).
Uma imagem no padrão RGB, por exemplo, é composta de 3 camadas
de cores, sendo uma para a cor vermelha (Red), uma para a cor verde (Green) e
uma para a cor azul (Blue). Estas três camadas de cores quando são combinadas
formam as demais cores.
Uma imagem colorida é uma imagem multibanda, onde a cor em cada ponto
(x,y) é definida através de três grandezas: luminância, matiz e saturação. A
luminância está associada com o brilho da luz, a matiz com o comprimento
de onda dominante e a saturação com o grau de pureza (ou intensidade) da
matiz. A maioria das cores visíveis pelo olho humano pode ser representada
como uma combinação de três cores primárias: vermelho (R), verde (G) e
azul (B). Assim, uma representação comum para uma imagem colorida
utiliza três bandas R, G, e B com profundidade 1 byte por pixel (FALCÃO e
LEITE, 2003).
Em sistemas destinados ao reconhecimento de padrões em imagens,
geralmente não se trabalha com imagens coloridas a não ser que sejam sistemas
4
Pixel: Acrônimo de Picture Element. É o menor elemento de uma imagem digital ou digitalizada
(SILVA, 2006).
16
que irão depender de algum processamento baseado em alguma cor específica
como, por exemplo, detecção de pele.
É usual utilizar imagens em tons de cinza, pois facilitam as etapas
seguintes como a binarização da imagem e diminuem o custo de processamento,
uma vez que a imagem é formada por uma única matriz de pixels, onde a
intensidade de cada pixel pode variar de 0 a 255, sendo que quanto maior for o valor
da intensidade do pixel mais claro será o ponto na imagem. A Figura 4 ilustra uma
imagem em tons de cinza e ao lado pode ser vista a matriz com os valores de
intensidade dos níveis de cinza em uma área de 10 x 10 pixels situada no olho da
figura.
Figura 4. Exemplo de imagem monocromática e a matriz de intensidade dos níveis
de cinza.
Fonte: FALCÃO e LEITE, 2003.
2.2. Aquisição de dados
Atualmente vivemos em um mundo onde a informática está presente
em quase todos os ambientes. Os avanços nesta área da tecnologia proporcionam
17
maior rapidez e agilidade na realização de tarefas do dia-a-dia, como digitação de
textos, fazer compras sem sair de casa, comunicação com pessoas que estão
distantes, inclusive com a possibilidade de visualizar a pessoa através de câmeras
ligadas ao computador. Estas mesmas câmeras que utilizamos para uma conversa
na internet podem ser utilizadas como uma ferramenta de baixo custo para realizar
tarefas que não são convencionais para ela.
Com uma simples webcam é possível dar “visão” ao computador.
Utilizando dispositivos de captura de imagens e algoritmos capazes de tratar as
imagens obtidas, podemos identificar objetos de interesse nas imagens. Algumas
tarefas consideradas repetitivas e cansativas podem ser feitas com muito mais
agilidade e rapidez se forem feitas por uma máquina. Tarefas como, por exemplo,
digitar números de códigos de barras.
Os humanos conseguem observar e identificar os objetos através da
visão. A visão humana é impressionante ao se considerar a rapidez na aquisição,
processamento e identificação de objetos. Através da visão consegue-se perceber o
mundo ao redor, possibilitando a tomada de decisões e execução de atividades
(CONTE e PEZZIN, 2005).
No mundo da Informática não é muito diferente, câmeras acopladas ao
computador passam a atuar como a visão humana e recebem o nome de visão
computacional, que pode ser definida como “uma área da Ciência da Computação
que tem por objetivo modelar o mundo real ou reconhecer objetos, transformando-os
em imagens digitais.” (MILAN et. al. apud PINTO e REINBRECHT, 2007).
18
2.3. Dispositivos de leitura de código de barras
Segundo Fernandes (2001), “um dispositivo de leitura de código de
barras, transforma os dados codificados em barras em sinais elétricos de duração
proporcionais as barras”.
Código de barras é a representação gráfica, em barras claras e escuras,
das combinações binárias utilizadas pelo computador. Através de um
scanner, as combinações são decodificadas por meio de leitura óptica.
Desta forma, o scanner detecta os números binários representados pelas
barras, que são equivalentes ao número que aparece logo abaixo delas
(SILVA e PAPANI, 2008).
É comum encontrar em estabelecimentos comerciais, algum tipo de
aparelho que faça a leitura dos códigos de barra dos produtos. O uso destas leitoras
de código de barras agilizam muitas das atividades que envolvam os códigos de
barras. Segundo Castro (2007) um leitor de códigos de barra geralmente é composto
por uma fonte de luz, uma lente e um condutor ótico que traduz impulsos óticos em
elétricos.
O leitor ótico usa um foto-sensor (dispositivo que converte energia luminosa
em energia elétrica) para converter o Código de Barras em um sinal elétrico
que será transformado em bits à medida que percorre o código, calculando
a relação entre as larguras de barras e espaços. Dessa forma, ocorre uma
tradução dos diferentes padrões impressos em caracteres inteligíveis a um
sistema computadorizado (SOARES, 2001).
19
Atualmente existem no mercado diversos tipos de leitoras de códigos
de barras, cabe ao usuário escolher a que melhor se adapta á suas necessidades.
Na seqüência serão descritos alguns modelos de leitores de códigos de barras
disponíveis no mercado e suas principais características.
2.3.1. Leitoras do tipo caneta
Segundo Castro (2007), leitores do tipo caneta são constituídos por
uma fonte de luz e um fotodiodo
5
que são colocados na ponta de uma caneta. O
papel do fotodiodo é medir a intensidade da luz refletida, gerando uma onda que é
utilizada para fazer a medição da largura das barras e dos espaços presentes no
código de barras. As áreas escuras (barras) absorvem a luz enquanto que as áreas
claras (espaços) refletem a luz.
A caneta ótica é um dispositivo leitor de código de barra que tem em sua
ponta um emissor de luz normalmente vermelho e um sensor para receber a
reflexão dessa luz (ou não). Assim se a caneta ótica for colocada em uma
superfície branca, a luz emitida vai refletir na superfície e o sensor vai
captar essa reflexão e gerará um sinal elétrico que corresponde a superfície
branca. De maneira oposta, se a caneta for posicionada em cima da
superfície escura, normalmente preta, a luz emitida da caneta será
absorvida e o sensor não recebera nenhum reflexo. Então o sensor irá gerar
um sinal elétrico correspondente a cor preta. Se a caneta for passada sobre
uma etiqueta de código de barra com velocidade constante, a caneta irá
gerar uma seqüência de sinais elétricos conforme a mesma vai passando
pelas barras (largas e finas) pretas e espaços em branco. (FERNANDES,
2001).
5
Fotodiodo: O fotodiodo é um diodo de junção construído de forma especial, de modo a possibilitar a
utilização da luz como fator determinante no controle da corrente elétrica (SOUZA e PEREIRA,
2009?).
20
Segundo Fernandes (2001), através da luz que foi refletida pelos
módulos que compõem os espaços do código de barras ou pela sua ausência nas
barras, o leitor consegue interpretar o código. A interpretação é feita através de um
conversor
6
analógico/digital que irá transformar os sinais elétricos analógicos
7
produzidos pela luz recebida em um sinal digital
8
utilizando um sensor fotoelétrico.
Deste modo, o sensor ira gerar uma seqüência de pulsos que poderão ser 0 ou 1. O
número 0 (zero) é gerado pela reflexão da luz no código e representam as barras
brancas (espaços) enquanto que o número 1 (um) é gerado pela ausência de
reflexão da luz e representa as barras escuras do código, ou seja, cada módulo
(barra clara ou escura) é formado por um número que poderá ser zero ou um.
Deste modo, cada dígito do código de barras é formado por uma
seqüência binária. Por exemplo, a seqüência barra (1), espaço (0), espaço (0), barra
(1), barra (1), barra (1), espaço (0), para uma leitora gera a seqüência binária
1001110 que irá representar o dígito 5 na Tabela C do padrão EAN-13.
Segundo Silva e Papani (2008), as combinações binárias que
representam as barras claras e escuras do código de barras são baseadas em
critérios diferentes para cada simbologia
9
. Cada simbologia possui um conjunto de
padrões próprio que são organizados de uma determinada forma, podendo codificar
caracteres numéricos e alfanuméricos.
6
Conversor: Dispositivo eletrônico utilizado em câmaras digitais e scanners para quantificar as cargas
elétricas registradas pelo CCD (PARANHOS, 2009).
7
Analógico: Sinal elétrico ou forma de onda, cuja amplitude e freqüência variam continuamente
(PELEGRINA, 2008a).
8
Digital: Todo dispositivo que gera, armazena e transmite dados codificados pelo sistema binário. Os
dados são numericamente representados pelos algarismos um e zero (PELEGRINA, 2008b).
9
Simbologia é a forma como são padronizadas as regras que estabelecem quantidade e larguras das
barras e espaçamentos a fim de expressar uma palavra-código (SOARES, 2001).
21
Figura 5. Exemplo de leitor de código de barras do tipo caneta.
Fonte: Disponível em:
<http://www.kebelc.com.br/leitor_de_codigo_barras_caneta_cw100.htm>. Acesso
em: 20 set. 2009.
2.3.2. Leitoras do tipo laser scanner
De acordo com Freire e Grilo (2008), nos equipamentos do tipo
scanner o feixe de luz oscilam constantemente permitindo a leitura dos códigos em
pequenos intervalos de tempo. Em todas estas situações o operador tem
necessidade de apontar o feixe de luz para o código de barras para que seja
possível a sua leitura. Os leitores do tipo manual com tecnologia laser
10
podem fazer
a leitura sem contato direto entre a etiqueta de código de barras e o scanner,
podendo decodificar etiquetas planas, curvas e em superfícies irregulares.
Os leitores a laser trabalham da mesma maneira que os leitores de caneta,
exceto que usam um feixe de laser como fonte de luz e tipicamente usam
um espelho ou prisma giratório para fazer a varredura do feixe de laser para
a frente e para trás ao longo do código de barra. Um fotodiodo é usado
medir a intensidade da luz refletida de volta do código de barra. Em ambos
os tipos de leitores, a luz emitida pelo leitor se dá numa freqüência
específica e fotodiodo é desenhado para detectar somente esta freqüência
(CASTRO, 2007).
10
Laser: Sigla de Light Amplification by Stimulated Emission of Radiaton, que significa "ampliação de
luz por meio da emissão estimulada de radiações” (CLAUDIO, FACHINI e RAMOS, 1996).
22
Figura 6. Exemplo de leitor de código de barras do tipo laser scanner.
Fonte: Disponível em: <http://www.equipashop.net/index.asp?Produto=Leitor-de-
Codigo-de-Barras-Laser-LS2208&Email=Tradepar>. Acesso em: 20 set. 2009.
2.3.3. Leitoras do tipo CCD
Segundo Castro (2007), os leitores do tipo CCD (Charge Coupled
Device) trabalham utilizando uma matriz com centenas de minúsculos sensores de
luz alinhados na forma de uma linha na cabeça do leitor, onde cada um dos
sensores mede a intensidade de luz recebida, gerando um padrão idêntico ao do
código de barras que está sendo lido. Possuem algumas vantagens por serem
baratos, leves e por consumirem pouca energia e desvantagem com relação à
limitação da distância entre o leitor e o código que se deseja decodificar.
23
Figura 7. Exemplo de leitor de código de barras do tipo CCD.
Fonte: Disponível em:
<http://www.tecnoimports.com.br/index.asp?secao=19&categoria=90&subcategoria=
0&id=144>. Acesso em: 20 set. 2009.
2.3.4. Leitoras baseadas em câmeras
Segundo Castro (2007), os leitores baseados em câmeras são os mais
modernos. Trata-se de um leitor que utiliza uma pequena câmera de vídeo que
captura a imagem do código de barras. Após a captura o leitor passa a processar a
imagem com o objetivo de decodificar as barras existentes no código. Os fatores que
podem interferir no processo de decodificação são o baixo contraste da imagem,
falhas de impressão do código, sujeira na superfície do código, defeitos nas barras
ocasionados pelo efeito de espalhamento de tinta.
“Estes aparelhos não são muito populares por causa do seu preço
elevado, mas prevê-se que substituirão os scanners laser dos supermercados num
futuro próximo” (ALCOBIA, 2007).
24
Figura 8. Exemplo de leitor de código de barras baseado em câmera.
Fonte: Disponível em:
<http://www.kioskbrasil.com.br/dbimagens/fotos/b0a08128e370e598fe7a7ce6643897
de.jpeg>. Acesso em: 20 set. 2009.
2.4. Dispositivos responsáveis pela captura de imagens
Existem inúmeros dispositivos responsáveis por capturar imagens em
formato digital, alguns com custo elevado e outros a preços bem acessíveis para a
maioria dos usuários. Para Tavares (et. al. 2007), a captura de imagens é um
processo que utiliza dispositivos ou equipamentos para converter imagens em dados
digitalizados. Trata-se do processo da representação digital de determinada imagem
que poderá ser armazenada ou manipulada com uso de softwares ou códigos
específicos.
As imagens são produzidas por uma variedade de dispositivos físicos, tais
como câmeras e vídeo câmeras, equipamentos de radiografia, microscópios
eletrônicos, magnéticos e de força atômica, radares, equipamento de ultra-
som, entre vários outros. A produção e utilização de imagens podem ter
diversos objetivos, que vão do puro entretenimento até aplicações militares,
25
médicas ou tecnológicas. O objetivo da análise de imagens, seja por um
observador humano ou por uma máquina, é extrair informações úteis e
relevantes para cada aplicação desejada (ESQUEF, 2002).
Após a imagem ser digitalizada por algum dispositivo ela poderá ser
armazenada, por exemplo, no disco rígido de um computador ou algum outro
dispositivo capaz de armazenar imagens em formato digital. A partir daí, “a imagem
armazenada pode ser processada para cumprir os mais variados objetivos:
compressão, melhoramento, reconhecimento de padrões, etc.” (FALCÃO e LEITE,
2003).
2.4.1. Scanners
De acordo com Scuri (1999) os scanners são semelhantes às
máquinas foto copiadoras e estão basicamente subdivididos em três tipos: manuais,
de mesa ou de cilindro.
No caso de scanners manuais a varredura é feita deslizando o aparelho
sobre a imagem a ser capturada. No de mesa, em processo análogo ao da
Xerox, a varredura é realizada automaticamente pelo aparelho que desloca
a fonte de luz e os foto-detetores. No de cilindro tanto a fonte de luz quanto
a imagem se movem para fornecer maior qualidade ao processo. Neste
caso a fonte de luz se move dentro do cilindro enquanto a imagem é fixada
na sua superfície que gira durante o processo (SCURI, 1999).
26
Ainda segundo Scuri (1999), independente do tipo do scanner ele será
composto por uma fonte de luz em forma de uma linha que percorre a imagem
impressa medindo a quantidade de luz refletida ou transmitida em cada ponto. Em
seguida a imagem é convertida em sinal elétrico através de um conjunto de
fotodetectores
11
. Logo após o sinal elétrico é finalmente digitalizado e enviado ao
computador.
“[...] scanners provem as imagens de mais alta resolução, mas em
compensação são mais caros. Podem capturar diversos tipos de superfície, as mais
importantes são papel e filmes fotográficos” (SCURI, 1999).
2.4.2. Câmeras digitais
Segundo Cappelaro (et. al. 2004), já se pensava em capturar imagens
sem a utilização de filmes
12
desde 1908, quando Archibald Campbell Swinton propôs
uma forma de se capturar imagens de forma eletrônica. Porém, naquela época os
avanços nessa área da tecnologia não foram suficientes para que o projeto pudesse
ser realizado. O projeto que Archibald Campbell Swinton havia desenvolvido só se
tornou realidade no final da Segunda Guerra Mundial. A tecnologia de vídeo foi à
primeira idéia para se substituir as câmeras fotográficas analógicas tradicionais. No
início dos anos, 80 a Sony lançou uma câmera fotográfica que não utilizava filmes,
as fotos eram armazenadas em disquetes de 2 polegadas semelhantes aos
11
Fotodetectores: Os fotodetectores produzem uma corrente elétrica proporcional à intensidade da
luz por eles absorvida (MINAS, 2005-2006).
12
Filme: Película transparente e fotossensível na qual se registra a imagem por meio de processo
fotográfico (FUNGHI, 2007).
27
utilizados em computadores. O sinal de vídeo era gravado no disquete em formato
analógico, necessitando de acessórios para fazerem a conversão analógico/digital
para que as imagens fossem utilizadas em computadores.
Em seu nível mais básico, uma câmera digital, assim como uma câmera
convencional, possui uma série de lentes que focaliza a luz para criar a
imagem de uma cena. Mas em vez de focalizar essa luz sobre um pedaço
de filme, ela o faz sobre um dispositivo semicondutor que grava a luz
eletronicamente. Um computador então decompõe essas informações
eletrônicas em dados digitais (MARCONI, 2008).
Segundo Nicioli (2009), a principal diferença que existente entre as
fotos de câmeras comuns e as fotos de câmeras digitais está no tipo de
armazenamento. Em uma foto tirada com uma câmera comum o armazenamento e
feito em um filme que altera sua química em função da exposição à luz, já no caso
de fotos obtidas com câmeras digitais o CCD converte a intensidade de luz que
incidem sobre ele em valores digitais armazenáveis na forma de bits e bytes
13
. Leite
(2009) cita que “o sensor de imagem é o “filme” em uma máquina fotográfica digital,
é o dispositivo que de fato captura “o quadro””.
As câmeras fotográficas digitais podem conter geralmente dois tipos de
sensores, os do tipo CCD e os do tipo CMOS. Segundo Leite (2009), “o sensor de
imagem empregada pela maioria das máquinas fotográficas digitais é um dispositivo
chamado de CCD”.
13
Byte: Unidade que permite medir a quantidade de informação e é, normalmente, o conjunto de oito
bits (CARDOSO et.al. 2009).
28
O CCD é uma coleção de diodos sensíveis á luz, minúsculos, que
convertem fótons (luz) em elétrons (custo elétrico). Estes diodos são
chamados photosites. A luz incide sobre o CCD repleto de photosites,
recebida por estes e convertida em sinais elétricos, mas estes sinais
elétricos que são “construídos” no CCD não são sinais digitais que estão
prontos para ser usados por seu computador. Para digitalizar as
informações, os sinais elétricos devem ser passados por um conversor
analógico/digital (ADC). Esta tarefa é controlada por um microprocessador
instalado dentro da câmera digital. O processo pelo qual o CCD converte
imagens em imagens eletrônica é chamado conversão fotoelétrica. [...] Os
sensores CMOS são muito mais baratos de fabricar do que os sensores
CCD. Eles não necessitam de uma linha de produção totalmente dedicada,
assim o preço diminui porque os custos fixos da produção são distribuídos
em um muito maior número de dispositivos utilizados por diferentes
aparelhos eletrônicos e não apenas nos sensores. Sensor de CMOS
geralmente tem qualidade menor, assim como a resolução e sensibilidade.
Porém ele permite vida longa da bateria, pois consomem menos energia do
que o CCD (LEITE, 2009).
2.4.3. Câmeras de vídeo digital
Segundo Ayres (2007), as filmadoras digitais possuem um sistema que
faz a conversão analógica para digital e em seguida grava essas informações em
formato de bytes e não em formato de trilhas contínuas de padrões magnéticos,
sendo esta a principal vantagem das câmeras digitais em relação às câmeras
tradicionais analógicas, pois os filmes gerados por elas podem ser transferidos como
arquivos eletrônicos compostos por zeros e uns e sem perda de qualidade, o que
não acontecia quando os vídeos eram armazenados em fitas magnéticas.
As filmadoras digitais têm em comum um sistema que transforma a
informação analógica em digital e grava essas informações em bytes ao
invés de trilhas contínuas de padrões magnéticos. Essa é uma vantagem
importante das digitais em relação às analógicas, pois podem transferir
imagens como arquivos eletrônicos compostos de zeros e uns, sem perder
a qualidade como acontecia com as fitas de vídeo tradicionais (AYRES,
2007).
29
O funcionamento do CCD de uma câmera de vídeo é muito similar a
uma câmera fotográfica digital. A diferença é que nas filmadoras as imagens são
gravadas como pequenas fotos tiradas em seqüência em espaço de tempo
minúsculo para depois serem agrupadas para dar a sensação de movimento
(AYRES, 2007).
2.4.4. Webcams
Segundo Oliveira (2009) uma webcam é uma câmera de vídeo que foi
projetada para computadores que acessam a Internet. Existem diversos modelos de
webcams, sendo a resolução
14
da imagem e o número de FPS
15
suas principais
características. A qualidade de uma webcam está relacionada com a capacidade de
capturar imagens com resoluções altas, pois quanto maior a resolução da webcam
melhor será a qualidade da imagem capturada. Stemmer (et. al. 2005) cita que:
Desenvolvidas inicialmente para o ambiente doméstico e de escritório, mas
já ganham espaço até mesmo em aplicações industriais. Tratam-se de
câmeras coloridas digitais, com varredura progressiva e boas taxas de
transferência de dados, já apresentando até mesmo alta resolução de
imagens (megapixel). São em geral de pequeno tamanho, peso e baixo
custo. Possuem um conjunto óptico próprio e fixo, o que dificulta seu uso
para aplicações de metrologia. São atualmente bem empregadas em vídeo-
conferências, sistemas de vigilância e monitoramento de ambientes, auxílio
a deficientes físicos, dentre outros (STEMMER et al. 2005).
14
Resolução: Quantidade de pixels que uma imagem digital tem por polegadas (medida mais
difundida no mercado). Quanto mais alta a resolução de uma imagem, mais qualidade ela terá para
impressão em papel (PARANHOS, 2009).
15
FPS: Quadros por segundo. Expressão relacionada ao frame-rate, que indica o número de quadros
por segundo em um jogo, vídeo, ou qualquer outro tipo de imagem em movimento (REIS, 2005).
30
2.5. Problemas durante a captura de imagens
Inúmeros fatores podem interferir durante o processo de captura da
imagem e podem fazer com que o código de barras não seja decodificado ou que
ele seja decodificado de forma incorreta. Fatores como a cor do código de barras,
códigos danificados, a distancia entre o código de barras e a webcam e se tratando
de leitura por uma webcam também deve ser levado em conta o fator luminosidade.
Segundo Ribinik (2006a), existem combinações de cores que são
adequadas para os códigos de barras e também as combinações inadequadas. A
Figura 9 ilustra quais são as possibilidades adequadas de combinação e as
combinações que são consideradas inadequadas para códigos de barra.
Figura 9. Combinações de cores para códigos de barras. A) Combinações
adequadas. B) Combinações inadequadas.
Fonte: RIBINIK, 2006a.
31
Lembrando que estas combinações de cores foram baseadas em
leitores óticos de código de barras e, portanto, algumas destas combinações
consideradas apropriadas para códigos de barras poderão não funcionar
adequadamente quando se for utilizar a webcam como meio de captura da imagem.
Defeitos nos códigos de barras causados por falhas de impressão ou
pelo fato do papel onde o código estiver afixado estar amassado ou manchado por
algum produto poderão gerar problemas graves, pois passarão informações
incorretas ao sistema que por sua vez poderá não ser capaz de identificar e
decodificar o código de barras.
A luminosidade é outro ponto importante, pois ela pode interferir na
captura da imagem e posteriormente na decodificação do código. Para Freire (2008),
“o código de barras tem que estar visível para ser lido, a sua leitura só é realizada no
sentido do código de barras e de perto”. Portanto todos esses fatores devem ser
levados em consideração para proporcionar a captura de uma imagem de qualidade
que facilitará a localização e a decodificação do código de barras.
CAPÍTULO 3: CONCEITOS E MÉTODOS DE RECONHECIMENTO DE PADRÕES
Este capítulo ira abordar sobre o que é o reconhecimento de padrões
com um breve histórico sobre o assunto, citando as principais dificuldades que
existiam na época de seu surgimento e outras que ainda continuam a existir bem
como as vantagens de se utilizar sistemas destinados ao reconhecimento de
padrões. E em seguida serão descritos alguns métodos de reconhecimento de
padrões. Será abordado também sobre as etapas de um sistema de reconhecimento
de padrões em imagens digitais que vão desde a captura da uma imagem até se
chegar ao reconhecimento de um padrão propriamente dito.
3.1. Reconhecimento de padrões
Os estudos envolvendo reconhecimento de padrões se iniciaram antes
da década de 60, porém nesse período os estudos ficaram restritos principalmente a
pesquisas teóricas e estatísticas. Com o aumento do número de computadores
houve também um aumento pela procura de sistemas que abordassem o
33
reconhecimento de padrões. Atualmente o reconhecimento de padrões é encontrado
em grande parte dos sistemas inteligentes que são desenvolvidos com o objetivo de
tomar algum tipo de decisão (THEODORIDIS e KOUTROUMBAS apud
NASCIMENTO, 2007).
Essas características podem ser obtidas em sistemas de analise de
imagens projetados e utilizados em ambientes operacionais limitados. Ou
seja, sistemas específicos, desenvolvidos para reconhecimentos de padrões
de uma classe restrita de imagens. No entanto, o desenvolvimento de um
sistema para reconhecimento de qualquer padrão de objetos em imagens,
que se assemelhe a capacidade humana para realizar esta tarefa, ainda
não foi eficientemente idealizado (NASCIMENTO, 2007).
Portanto, um sistema computadorizado até o presente momento ainda
não se iguala à capacidade que o ser humano possui de identificar objetos
presentes não só em imagens, mas em qualquer coisa que possa ser visualizado
por seus olhos. Desta forma, “[...] uma das principais metas de análise de imagens
automaticamente é dotar um computador com a capacidade similar dos seres
humanos de reconhecer e compreender uma imagem a partir de um padrão visto
anteriormente” (GONZALEZ e WOODS, 2005).
Segundo Souza (1999), os sistemas de reconhecimento de padrões
possuem grande abrangência na área da ciência, pois através deles podem ser
realizados estudos em diversos campos de pesquisas como biologia, psicologia,
medicina, marketing, finanças, meteorologia, sensoriamento remoto, processamento
de imagens, entre outros. Castro e Prado (2007) definem reconhecimento de
padrões como:
34
Um procedimento em que se busca a identificação de certas estruturas nos
dados de entrada em comparação a estruturas conhecidas e sua posterior
classificação dentro de categorias, de modo que o grau de associação seja
maior entre estruturas de mesma categoria e menor entre as categorias de
estruturas diferentes.
O reconhecimento de padrões pode ser classificado como
supervisionado e não supervisionado. Segundo Góes e Siqueira (2005), na “[...]
classificação supervisionada as classes são definidas pelo projetista do sistema
enquanto que na não supervisionada, as classes são aprendidas de acordo com a
similaridade dos padrões”.
3.2. Métodos de reconhecimento de padrões
Existem diversos métodos que foram desenvolvidos para serem
utilizados em sistemas de reconhecimento de padrões, cada um com uma
funcionalidade diferente, destinados a reconhecer padrões de diversas formas. Nas
seções seguintes serão descritos 4 métodos de reconhecimento de padrões mais
utilizados quando se pretende desenvolver sistemas que possuam tal capacidade.
3.2.1. Reconhecimento de padrões estatístico
35
A forma mais geral e natural de formular soluções para o reconhecimento
de padrões é o RP estatístico, através do qual é reconhecida a natureza
estatística tanto da informação que se quer representar quanto dos
resultados que devem ser expressados (BISCHOP apud RAITTZ, 1997).
Segundo Campos (2001), o nome deste método se justifica devido ao
fato da classificação de um determinado padrão ser realizada utilizando-se
estimativas de distribuições probabilísticas, onde o reconhecedor de padrões é
avaliado por um conjunto de testes composto preferencialmente por padrões de
todas as classes, desde que estas classes não façam parte do conjunto de
treinamento.
Os algoritmos de RP baseados em estatística subdividem o problema de
classificação em duas tarefas distintas: a extração de características e a
comparação casamento destas características com as de modelos perfeitos,
livres de ruídos, representativos dos seus respectivos padrões. Estas
tarefas são realizadas por dois módulos denominados de extrator de
características e classificador (DEVIJVER e KITTLER apud LUDWIG
JUNIOR, 2004).
3.2.2. Reconhecimento de padrões sintático
Segundo Raittz (1997), a base do reconhecimento de padrões sintático
está no fato da inter-relação ou a interconexão das características produzirem
informações importantes e que muitas das vezes essas informações não são
constituídas apenas pela existência ou ausência de valores numéricos de conjuntos
de características. Para utilizar o método de reconhecimento de padrões sintático
36
inicialmente deve-se extrair as informações estruturais consideradas importantes,
para só então realizar a analise de similaridade entre os padrões.
Tipicamente, o RP sintático formula uma descrição hierárquica de padrões
complexos, construída a partir de sub-padrões mais simples, sendo que no
nível mais baixo, se encontram os elementos mais simples, extraídos dos
dados de entrada que são chamados de primitivas (RAITTZ, 1997).
Castro e Prado (2007) citam que este método é particularmente
eficiente em padrões que não podem ser descritos através de medidas numéricas
como é convencional ou por serem muito complexos a ponto de suas características
não poderem ser mencionadas, transformando-se em características globais.
3.2.3. Reconhecimento de padrões por redes neuronais
Segundo Fausett (apud GUIMARÃES e CHAVES NETO, 2006), as
redes neurais surgiram na década 50 com a necessidade de se compreender o
funcionamento do cérebro humano e reproduzir algumas de suas características
como a grande capacidade de conexão entre os neurônios e também a tolerância ás
falhas.
Segundo Guimarães e Chaves Neto (2006), uma rede neural é formada
por diversos elementos de processamentos chamados de neurônios. Esses
elementos ficam dispostos em camadas e a eles são associados pesos. O processo
necessário para fazer o cálculo do peso é chamado de treinamento ou
37
aprendizagem da rede. O treinamento pode ser de dois tipos: supervisionado e não
supervisionado.
O treinamento pode ser supervisionado, quando cada vetor do conjunto de
entradas é associado a uma resposta e o objetivo é determinar a resposta
correta para todos os vetores de entrada, ou não supervisionado, quando
apenas o conjunto de entrada é fornecido e devem-se extrair propriedades
de acordo com determinadas representações internas (GUIMARÃES e
CHAVES NETO, 2006).
Durante o processo de treinamento de uma rede neural são feitas as
correções necessárias dos pesos nas conexões, com o objetivo de se estabelecer
relações entre as características e classes que consigam fazer da melhor forma
possível a identificação entre padrões de classes distintas (RAITTZ, 1997).
Os neurônios são conectados entre si mediante padrões que definem a
arquitetura, ou topologia, da rede. Cada neurônio possui um estado,
chamado ativação, que é uma função das entradas que ele recebe. Esta
ativação é responsável pelo envio de um sinal para outros neurônios e pode
ser binária ou contínua, dependendo da função de ativação utilizada. As
funções de ativação mais utilizadas são a Função Passo, ou Degrau
Unitário, a Função Linear e a Função Sigmóide (GUIMARÃES e CHAVES
NETO, 2006).
Castro (2000) menciona que existem dois modos de treinamento para
redes neurais: o Modo Padrão e o Modo de Batch. No Modo Padrão os pesos são
corrigidos toda vez que a rede receber um novo vetor do conjunto de treinamento e
estas correções são feitas apenas no vetor que for apresentado. Desta forma
ocorrem N alterações em cada ciclo, onde N representa o número de conjuntos de
treino existentes. No Modo de Batch é realizada uma única correção em cada ciclo,
38
pois todos os conjuntos de treinamento são apresentados á rede onde é feito o
cálculo do erro médio e com base nesse no resultado deste erro são feitas as
correções necessárias dos pesos.
3.2.4. Reconhecimento de padrões usando conjuntos difusos
Segundo Raittz (1997), existem muitas maneiras de se aplicar a teoria
dos conjuntos difusos em reconhecimento de padrões, mas duas são tidas como
formas clássicas de reconhecimento de padrão difuso sendo elas os métodos de
reconhecimento através de listas de pertinência o os métodos difusos sintáticos.
No método clássico da lista de pertinência, cada classe é caracterizada por
um conjunto de padrões que é armazenado no sistema de reconhecimento
de padrões. Um padrão desconhecido a ser classificado é comparado com
os padrões armazenados um a um. O padrão é classificado como um
membro de uma classe se ele combinar com um dos padrões pertencentes
a esta classe (Raittz, 1997).
No método sintático difuso, um padrão é representado por uma cadeia de
sub-padrões concatenados chamados de primitivas. Estas primitivas são
vistas como o alfabeto de uma linguagem formal. Um padrão então é uma
sentença gerada por alguma gramática. Todos os padrões, cujas sentenças
são geradas pela mesma gramática, pertencem a uma mesma classe. Um
padrão desconhecido então, é classificado como pertencente a uma classe
particular, se ele puder ser gerado pela gramática correspondente a ela.
(KLIR apud Raittz, 1997)
A teoria dos conjuntos difusos permite, de uma forma adequada,
modelar situações em que ocorram imprecisões. De acordo com essa teoria, um
conjunto não tem limites nitidamente definidos. Um elemento pode pertencer
39
parcialmente a um conjunto ou pertencer a mais de um conjunto ao mesmo tempo
(CASTRO, 2000).
3.3. Etapas de um sistema de reconhecimento de padrões
Para atingir o objetivo desejado de reconhecimento de padrões de
código de barras do qual trata este trabalho, inicialmente devem ser executados
alguns passos, que vão desde a captura da imagem por um dispositivo de captura
de imagens até o reconhecimento de um padrão de código de barras propriamente
dito. A Figura 10 ilustra as fases de um processo de reconhecimento de padrões de
códigos de barra em imagens digitais. Os passos necessários serão melhor
detalhados nas próximas sessões.
Figura 10. Fases do processo de decodificação de um código de barras.
Fonte: SOARES, 2001.
40
A primeira etapa de um sistema de reconhecimento de padrões foi
citada no capítulo anterior e corresponde a captura da imagem em um formato digital
por algum dispositivo qualquer, capaz de realizar tal tarefa. No caso deste trabalho a
imagem será capturada por uma webcam. A próxima etapa corresponde ao pré-
processamento da imagem capturada.
3.3.1. Pré-processamento da imagem
Na etapa correspondente ao pré-processamento são feitas alterações
na imagem com o objetivo de realçar características importantes e diminuir o
processamento através da remoção de informações desnecessárias. Nesta etapa a
imagem geralmente é transformada em tons de cinza e em seguida é segmentada
através da binarização da imagem e posteriormente passa pela detecção de bordas
e outros ajustes necessários.
Os principais processos de tratamento de imagens utilizados no
reconhecimento de padrões após a aquisição da imagem são a conversão
da imagem, caso colorida, em tons de cinza, a binarização, a detecção do
contorno, e a segmentação (GONZALES e WOODS apud PEREIRA, et. al,
2009).
As seções seguintes descrevem algumas etapas de pré-
processamento geralmente utilizadas em sistema de reconhecimento de padrões,
tendo como entrada uma imagem em tons de cinza.
41
3.3.1.1. Binarização da imagem
Para o processo de reconhecimento de padrões do qual trata este
trabalho não há necessidade de mantermos uma imagem colorida ou em tons de
cinza, pois dificultarão o trabalho de localização e identificação do padrão de código
de barras que se deseja. Para facilitar o processo, a imagem passará por outro
processo chamado binarização.
Para interpretar uma imagem, as variações nos valores de intensidade
devem ser analisadas. Os números de níveis de quantificação usados mais
comumente para representar intensidades de imagens são de 256
diferentes níveis de cinza, o que implica um maior esforço computacional e
de armazenamento. Estas limitações encorajaram o uso de sistemas de
visão binária [...] (FELICIANO, SOUZA e LETA, 2005).
Segundo Rezende (et. al. 2007), “O processo de binarização consiste
em transformar uma imagem de tons de cinza para somente preto e branco, para daí
poder tratar as cores como 0’s e 1’s”. Este procedimento irá facilitar o processo de
reconhecimento de padrões e também tornará mais eficiente a detecção de bordas
na imagem.
A binarização se destaca entre os diversos métodos de segmentação de
imagens devido ser relativamente simples e de fácil implementação
computacional, através de algoritmos rápidos. Por este motivo é o método
42
mais utilizado em sistemas de visão automatizados que atuam em
aplicações médicas e industriais (ESQUEF, 2002).
Para realizar esta operação "o algoritmo de binarização calcula um
valor de limiar da imagem e compara esse valor com os valores dos pixels da
imagem, transformando em branco os valores maiores que o limiar e, em preto, os
valores menores" (NUNES e PRADO, 2002). Desta forma a imagem passará a ser
composta apenas por dois bits
16
onde a cor branca irá assumir o valor 0 (zero) e a
cor preta o valor 1 (um). O resultado deste processo é apresentado na Figura 11,
onde à esquerda (A) tem-se a imagem original em tons de cinza e à direita (B) o
resultado obtido após a imagem passar pelo processo de binarização.
Figura 11. Resultados obtidos com a binarização.
Fonte: Disponível em: <http://www.drv.ind.br/site/images/stories/visao_maq4.gif>.
Acesso em: 20 set. 2009.
Segundo Silva (2004), “a limiarização de imagens é uma das técnicas
mais importantes de segmentação, quando direcionada a aplicações de tempo real”.
Ainda segundo Silva (2004), a principal dificuldade neste processo é a escolha
16
Bit: Forma abreviada de binary digit, corresponde à menor unidade de informação que pode ser
manipulada por um computador. Em um BIT podemos armazenar um dígito binário - 0 ou 1 no
sistema binário de numeração (MEDEIROS, 2000).
43
correta de um limiar de intensidade que separe da melhor forma possível o fundo do
objeto da imagem de forma que ela continue o mais representativa possível.
Deve ser ressaltado que não existe um modelo formal para a segmentação
de imagens. A segmentação é um processo empírico e adaptativo,
procurando sempre se adequar às características particulares de cada tipo
de imagem e aos objetivos que se pretende alcançar (ESQUEF, 2002).
“De um modo geral, as técnicas de segmentação utilizam duas
abordagens principais: a similaridade entre os pixels e a descontinuidade entre eles.
Sem dúvida, a técnica baseada em similaridade mais utilizada é a chamada
binarização” (ESQUEF, 2002).
3.3.1.2. Detecção de bordas na imagem
Para os humanos é fácil observar uma imagem digital e detectar as
suas bordas, mas para um sistema computadorizado realizar esta mesma operação
não é tão simples assim.
Uma borda em uma imagem digital pode ser definida como sendo o limite
entre duas regiões que possuem níveis de cinza relativamente distintos.
Este tipo de abordagem para segmentação pressupõe que as regiões, ou
“objetos” da imagem, sejam suficientemente homogêneos em luminância.
Isto garante que a transição entre estas regiões possam ser determinadas
com base apenas nas descontinuidades entre os níveis de cinza (ESQUEF,
2002).
44
Conforme Esquef (2002), as bordas de uma imagem digital podem ser
detectadas pela mudança brusca das tonalidades de cinza. Existem diversos
algoritmos que foram desenvolvidos com o objetivo de realizar a detecção de bordas
em imagens digitais, entre eles Roberts, Sobel e Canny. Segundo Silva e Alves
(2008), estes algoritmos também são conhecidos como filtros
17
por derivadas, pois é
o método mais comum de diferenciação utilizado em processamento de imagem.
Dependendo do fim a que se destina, a detecção de bordas pode ser tida
como um fim ou como um pré-processamento para passos subseqüentes.
De qualquer forma, para que sejam obtidos os resultados desejados, é
necessário que a estratégia de detecção de bordas seja eficiente e confiável
(VALE e DAL POZ, 2002).
3.3.1.2.1. Roberts
De acordo com Seara (1998), Roberts “é o mais antigo e simples
algoritmos de detecção de bordas”.
Segundo Bourchardt e Pezzin (2005), o algoritmo de Roberts se
destaca por ser o mais simples de implementar e por não utilizar muito
processamento, pois utiliza uma matriz 2x2, o que também o torna muito sensível a
ruídos
18
. A Figura 12 exemplifica a matriz de Roberts para os dois eixos da imagem.
17
Filtro: São algoritmos os quais podem ser aplicados as imagens, visando obter determinados
efeitos (PARANHOS, 2009).
18
Ruído: Um ponto preto isolado que possui ao seu redor somente pontos brancos é considerado
ruído (BOUCHARDT e PEZZIN, 2005).
45
Figura 12. Matriz de Roberts. A) Eixo X. B) Eixo Y.
Fonte: PEDROSA e BARCELOS, 2008.
De acordo com Silva e Alves (2008), “a soma de todos os coeficientes
da máscara é igual à zero, como também, a soma das diagonais. Já em regiões em
que os pixels estão situados entre duas fronteiras o resultado do operador é
diferente de zero”. Quando isto ocorre o algoritmo de Roberts define o ponto como
sendo uma borda.
“Uma desvantagem do operador de Roberts é a sua anisotropia, ou
seja, sua assimetria. Dependendo da direção, certas bordas são mais realçadas que
outras, mesmo tendo igual magnitude” (PEDROSA e BARCELOS, 2008).
3.3.1.2.2. Sobel
Segundo Bourchardt e Pezzin (2005), o algoritmo de Sobel é
semelhante ao de Roberts, a principal diferença é que Sobel utiliza uma matriz 3x3,
o que o torna mais eficiente em imagens com muitos ruídos, porém necessita de um
poder maior de processamento.
46
Para Silva e Alves (2008), “o detector de bordas de Sobel tem como
objetivo destacar bordas de uma imagem no sentido horizontal e vertical. Está
baseado na aproximação de Sobel para a derivada, retornando a borda onde o
gradiente é máximo”. Ainda segundo Silva e Alves (2008) “a desvantagem deste
método é que o deslocamento da máscara é realizado ou no eixo horizontal (eixo X)
ou no eixo vertical (eixo Y), ou seja, só detecta bordas nas duas direções. A Figura
13 ilustra as matrizes de Sobel para detecção de bordas no eixo X e Y.
Figura 13. Matriz de Sobel. A) Detecção de bordas no eixo X. B) Detecção de bordas
no eixo Y.
Fonte: GONZALES apud ERCOLIN FILHO, 2007.
3.3.1.2.3. Canny
Segundo Silva e Alves (2008), o algoritmo de Canny foi desenvolvido
por J. Canny no ano de 1986 com o objetivo de fazer a detecção de bordas baseado
na utilização de um operador gaussiano, sendo apontado por alguns autores como a
técnica que apresenta resultados mais consistentes na determinação de contornos
de regiões.
47
O operador de Canny funciona como um processo multi-estágio.
Primeiramente, a imagem é suavizada usando convolução Gaussiana.
Então, uma derivada primeira 2D simples é aplicada à imagem suavizada
para destacar regiões da imagem com derivadas primeiras espaciais altas.
Arestas dão origem a picos na imagem da magnitude do gradiente. O
algoritmo então rastreia ao longo do topo desses picos e seta para zero
todos os pixels que não estão no topo dos picos, de forma a gerar linhas
finas na saída, um processo conhecido como supressão de não-máximos
(LIMA, et. al. 2008).
Canny utiliza um método conhecido como limiarização por histerese
onde os pixels que pertencem a uma borda são definidos utilizando dois limiares TH
e TL, sendo um maior e um menor. Primeiramente todos os pixels da imagem que
possuem um nível de cinza maior que TH (limiar maior) são marcados como sendo
um pixel de borda. Em seguida todos os pixels que estiverem conectados aos pixels
que foram marcados como bordas e que possuam níveis de cinza maiores que TL
(limiar menor) também passam a ser marcados como pixels de borda. Com este
método é possível evitar o rompimento das linhas de bordas ocasionadas pela
variação dos níveis de cinza (ARTERO e TOMMASELLI, 2009).
Para Bourchardt e Pezzin (2005), o algoritmo de Canny tenta diminuir
os ruídos da imagem e objetiva localizar todas as bordas existentes na imagem,
fazendo a aproximação da borda detectada com a borda original da imagem
diminuindo ao máximo o número de pixels agrupados para a mesma borda.
O Operador de Canny trabalha com base em 3 critérios ótimos para
localização de contornos: mínima probabilidade de detecção de múltiplas
bordas; boa localização, isto é, mínima possibilidade de erro na detecção
dos pontos pertencentes à borda verdadeira; e detecção de uma única
borda, ou seja, se houver duas respostas uma delas é considerada falsa
(SILVA e ALVES, 2008).
48
Existem outros algoritmos que realizam a detecção de bordas em
imagens digitais, aqui foram citados apenas os mais conhecidos. A Figura 14 dá um
exemplo de cada um dos métodos de detecção de bordas aqui citados aplicados
sobre uma imagem digital colorida (A) e o resultado alcançado após ser realizada a
detecção de bordas pelos algoritmos de Roberts (B), Sobel (C) e Canny (D).
Figura 14. Comparação dos métodos de detecção de bordas
Fonte: CIRULLO FILHO e LAFUENTE, 2002.
3.4. Biblioteca OpenCV
Existem diversas bibliotecas que foram desenvolvidas para facilitar a
criação de sistemas de reconhecimento de padrões. Neste trabalho será utilizada a
biblioteca OpenCV (Intel Open Source Computer Vision Library), por ser considerada
a mais eficiente em aplicações de tempo real.
Reconhecimento de padrões em tempo real é uma tarefa crucial em várias
áreas, tais como Realidade Aumentada, Robótica e Interação Homem
Computador. A biblioteca OpenCV é uma solução open source para visão
49
computacional que provê várias funcionalidades adequadas para esse tipo
de aplicação (LIMA, et. al. 2008).
Segundo Pereira (et. al. 2009), a biblioteca OpenCV foi desenvolvida
pela Intel e lançada no ano de 1999 para ser utilizada em sistemas de grande porte
como interfaces 3D e aplicações em tempo real. Ainda segundo Pereira (et. al.,
2009), “A biblioteca OpenCV provê uma série de facilidades quanto ao uso de
funções algébricas, operações com matrizes, além de acesso facilitado a
dispositivos de captura de imagens como webcams por exemplo”.
Segundo Lima (et. al. 2008), a biblioteca pode ser encontrada para
download na internet e seu código é aberto para modificações e melhorias desde
que sejam respeitadas as cláusulas da licença. Segundo Pereira (et. al. 2009), a
biblioteca é “livre para uso comercial e de pesquisa sob a licença BSD, uma licença
de código aberto considerada pouco restritiva quando comparada a outras licenças”.
Segundo Alves (2005), no OpenCV as imagens são representadas pela
estrutura IPLIMage. Através desta estrutura é possível ter acesso a diversos
atributos da imagem como largura, altura, máscara de cores, números de canais,
entre outros. A biblioteca também possui estruturas dinâmicas para desenhar
retângulos, triângulos, círculos, matrizes, grafos, etc.
São disponibilizadas funções básicas para adicionar, subtrair, multiplicar,
dividir, encontrar valor máximo e mínimo, comparar e aplicar operações
lógicas entre imagens e matrizes. Há também funções específicas de
matrizes e vetores como matriz transposta e inversa, produto escalar e
vetorial, autovalores e autovetores de matrizes simétricas e resolver
sistemas de equações lineares (ALVES, 2005).
50
A biblioteca OpenCV disponibiliza uma interface gráfica bem simples,
permitindo a criação de janelas, track bars, carregamento e exibição de imagens e
vídeos. Permite o carregamento de imagens nos formatos que são considerados os
mais utilizados como BMP, JPG, PNG e TIF e arquivos de vídeo no formato AVI,
podendo ainda salvar as imagens nos formatos citados e também vídeos capturados
a partir de uma webcam em formato AVI (ALVES, 2005).
CAPÍTULO 4: REVISÃO DE TRABALHOS QUE UTILIZAM WEBCAM PARA
COLETA DE CÓDIGO DE BARRAS
Neste capítulo serão citados alguns trabalhos desenvolvidos com a
finalidade de reconhecer e decodificar algum tipo de padrão de código de barras não
necessariamente sendo o padrão EAN-13. Todos os sistemas descritos têm em
comum a utilização de câmeras como meio de captura das informações.
4.1. Trabalhos relacionados
Este não se trata de um trabalho inovador na área de reconhecimento
de padrões, pois já existem no meio comercial e também no meio acadêmico
sistemas que realizam a mesma tarefa de reconhecer um padrão de código de
barras e fazer a decodificação do mesmo utilizando uma webcam ou câmeras de
celulares como meio de captura de imagens. Serão citados nas próximas sessões
quatro sistemas, todos destinados à decodificação de algum tipo de código
utilizando câmeras como meio de captura de informações.
52
4.2. bcWebcam
O software chamado bcWebCam
19
foi desenvolvido pela empresa
QualitySoft
20
e em sua pagina na internet está disponível uma versão demo do
sistema que faz a decodificação de diversos padrões de código de barras, entre eles
o EAN-13, utilizando uma webcam para capturar a imagem do código de barras e
exibindo os seus dígitos após a decodificação das barras.
Figura 15. Print screen da interface do sistema bcWebCam.
Fonte: Captura realizada pelo autor do trabalho durante testes realizados dedicados
especificamente à pesquisa.
Em testes realizados com o software, os fatores que mais pesaram
foram o foco da webcam, a distancia e a luminosidade do ambiente. Nele os códigos
19
Disponível em: <http://www.bcwebcam.de/en/index.htm>. Acesso em: 15 ago. 2009.
20
Disponível em: <http://www.qualitysoft.de/>. Acesso em: 15 ago. 2009.
53
de barras só puderam ser lidos se o foco da webcam fosse ajustado para uma
distância aproximada de 10 cm do código de barras. Durante o dia em um local com
iluminação natural o software funcionou sem maiores problemas, porém, durante
testes realizados no período noturno no mesmo local com iluminação artificial
indireta, não foi possível à leitura do código de barras em alguns casos.
4.3. BarcodePedia
O sistema que leva o nome de BarcodePedia
21
realiza o mesmo
processo de decodificação de códigos de barras. O diferencial deste sistema é que
ele está incorporado em uma página na Internet, no site da BarcodePedia. O
sistema foi criado por Chris Benjaminsen e trata-se de um aplicativo desenvolvido
utilizando a tecnologia Flash.
O sistema além de fazer a decodificação de códigos de barras ainda
realiza pesquisas em uma base de dados que retorna informação referente ao
produto ao qual o código de barras está relacionado. Esse banco de dados é
constantemente atualizado pelos próprios usuários que se cadastram gratuitamente
no site. Isto significa que nem todos os códigos de barras que forem lidos pelo
sistema irão retornar alguma informação associada ao código. O sistema está
limitado à decodificação de códigos de barras nos padrões EAN-13 e UPC-A.
21
Disponível em: <http://en.barcodepedia.com/>. Acesso em. 15 ago. 2009.
54
Figura 16. Print screen da interface do site que contem o sistema.
Fonte: Disponível em: <http://en.barcodepedia.com/>. Acesso em: 25 set. 2009.
4.4. Zebra Barcode Reader
O sistema de códigos de códigos de Zebra Barcode Reader
22
foi
desenvolvido por Jeff Brown para rodar em sistemas operacionais Linux. O
interessante deste sistema é que ele é Open Source
23
, ou seja, é um software livre.
Zebra Barcode Reader é uma solução de código aberto que roda em Linux
capaz de decodificar um código de barras presente no vídeo ao vivo
(WebCam ou placa de captura), como também processar arquivos de
imagem. Este projeto suporta os tipos mais populares de código de barras
(FARIA, 2009).
22
Disponível em: <http://vivaolinux.com.br/artigo/Zebra-Barcode-Reader-Lendo-código-de-barras-
com-a-sua-Webcam-no-Linux>. Acesso em: 16 ago. 2009.
23
Open source: Significa código fonte aberto. Programas open source divulgam seus códigos fonte
para que qualquer pessoa com conhecimento de programação possa modificá-lo, ampliá-lo e
melhorá-lo (COSTA, 2009a).
55
Segundo Faria (2009), uma imagem gerada por uma webcam ou por
um scanner é enviada para ser processada pelo sistema que por sua vez utiliza
técnicas eficazes para fazer a localização e decodificação do código de barras. O
processo é semelhante aos leitores tradicionais de código de barras utilizado em
supermercados. Está disponível no You-Tube um vídeo (disponível em:
<http://www.youtube.com/watch?v=5HLVRT4dO6I>. Acesso em: 25 set. 2009)
chamado Utilizando uma webcam para leitura de códigos de barras que demonstra o
funcionamento do sistema.
4.5. i-nigma
O i-nigma é um software criado para ser utilizado em celulares com o
objetivo de ler QR Codes através da câmera do celular. O sistema foi desenvolvido
no Japão se tornou um dos mais populares softwares do mundo em leitura de QR
Codes, com cerca de 60 milhões de usuários, sendo distribuído gratuitamente
(ALVES, 2009).
O QR Code é um código 2D que, quando capturado por uma câmera de
celular através de um software apropriado, leva o usuário para um site na
internet. Os QR Codes são bem conhecidos na Ásia, onde são usados em
anúncios impressos e em embalagens de produtos (ALVES, 2009).
56
Inicialmente o usuário deverá instalar o software i-nigma em seu
celular, com o sistema instalado basta o usuário capturar uma imagem contendo um
QR Code através da câmera do celular para que o sistema decodifique o código e
extraia as informações nele contidas (TREVISAN, 2009).
Toda vez que o usuário utiliza o i-nigma para ler um QR Code, o aplicativo
envia essa informação para um servidor ligado ao software. Em um banco
de dados são guardadas as informações sobre o histórico de acessos de
cada usuário e de cada QR Code (ALVES, 2009).
Em um QR Code podem ser armazenados diversos tipos de
informações como endereços, páginas de Internet, e-mail, sms, preços de produtos,
entre outros. A quantidade de informações que pode ser armazenada em um código
é variável, podendo chegar a 2.953 bytes (TREVISAN, 2009). Está disponível no
You-Tube um vídeo (disponível em: <http://www.youtube.com/v/ZifQsp5-RFg>.
Acesso em: 20 set. 2009) chamado Aceder à net com a câmara do telemóvel que
demonstra o funcionamento deste sistema.
CAPÍTULO 5: DETALHAMENTO DO PADRÃO UTILIZADO, EQUIPAMENTOS DE
COLETAS DE DADOS E FORMA DE INTERPRETAÇÃO DOS RESULTADOS
Neste capítulo serão descritos os métodos e as ferramentas utilizadas
para desenvolver um sistema de reconhecimento de padrões de código de barras
EAN-13 e a decodificação dos dígitos codificados na forma de barras no código.
5.1. Equipamentos e ferramentas utilizadas
O sistema de reconhecimento de padrões de código de barras foi
desenvolvido em linguagem C++ com a utilização do compilador DEV C++
24
na sua
versão 4.9.9.2, rodando no Sistema Operacional Windows XP (Service Pack 3) em
um computador com processador Intel Pentium Dual Core de 2.0 GHz com 1 Giga
de memória RAM e placa de vídeo GeForce 8500 GT com 512 MB. Como
ferramenta auxiliar para o desenvolvimento do sistema foi utilizada a biblioteca
OpenCv 1.1
25
desenvolvida pela Intel e recomendada para aplicações de tempo real.
24
Disponível em: <http://www.bloodshed.net/devcpp.html>. Acesso em: 18 ago. 2009.
25
Disponível em: <http://sourceforge.net/projects/opencvlibrary/>. Acesso em: 18 ago. 2009.
58
Tanto o complicador quando a biblioteca utilizada são disponibilizados gratuitamente
para download na Internet.
O alvo de pesquisa deste trabalho é o reconhecimento e a
decodificação do padrão de código de barras conhecido como European Article
Numbering (EAN). Esse padrão tem duas variações, sendo eles o EAN-8
26
e o EAN-
13. As principais diferenças entre eles estão na sua aparência e na quantidade de
caracteres que eles suportam. Neste trabalho será implantado o padrão EAN-13,
que atualmente é o utilizado no território nacional e um dos mais utilizados em todo
o mundo.
Como dispositivo de captura de imagens foi utilizada uma webcam da
marca Clone
27
com velocidade máxima de captura de imagens de 30 FPS, ligada ao
computador através de conexão USB
28
1.1. A webcam possui ajuste de foco manual
e não dispõe de fonte de iluminação própria. Captura imagens coloridas no padrão
RGB com resolução máxima de 320 x 240 pixels e utiliza sensores do tipo CMOS.
Figura 17. Webcam utilizada na captura das imagens.
Fonte: Figura capturada pelo autor do trabalho, 2009.
26
EAN-8: Utilizado para identificar unidade de consumo, quando a embalagem não tem espaço físico
para marcar o EAN-13 (NEVES, et. al. 2004).
27
Disponível em: <http://www.clone.com.br/db/index02.asp>. Acesso em: 10 mai. 2009.
28
USB - Universal Serial Bus: Usada pela maioria dos modelos de câmeras digitais para transferir as
imagens para o computador via cabo (PARANHOS, 2009).
59
5.2. Desenvolvimento lógico do sistema
Com base nas etapas de um sistema de reconhecimento de padrões
ilustradas na Figura 10, a primeira etapa corresponde a captura da imagem que será
encaminhada para processamento por parte do sistema desenvolvido. Uma webcam
ligada a ao computador será a responsável por capturar a imagem em tempo real e
transformá-la em um formato digital para que posteriormente possa ser tratada pelo
sistema.
5.3. Captura da imagem
Para iniciar a webcam e capturar os frames foram utilizadas funções da
biblioteca OpenCv previamente destinadas para este fim. A linha de código a seguir
cria um objeto para captura chamado CAPTURA_CAM e a função seguinte informa
ao sistema que a fonte de captura será uma câmera previamente instalada no
computador.
CvCapture* CAPTURA_CAM = cvCaptureFromCAM(CV_CAP_ANY);
60
Com o objeto de captura da imagem criado será possível dar início a
captura dos frames. A função responsável por esta tarefa é a seguinte:
IMG_ENT = cvQueryFrame(CAPTURA_CAM);
A função cvQueryFrame faz a captura de um frame e armazena esse
frame na variável IMG_ENT, que guardará a imagem em seu estado original, sem
nenhuma alteração por parte do sistema. Em seguida utiliza-se outra função para
fazer um clone da imagem de entrada conforme demonstra a linha de código a
seguir:
IMG_SAI = cvCloneImage(IMG_ENT);
A função cvCloneImage admite um único parâmetro que corresponde á
imagem que deverá ser clonada, no caso IMG_ENT. O clone de IMG_ENT será
armazenado em uma nova variável do tipo imagem denominada IMG_SAI e todo o
processamento daqui para frente será feito em IMG_SAI, preservando a imagem
original.
61
5.3.1. Pré-processamento da imagem capturada
Com a imagem capturada, será dado início à segunda etapa do
sistema que corresponde ao pré-processamento, onde serão feitos ajustes na
imagem para melhorar sua qualidade e eliminar informações desnecessárias a fim
de tornar o processamento mais rápido, facilitar o processo de localização do padrão
de código de barras e posteriormente a decodificação do mesmo.
Conforme foi mencionado, a webcam utilizada captura uma imagem
colorida no padrão RGB, com resolução de 320 x 240 pixels e, portanto, possui 3
matrizes com 240 linhas e 320 colunas cada uma, onde são armazenados os
valores das cores vermelho, verde e azul de cada pixel, o que equivale a 3 matrizes
contendo 76.800 registros cada uma, totalizando 230.400 registros.
Como neste sistema não há necessidade de utilizar imagens em cores,
a primeira parte do pré-processamento será converter a imagem coloria em uma
imagem em tons de cinza, formada por uma única matriz de pixel com 240 linhas e
320 colunas, totalizando 76.800 registros, o que representa uma considerável
diminuição de informações desnecessárias. A biblioteca OpenCv já possui funções
prontas para realizar esse tipo de conversão conforme pode ser visto a seguir:
cvCvtColor( IMG_ENT, IMG_SAI, CV_RGB2GRAY )
62
A função cvCvtColor é compota por 3 campos, no primeiro deve ser
informado a imagem de origem, que no caso é IMG_ENT no padrão RGB, no
segundo campo será o local onde será armazenada a imagem em tons de cinza, no
caso IMG_SAI, e o último campo corresponde ao tipo de conversão de cores que
deverá ser feito na imagem, que no caso será RGB2GRAY (RGB para Gray). Porém,
ao fazer a conversão da cor, a imagem de saída (IMG_SAI) passa a ficar de cabeça
para baixo conforme demonstra a Figura 18.
Figura 18. Imagens obtidas a partir da webcam. A) Imagem original. B) Imagem
invertida após ser convertida para 256 níveis de cinza.
Fonte: Captura de tela realizada pelo autor do trabalho, 2009.
O problema que pode ser visto na Figura 18 ocorre pelo seguinte
motivo:
No OpenCV as imagens de três canais de cor (RGB) são carregadas na
memória com as componentes de cor de cada pixel na ordem invertida, ou
seja, na ordem BGR. Também é convencionado que coordenada (0,0) seja
o pixel situado no canto inferior esquerdo da imagem. Em várias aplicações
essas convenções mudam, e o ponto (0,0) pode ser admitido no canto
superior esquerdo da imagem. A função cvConvertImage permite tanto
modificar a ordem das componentes de cor (RGB/BGR) quanto o referencial
(0,0) da imagem (FERREIRA e MORAES, 2007).
63
Para corrigir este problema descrito acima utilizou-se a função
cvConvertImage conforme demonstra a linha de código a seguir.
cvConvertImage(IMG_ENT, IMG_SAI, CV_CVTIMG_FLIP);
A função cvConvertImage admite 3 campos. No primeiro deve ser
informado a imagem colorida em eu estado original (IMG_ENT), no segundo campo
deve ser informado a imagem que deverá ser modificada, no caso será a própria
imagem que foi convertida em níveis de cinza (IMG_SAI) e no terceiro campo é
informado o tipo de conversão que deverá ser feito em IMG_SAI. São duas as
possibilidades: CV_CVTIMG_SWAP_RB e CV_CVTIMG_FLIP. A primeira opção é
utilizada quando queremos corrigir a ordem da seqüência de cores de BGR para
RGB, porém, como não iremos trabalhar com imagens em cores, este parâmetro
não será utilizado. A segunda opção inverte o verticalmente o referencial da imagem
e, desta forma, é feito um giro na imagem fazendo com que ela retorne para o modo
correto.
Terminada a primeira etapa do pré-processamento é dado início á
segunda etapa, desta vez para transformar a imagem que se encontra em tons de
cinza para uma nova imagem com apenas 2 tons de cinza, formando uma imagem
binária, ou seja, uma imagem constituída por apenas duas cores, preto e branco.
64
Na OpenCv existem algumas funções destinadas à binarização de imagens como,
por exemplo, as funções CvAdaptativeThreshold e cvThreshold. No caso da primeira
função não é necessário informar um valor de limiar, pois o cálculo é feito
automaticamente. Porém optou por não utilizar as funções e sim criar uma
seqüência de repetição encadeada, sendo uma para o eixo X e outra para o eixo Y
da imagem, onde ao mesmo tempo em que a imagem for sendo binarizada será
formada uma matriz binária chamada MAT_BIN, que será utilizada nas etapas
seguintes para localizar seqüências de padrões do código de barras. Para ter
acesso ao valor dos níveis intensidade dos pixels foi utilizada a função abaixo:
COR = cvGet2D(IMG_SAI,X,Y);
A função cvGet2D é composta por 3 campos onde no primeiro campo é
informada a imagem da qual se deseja extrair o valor de intensidade dos pixels, os
outros dois parâmetros serão as coordenadas X e Y da imagem. Também foi criada
uma variável do tipo Cvscalar a qual se deu o nome de COR, que servirá para
armazenar o valor do pixel, que posteriormente será comparado com o valor do
limiar que decidirá se o pixel na posição X,Y terá sua intensidade alterada para 255
ou para 0 .
A escolha correta de um limiar é sempre uma tarefa complicada, pois
depende muito da iluminação do ambiente que modifica constantemente. Mesmo se
utilizando uma fonte de iluminação estável podem ocorrer problemas, pois um limiar
pode funcionar adequadamente para binarizar um código de barras contido em uma
65
imagem capturada pela webcam, já em outro pode não funcionar corretamente. Para
tentar diminuir esses problemas foi criado um intervalo para o limiar, variando de 80
a 110. O limiar se inicia em 80 e a cada volta do looping o limiar é acrescido até
chegar em 110, onde a partir daí ele começa a decrescer até se chegar a 80
novamente. Desta forma o código pode não ser binarizado satisfatoriamente com o
valor de limiar inicial, mas posteriormente poderá ser satisfatório com algum dos
valores do intervalo.
O limiar será o ponto de divisão das cores, será feita uma comparação
do valor armazenado na variável COR com o valor da variável LIMIAR, onde o valor
de um pixel que tiver o valor de intensidade igual ou acima do limiar terá o seu valor
de intensidade modificado para 255 (cor branca) e o valor do pixel que estiver abaixo
do limiar terá seu valor de intensidade modificados para 0 (cor preta). A Figura 19
ilustra uma imagem de um código de barras binarizada pelo sistema.
Figura 19. Resultados do pré processamento. A) I imagem original. B) Imagem com
256 níveis de cinza. C) Imagem binarizada.
Fonte: Capturas de tela realizadas pelo autor do trabalho, 2009.
Esta mesma lógica será utilizada para formar a matriz binária, pois
quando for igual ou acima do limiar será armazenado o número zero na posição X,Y
66
da matriz MAT_BIN e quando estiver abaixo será armazenado o valor 1. Esta
comparação será feita individualmente em todos os pixels existentes na imagem,
ficando armazenado na matriz MAT_BIN a representação binária de toda a imagem
que poderá ser utilizada para encontrar as seqüências binárias de padrões
existentes no código de barras como as barras de início e fim que definirão o local
do código de barras e posteriormente as seqüências que representam os dígitos do
código de barras.
5.3.2. Localização do código de barras
Após a imagem ser binarizada e a matriz binária ser montada já é
possível fazer a localização do código de barras existente na imagem. A localização
será feita através dos padrões de início e fim do código. Conforme foi mencionado
no Capítulo 1, por padrão as barras que delimitam o início e o fim de um código de
barras EAN-13 são formadas pela seqüência binária 101. Porém somente esta
seqüência não é suficiente para localizar as barras, pois este mesmo padrão pode
ser encontrado facilmente em outras partes do código e também no restante da
imagem. Como todos os módulos de cada dígito do lado esquerdo se iniciam com o
número 0 e todos os módulos dos dígitos do lado direito terminam com o número 0,
o padrão de início para o sistema poderiam ser 1010 e o de fim 0101, mas mesmo
assim este padrão é facilmente encontrado em outras partes do código. Então
optou-se por juntar esta seqüência com as margens de silêncio (espaços em branco
encontrados tanto do lado esquerdo quando do lado direito do código) existentes por
67
padrão nos códigos EAN-13, ficando então o padrão de início (lado esquerdo) a
seqüência 00001010 e o padrão de fim (lado direito) a seqüência 01010000.
Para localizar as barras de início e fim foi criada uma nova seqüência
de repetição encadeada para cada eixo da imagem (X e Y), de modo que a imagem
toda seja percorrida pixel a pixel. A busca pelos padrões foi feita através de
comparações dos valores dos pixels no eixo horizontal da imagem da seguinte
forma:
If (MAT_BIN[X][Y]==0 and MAT_BIN[X][Y+1]==0 and
MAT_BIN[X][Y+2]==0 and MAT_BIN[X][Y+3]==0 and
MAT_BIN[X][Y+4]==1 and MAT_BIN[X][Y+5]==0 and
MAT_BIN[X][Y+6]==1 and MAT_BIN[X][Y+7]==0)
A seqüência de código acima corresponde a busca pelo padrão de
início do código de barras (00001010). Para encontrar as barras de fim, o processo é
o mesmo, mudando apenas os valores de comparação. Essa busca é feita em todos
os pixels da imagem a fim de fazer a localização exata do código de barras, tendo
sua altura e largura.
O ponto inicial do código será marcado através da linha e da coluna
em que for encontrada a primeira seqüência de padrões referente às barras de início
do código (00001010) e serão armazenadas nas variáveis PX1 (linha inicial) e PY1
(coluna inicial). O processo para encontrar o ponto final do código é semelhante, a
diferença é que a linha e a coluna serão marcadas somente quando for encontrada
última seqüência de padrões referentes às barras de fim do código (01010000) e
serão armazenadas nas variáveis PX2 (linha final) e PY2 (coluna final). Com estes
68
quatro pontos encontrados é possível ter a localização do código de barras. Estes
valores serão utilizados na etapa seguinte para isolar, do restante da imagem,
somente a área de interesse.
5.3.3. Definição da região de interesse.
Quando o código de barras for encontrado através dos padrões de
início e fim citados na sessão anterior, o restante da imagem deve ser ignorado e o
processamento deverá ser feito somente na área de interesse, ou seja, no local
onde o código de barras está localizado. Para realizar este processo foi utilizada a
função cvSetImageRoi.
Em várias aplicações é desejável processar somente uma determinada
área, uma região de interesse (Region Of Interest - ROI) da imagem. O
OpenCV permite que um ROI seja definido facilmente. Quando uma
imagem é criada, na estrutura de dados IplImage existe um campo “roi” que
é inicialmente definido como nulo (NULL). Ao utilizarmos qualquer função de
processamento de imagem do OpenCV, a função verifica se existe um ROI
definido na estrutura de dados da imagem, e caso exista um ROI o
processamento é feito somente dentro da região definida pelo ROI
(FERREIRA e MORAES, 2007).
Esta função recebe dois parâmetros, o primeiro é uma variável do tipo
imagem onde a região de interesse será ativada e o segundo parâmetro é uma
estrutura do tipo retângulo que admite 4 valores, que servirão para marcar a área de
interesse. Os valores serão os seguintes: linha inicial (PX1), coluna inicial (PY1),
69
altura (PX2) e largura (PY2). Todos encontrados durante a busca pelos padrões de
início e fim do código de barras citados na seção anterior.
Quando o ROI for ativado na imagem, será formado um retângulo ao
redor do código de barras localizado, onde todo o processamento será concentrado.
Qualquer outro ponto da imagem que estiver fora deste retângulo será
automaticamente descartado pelo sistema até que a ROI seja desabilitada através
da função cvResetImageROI da seguinte maneira:
cvResetImageROI(IMG_SAI);
A função cvResetImageROI admite um único parâmetro que
corresponde a imagem na qual a ROI foi ativada e, com isso, o sistema passará a
“enxergar” toda a imagem novamente.
5.3.4. Separação e decodificação das seqüências binárias de padrões
Com o padrão de código de barras localizado e devidamente
destacado do restante da imagem, inicia-se a etapa para decodificação dos dígitos
codificados na forma de barras no código. Para isso foi criado um arquivo do tipo
texto chamado ARQ_EAN_AUX, que armazena a seqüência binária de toda a área
que foi marcada como sendo um código de barras.
70
Na Tabela 10 é exibido parte do conteúdo de um arquivo, contendo 10
linhas e 20 colunas, geradas a partir de um código de barras contendo defeitos,
tanto nas barras quanto nos espaços. A tabela é formada por seqüências de
números zeros e uns caracterizando uma tabela binária, onde cada número zero da
tabela corresponde a cor branca (barras claras) do código e cada número 1
corresponde a cor preta (barras escuras) do código.
Tabela 10. Exemplo de parte de uma seqüência binária armazenada em arquivo.
0
1
0
0
1
1
0
0
1
0
0
1
1
1
0
1
0
1
1
0
0
1
0
0
1
1
0
0
1
0
0
1
1
1
0
0
0
1
1
0
0
1
0
0
1
1
0
0
1
1
0
1
1
0
0
0
0
0
0
0
1
1
0
0
1
1
0
0
1
1
0
1
1
0
0
1
0
1
1
0
0
1
0
0
1
1
0
0
1
0
0
1
1
0
0
1
0
1
1
0
0
1
0
0
1
1
0
0
1
0
0
1
1
0
0
1
0
1
1
0
0
1
0
0
1
1
0
0
1
0
0
1
1
0
0
0
0
1
1
0
1
1
0
0
1
1
0
0
1
0
0
1
1
0
0
0
0
1
0
0
0
1
0
0
1
1
0
0
0
0
0
1
0
0
0
0
0
1
1
0
0
1
0
0
1
1
0
0
1
1
0
1
0
1
0
1
0
1
1
0
Fonte: CONTE e PEZZIN, 2005.
Observando o exemplo é possível verificar que, nas áreas que não
contém defeitos, as colunas começam e terminam com a mesma seqüência binária e
em áreas onde existem falhas no código a seqüência é desigual. Este arquivo será
utilizado para fazer o somatório das colunas e estipular através deste somatório, o
que deve ser realmente considerado como barra clara ou barra escura. Isto é
necessário, pois a imagem capturada do código geralmente não é de boa qualidade,
pode possuir falhas geradas durante a binarização, ou ainda o código pode estar um
71
pouco danificado, contendo falhas ou manchas que poderiam passar informações
erradas ocasionando uma decodificação incorreta das barras.
O método utilizado para definir o que será considerado barra escura ou
barra clara é baseado no método definido por Conte e Pezzin (2009), que diz o
seguinte:
Quando o somatório da 1ª coluna, por exemplo, for zero é porque não existe
linha, todas as partes mostraram isso representando através do número “0”,
se for 10, é por que existe linha, todas as 10 partes mostram isso,
representando através do número “1”. No entanto se o somatório resultar
em 9, também é uma linha, possui alguma falha, mas é linha, pois a maioria
das partes indicou isso através do número “1”. Se o resultado for 2 então
não é linha, tem um pouco de sujeira mas não é linha, pois a maioria das
partes resultou em “0” (CONTE e PEZZIN, 2005).
Utilizando a Tabela 11 como exemplo, se o somatório de uma coluna
for maior do que a metade da quantidade de linhas existentes no arquivo então será
uma barra escura e se estiver abaixo da metade da quantidade de linhas será uma
barra clara. Optou-se por utilizar este método, pois a altura do código pode variar
devido a defeitos no código e, portanto, desta forma independente de quantas linhas
o arquivo contiver, será possível estipular quais colunas serão consideradas barras e
quais não serão.
Este processo irá gerar um novo arquivo de texto chamado ARQ_EAN,
desta vez contendo uma única linha que será utilizada para fazer a decodificação e
revelar os dígitos do código de barras. É interessante ressaltar que este processo
não irá tornar o sistema capaz de solucionar qualquer problema existente no código
de barras, mas o tornará mais eficiente, pois ao invés de se utilizar uma única linha
para decodificar todos os padrões se utiliza a média de várias linhas.
72
Tabela 11. Exemplo do somatório das colunas de um código de barras EAN-13.
0
1
0
0
1
1
0
0
1
0
0
1
1
1
0
1
0
1
1
0
0
1
0
0
1
1
0
0
1
0
0
1
1
1
0
0
0
1
1
0
0
1
0
0
1
1
0
0
1
1
0
1
1
0
0
0
0
0
0
0
1
1
0
0
1
1
0
0
1
1
0
1
1
0
0
1
0
1
1
0
0
1
0
0
1
1
0
0
1
0
0
1
1
0
0
1
0
1
1
0
0
1
0
0
1
1
0
0
1
0
0
1
1
0
0
1
0
1
1
0
0
1
0
0
1
1
0
0
1
0
0
1
1
0
0
0
0
1
1
0
1
1
0
0
1
1
0
0
1
0
0
1
1
0
0
0
0
1
0
0
0
1
0
0
1
1
0
0
0
0
0
1
0
0
0
0
0
1
1
0
0
1
0
0
1
1
0
0
1
1
0
1
0
1
0
1
0
1
1
0
SOMATÓRIO DAS COLUNAS
2
10
0
0
10
10
0
0
9
3
0
10
8
3
0
5
0
9
8
0
Fonte: CONTE e PEZZIN, 2005.
O passo seguinte faz a leitura do arquivo criado (ARQ_EAN) e
armazena o seu conteúdo em uma variável chamada STRING_EAN. Em seguida
essa string é dividida em várias sub-strings, separando os módulos do código de
barras em variáveis diferentes, que serão comparadas com todos os padrões de
dígitos presentes no código EAN-13. Na comparação serão descartados os padrões
que não representam dígitos como as margens de silêncio, os padrões de início e
fim e os padrões de guarda central.
Cada dígito do padrão EAN-13 é formado por 7 módulos, portando foi
criado uma variável chamada DÍGITO, para armazenar 12 seqüências binárias com
7 dígitos cada uma. A seqüência de código a seguir cria as sub-strings e armazena
cada uma em uma posição da variável DIGITO.
DIGITO[1] = STRING_EAN.substr(3, 7);
DIGITO[2] = STRING_EAN.substr(10, 7);
DIGITO[3] = STRING_EAN.substr(17, 7);
DIGITO[4] = STRING_EAN.substr(24, 7);
73
DIGITO[5] = STRING_EAN.substr(31, 7);
DIGITO[6] = STRING_EAN.substr(38, 7);
DIGITO[7] = STRING_EAN.substr(50, 7);
DIGITO[8] = STRING_EAN.substr(57, 7);
DIGITO[9] = STRING_EAN.substr(64, 7);
DIGITO[10] = STRING_EAN.substr(71, 7);
DIGITO[11] = STRING_EAN.substr(78, 7);
DIGITO[12] = STRING_EAN.substr(85, 7);
Analisando a seqüência de código acima é possível observar que a
primeira substring está sendo formada a partir da posição 3, isto ocorre porque a
seqüência referente às barras de início que contém 3 módulos que foram ignorados
pelo sistema. O mesmo ocorre entre os índices 6 e 7 da variável DÍGITO, onde ao
invés da substring do índice 7 iniciar na posição 45, ela passou a ser iniciada na
posição 50 devido à seqüência corresponde as barras de guarda central do código
que possuem 5 módulos e que também foram ignoradas pelo sistema.
Após separar todas as seqüências é feita uma comparação com todos
os padrões presentes nas Tabelas A, B e C de padrões, e à medida que as
seqüências forem sendo decodificadas é formada uma matriz chamada
COD_EAN_FINAL com 13 posições onde serão armazenados os números que
forem sendo decodificados. Também foi criada uma segunda matriz chamada
PARIDADE, que armazenará a seqüência de paridade dos 6 primeiros dígitos do
lado esquerdo do código presentes na Tabela A (paridade impar) e na Tabela B
(paridade par) que definirão o primeiro dígito do código.
No sistema, a seqüência das paridades será representada pelos
números 0 e 1, onde o zero representa a paridade impar (Tabela A) e o um a
paridade par (Tabela B). Esta seqüência binária de paridades será comparada com
os padrões da tabela auxiliar de paridades (ver Tabela 1) para revelar o primeiro
74
dígito do código de barras. A titulo de exemplo será utilizado o código representado
na Figura 20, sendo o sentido de leitura da esquerda para direita.
Figura 20. Exemplo de código de barras EAN-13.
Fonte: FORD, 2002
Tabela 12. Paridade dos 6 primeiros dígitos do lado esquerdo.
Posição
Dígito
Módulos
Tabela
2
5
0110001
A
3
0
0100111
B
4
1
0011001
A
5
0
0100111
B
6
3
0111101
A
7
1
0110011
B
Fonte: Desenvolvida pelo autor do trabalho como incremento da pesquisa, 2009.
Conforme pode ser visto na Tabela 12, as paridades dos 6 primeiros
dígitos do lado esquerdo do código de barras formam a seqüência ABABAB, que
corresponde ao dígito 7 da tabela auxiliar de paridades (Tabela 1). Este número será
armazenado na posição 0 da variável COD_EAN_FINAL e será utilizado juntamente
com os demais dígitos para calcular o dígito verificador que definirá se realmente o
código decodificado é valido ou não.
75
5.3.5. Cálculo do dígito verificador
A partir de agora todos os dígitos do código de barras já foram
decodificados, mas ainda deve ser verificado se o código de barras foi decodificado
corretamente ou não, pois alguns dígitos podem ser decodificados de forma
incorreta. O que garante que um código de barras foi decodificado corretamente é o
dígito verificador, que é gerado através de cálculos com os 12 primeiros dígitos do
código. Quando o cálculo for feito, o resultado deverá ser comparado com o ultimo
dígito do código (que é o dígito verificador). Se o resultado do cálculo coincidir com o
último dígito armazenado na posição 12 da variável COD_EAN_FINAL, o código
será considerado válido, do contrário será considerado inválido.
O processo necessário para efetuar o cálculo do dígito verificador foi
implementado no sistema da forma como foi descrito na Seção 1.5 do Capítulo 1,
seguindo exatamente os mesmos passos.
Uma variável chamada CONDICAO será a responsável por reiniciar o
sistema quando o código de barras for validado. A variável é iniciada com o valor 0
(zero) que corresponde a um código de barras inválido. Quando através do cálculo
do dígito verificador o resultado apontar para um código válido será atribuído o valor
1 (um) a variável. Quando esta condição for atingida o sistema deverá ser reiniciado.
76
5.4. Funcionamento do sistema
Quando o sistema é iniciado ele entra em um looping infinito paralelo,
onde não é realizada nenhuma operação a não ser a exibição da imagem que está
sendo capturada pela webcam. Neste ponto o sistema fica aguardando que o
usuário pressione uma tecla para dar início a localização e decodificação do código
de barras. Como opção foi escolhida a tecla correspondente a lera “i” ou “I”.
Quando a tecla for pressionada, o sistema entra em um segundo
looping infinito onde será feito o pré-processamento da imagem, a localização do
código de barras, a separação e decodificação das seqüências de padrões, o cálculo
do dígito verificador e a validação ou invalidação do código. Portanto, quando a tecla
for pressionada o usuário deverá colocar o código de barras em frente a webcam a
uma distância aproximada de 10 cm da forma mais alinhada possível para uma
decodificação mais eficiente por parte do sistema.
Nesta etapa, o sistema ficará procurando pelos padrões de
correspondentes as barras de inicio e fim do código de barras a fim de localizar toda
a área onde ele se encontra. À medida que as barras forem sendo encontradas pelo
sistema elas serão marcadas com a cor branca e a área do código será envolvida
por um retângulo branco. Desta forma o usuário saberá que o código está posto na
distância correta em relação a webcam.
A cada volta do loopin os arquivos gerados durante o processo serão
eliminados e as matrizes esvaziadas. O critério de parada será a validação de um
código de barras e, quando isto ocorrer, o sistema será reiniciado, as variáveis de
imagens serão esvaziadas, a memória será esvaziada e o sistema retornará para o
77
loopin paralelo onde novamente ficará aguardando uma tecla ser pressionada para
recomeçar a operação. A Figura 21 ilustra a interface do sistema onde a esquerda
tem-se a imagem de entrada e a direita a imagem após ser processada pelo
sistema.
O código fonte do sistema desenvolvido foi disponibilizado para
download no site de compartilhamento de arquivos 4Shared (disponível em:
<http://www.4shared.com/file/141872190/c5d9f695/DECODIFICADOR_DE_CDIGO_
DE_BARRAS_EAN-13__V_012c_BETA_.html>. Acesso em: 19 out. 2009).
Figura 21. Interface do sistema.
Fonte: Captura de tela realizada pelo autor do trabalho, 2009.
CAPÍTULO 6: TESTES REALIZADOS E AVALIAÇÃO DOS RESULTADOS
Este capítulo irá descrever os métodos utilizados durante os testes
realizados no sistema bem como as principais dificuldades encontradas, as
limitações, os problemas encontrados, as possíveis causas e as possíveis soluções
para os problemas. Todos os testes descritos neste capítulo foram realizados no
mesmo computador onde o sistema foi desenvolvido e também foi utilizada a mesma
webcam citados no capítulo anterior.
6.1. Testes preliminares
Nos testes preliminares foram testados dois tamanhos de códigos de
barra diferentes, sendo um em tamanho nominal e outro em tamanho máximo. O
objetivo era analisar qual dos dois tamanhos se sairia melhor. Nos testes
preliminares os códigos que mostraram uma facilidade maior de decodificação foram
os códigos em tamanho máximo, pois se mostraram mais toleráveis a pequenas
variações de distância do que os códigos em tamanho nominal. A Figura 22 dá um
79
exemplo da magnitude
29
dos códigos de barras, porém, estão sendo ilustrados
somente para análise de magnitude, pois não se tratam de códigos de barras padrão
EAN-13 e sim UPC
30
que contém apenas 12 dígitos.
Figura 22. Exemplo de magnitudes dos códigos de barras.
Fonte: RIBINIK, 2009c.
6.2. Definição dos métodos utilizados nos testes.
Para realização dos testes foram impressos 6 códigos de barras com
numerações diferentes, com os quais serão simuladas situações que podem ocorrer
quando se utiliza códigos de barras. Nos testes, foram simulados os seguintes
problemas: Manchas na superfície do código, código amassado, código riscado e
código impresso com qualidade ruim. Além destes, foi um impresso um código
normal, sem defeitos que também será utilizado nos testes do sistema. Todos os
29
Tamanho.
30
Universal Product Code (SOARES, 2001).
80
códigos de barras foram impressos em uma impressora a jato de tinta na melhor
configuração possível, com exceção do código que simulará má qualidade de
impressão, que foi impresso em modo rascunho rápido.
6.3. Resultados obtidos nos testes
Nas próximas seções serão descritos os resultados obtidos nos testes
realizados com cada um dos códigos de barras impressos, serão descritas as
principais dificuldades encontradas em cada um dos problemas que serão simulados
e também os resultados obtidos nos testes realizados com os códigos de barras que
não possuíam defeitos.
Em todos os testes, o tempo gasto para decodificação de um código
leva em consideração que no momento em que o sistema for iniciado o código de
barras ainda deverá ser posto frente à webcam na posição correta para que o
sistema possa fazer a decodificação do código.
6.3.1. Resultados dos testes com códigos sem defeitos
Os códigos de barras considerados como sem defeitos foram os
códigos impressos na melhor qualidade de impressão que a impressora
disponibilizava. Estes códigos não contêm nenhum defeito na sua estrutura como
81
manchas, riscos ou amassados. A Figura 23 ilustra os códigos de barras sem
defeitos utilizados nos testes do sistema.
Figura 23. Códigos de barras sem defeitos utilizados nos testes.
Fonte: Capturas de tela realizadas pelo autor do trabalho, 2009.
Pode-se perceber na Figura 23 que, em alguns casos, mesmo o código
estando um pouco desalinhado é possível a sua decodificação. Porém, quando mais
desalinhado o código de barras estiver, menores serão as chances de uma
decodificação eficiente.
Nos testes realizados com códigos de barras em bom estado, mesmo
com pequenas variações de luminosidade, todos puderam ser decodificados com
mesmo valor de limiar (limiar = 100). O tempo mínimo necessário para decodificação
de um código foi de 3 segundos e o tempo máximo foi de 6 segundos. O tempo
médio para decodificação de um código foi de 4,50 segundos com desvio padrão de
1,37 segundos.
82
Foi postado no site You-Tube um vídeo (disponível em:
<http://www.youtube.com/watch?v=v8__o4DZq94>. Acesso em: 05 out. 2009)
chamado Testes realizados com códigos de barras normais que demonstra os testes
realizados.
6.3.2. Resultados dos testes com códigos amassados
Neste teste foram simulados defeitos de códigos de barras amassados.
Primeiramente os 6 códigos foram impressos em boa qualidade e, em seguida,
todos eles foram amassados ficando com a forma de uma bola de papel. Quando o
código de barras é amassado surgem problemas como barras tortas, sombras,
diminuição da espessura das barras e espaços e desnivelamento da superfície do
código. A Figura 24 ilustra os códigos de barras amassados utilizados nos testes,
onde ficam evidentes os efeitos causados quando se amassa um código de barras.
É possível notar que as barras passam a ficar onduladas devido ao desnivelamento
da superfície do código, causando sombras em alguns locais, o que dificulta o pré-
processamento da imagem, podendo tornar o código impossível de ser decodificado.
Nos testes realizados com os códigos amassados não houve a
necessidade de realizar alterações no valor do limiar e em todos os casos os
códigos foram decodificados com o mesmo valor de limiar (limiar = 100). O tempo
mínimo necessário para decodificar um código amassado foi de 4 segundos e o
tempo máximo foi de 9 segundos. O tempo médio para decodificação de um código
foi de 5,17 segundos com desvio padrão de 2,04 segundos.
83
Figura 24. Códigos de barras amassados utilizados nos testes.
Fonte: Capturas de tela realizadas pelo autor do trabalho, 2009
Foi postado no site You-Tube um vídeo (disponível em:
<http://www.youtube.com/watch?v=D1vEuVpNZ-U>. Acesso em: 05 out. 2009)
chamado Testes realizados com códigos de barras amassados que demonstra os
testes realizados.
6.3.3. Resultados dos testes realizados com códigos apresentando má
qualidade de impressão
Os códigos utilizados neste teste foram impressos na pior qualidade de
impressão que a impressora disponibilizava (modo rascunho rápido) e foram
utilizados para simular os efeitos causados por códigos impressos com má
84
qualidade. É possível analisar através da Figura 25, que os códigos de barras
contém falhas de impressão nas barras, formando trechos mais claros que outros No
geral as barras do código ficam relativamente cinza ao invés da cor preta. Outro
defeito notado foi o borramento da tinta, fazendo com que as barras tivessem sua
largura ligeiramente aumentada.
Figura 25. Códigos de barras impressos com má qualidade utilizados nos testes.
Fonte: Capturas de tela realizadas pelo autor do trabalho, 2009
Para que o sistema fosse capaz de decodificar os códigos de barras
impressos com má qualidade houve a necessidade de aumentar o valor do limiar
padrão de 100 para 108. Essa necessidade se deu porque as barras do código
possuíam uma cor mais clara do que os códigos que foram impressos com boa
qualidade. Nos testes realizados com os códigos impressos com má qualidade, o
tempo mínimo necessário para a decodificação de um código foi de 3 segundos e o
85
tempo máximo foi de 17 segundos. O tempo médio para decodificação de um código
foi de 8,50 segundos com desvio padrão de 5,28 segundos.
Foi postado no site You-Tube um vídeo (disponível em:
<http://www.youtube.com/watch?v=b-jrOIWXTBU>. Acesso em: 05 out. 2009)
chamado Testes realizados com códigos de barras apresentando má qualidade que
demonstra os testes realizados.
6.3.4. Resultados dos testes realizados com códigos manchados
Este teste simula defeitos nos códigos de barras causados por
manchas. Primeiramente os códigos de barras foram impressos em boa qualidade e
em seguida, enquanto a tinta ainda não estava completamente seca, foi
pressionando o dedo sobre as barras impressas, causando o borramento da tinta e
gerando as manchas conforme pode ser analisado na Figura 26.
Com o efeito de borramento podem ocorrer dois principais problemas.
O primeiro problema corresponde ao aumento da largura das barras em algumas
regiões. O segundo problema ocorre nas barras brancas do código, onde
dependendo da intensidade do borramento, as barras claras do código passam a ter
uma coloração semelhante a das barras pretas, podendo gerar problemas na etapa
de binarização, pois, dependendo do nível do borramento, as barras claras poderão
se unir com as barras escuras formando assim, em alguns locais, uma única barra
preta larga.
86
Figura 26. Códigos de barras manchados utilizados nos testes.
Fonte: Capturas de tela realizadas pelo autor do trabalho, 2009.
Todos os códigos de barras utilizados neste teste puderam ser
decodificados sem a necessidade de alterar o valor do limiar definido como padrão
no sistema (limiar = 100). Nos testes realizados com códigos de barras manchados,
o tempo mínimo para decodificação de um código foi de 3 segundos e o tempo
máximo foi de 13 segundos. A média de tempo foi de 6,17 segundos com desvio
padrão de 3,81 segundos.
Foi postado no site You-Tube um vídeo (disponível em:
<http://www.youtube.com/watch?v=HpqMA_YxJks>. Acesso em: 05 out. 2009)
chamado Testes realizados com códigos de barras manchados que demonstra os
testes realizados.
87
6.3.5. Resultados dos testes realizados com códigos riscados
Para realização dos testes desta categoria, primeiramente todos os
códigos foram impressos em boa qualidade e em seguida foram riscados de
diversas formas com a utilização de uma caneta esferográfica comum de cor azul. A
Figura 27 ilustra as imagens de códigos de barras riscados que foram utilizados nos
testes.
Figura 27. Códigos de barras danificados com riscos utilizados nos testes.
Fonte: Capturas de tela realizadas pelo autor do trabalho, 2009
Todos os códigos utilizados neste teste puderam ser decodificados
com o valor definido como padrão no sistema (limiar = 100). Nos testes realizados
com os códigos de barras riscados, o tempo mínimo para decodificação de um
código foi de 3 segundos e o tempo máximo foi de 7 segundos. A média de tempo
88
para decodificação de um código foi de 4,67 segundos com desvio padrão de 1,63
segundos.
Foi postado no site You-Tube um vídeo (disponível em:
<http://www.youtube.com/watch?v=kjvFydXvzdg>. Acesso em: 05 out. 2009)
chamado Testes realizados com códigos de barras riscados que demonstra os
testes realizados.
6.4. Avaliação dos resultados
Com a realização dos testes o sistema mostrou-se eficiente na
decodificação de códigos de barras em bom estado e também em códigos de barras
apresentando defeitos causados por amassados, manchas, riscos ou por má
qualidade durante o processo de impressão do código. O Gráfico 1 apresenta o
resultado da média de tempo necessário para decodificação dos códigos em cada
um dos testes realizados no sistema acompanhado do desvio padrão.
Durante os testes o que ocorria constantemente eram códigos inválidos
serem dados como válidos pelo sistema. Isto ocorria porque quando uma seqüência
binária referente a algum dígito não era compatível com nenhum dos padrões do
código EAN-13, automaticamente era atribuído o valor zero na posição
correspondente da variável COD_EAN_FINAL, e posteriormente no cálculo do dígito
verificador, dependendo da combinação dos números, o resultado do cálculo
resultava em um dígito verificador que era igual ao ultimo dígito do código e desta
forma o código era validado mesmo se tratando de um código de barras
89
decodificado erroneamente. Para resolver este problema, quando uma seqüência de
padrões não for encontrada será armazenado o valor -1 (um negativo) na variável
COD_EAN_FINAL e logo depois que todas as seqüência forem decodificadas (ou
não) será verificado se alguma posição da variável possui algum valor negativo,
caso encontre, mesmo que o dígito verificador aponte para um código válido ele será
dado como inválido pelo sistema.
Gráfico 1. Média te tempo e desvio padrão obtidos na realização dos testes.
Fonte: Desenvolvido pelo autor do trabalho mediante resultados obtidos nos testes
realizados no sistema desenvolvido, 2009.
Outro problema encontrado durante os testes foi referente ao limiar,
pois a técnica utilizada para definir um intervalo de valores para o limiar não se
mostrou eficiente durante a realização dos testes. A solução encontrada para
solucionar este problema foi criar track-bar, onde o limiar deve ser escolhido de
forma manual pelo usuário, pois não foi implementado no sistema recursos para
definir automaticamente um valor de limiar com base no histograma da imagem.
90
Devido ao fato da webcam possuir um ajuste automático de iluminação
houve a necessidade de deixar um fundo branco, pois do contrário, se houvesse um
fundo com variações de luminosidade ou escuro, a webcam tentaria corrigir a
iluminação e gastaria em média 5 segundos para realizar esta tarefa e somente
após este tempo o sistema seria capaz de realizar a decodificação do código. Ao
colocar um fundo branco, a webcam faz o ajuste rapidamente no momento que o
sistema for iniciado e posteriormente permanece com a mesma configuração para o
ajuste de iluminação.
CONSIDERAÇÕES FINAIS
Este trabalho apresentou o protótipo de um sistema de reconhecimento
e decodificação de códigos de barras padrão EAN-13. Para se chegar ao resultado
esperado foram realizadas diversas etapas que foram desde a aquisição da imagem
pela webcam, passando pelas etapas de pré-processamento da imagem como a
binarização até se chagar na localização e decodificação das seqüências de
padrões que se encontram codificados na forma de barras no código.
Como ferramenta de auxílio no processo de desenvolvimento do
sistema foi utilizada a biblioteca OpenCv, recomendada para aplicações que
envolvam visão computacional e reconhecimento de padrões em tempo real. A
biblioteca OpenCV mostrou-se satisfatória, atendendo aos requisitos de velocidade e
eficiência necessários para sistemas que trabalham em tempo real, pois disponibiliza
ótimos recursos para se trabalhar com reconhecimento de padrões e muitos desses
recursos podem ser utilizados através da escrita de apenas uma linha de código.
Sistemas de reconhecimento de padrões em imagens estão sendo
muito utilizados atualmente, realizando as mais diversas tarefas. Reconhecimento
de faces, reconhecimento de caracteres, e o reconhecimento e decodificação de
códigos de barras são exemplos desta tecnologia. O sistema desenvolvido neste
92
trabalho tem a capacidade de encontrar e decodificar o padrão de código de barras
EAN-13 em qualquer local da imagem capturada pela webcam, porém, com a
utilização das técnicas citadas neste trabalho, o sistema mostrou-se muito sensível
as variações de distância entre o código de barras e a webcam, também mostrou
sensibilidade a variações de inclinação do código de barras, embora estes
problemas já fossem previstos, uma vez que não foram implementados no sistema.
Desta forma fica evidente que o ponto mais crítico do sistema é com
relação a distância e alinhamento do código de barras em relação a webcam, o que
representa alguns problemas, pois, para os códigos serem decodificados eles
precisam ser colocados em frente a webcam da forma mais alinhada possível e em
uma distância correta. O intervalo de distancia tolerável para leitura durante os
testes se mostrou muito pequeno. O sistema não disponibiliza recursos para calcular
a largura mínima dos módulos, pois desta forma poderiam ser feito ajustes na
imagem a fim de deixá-la sempre em um tamanho padrão, evitando assim
problemas ocasionados por pequenas variações de distância. Portanto pode se
concluir que o principal problema notado no sistema desenvolvido corresponde às
etapas de pré-processamento da imagem.
Muitas vezes o código de barras era localizado através dos padrões
correspondentes as barras de inicio e fim, mesmo com pequenas variações de
distância, mas na maioria dos casos em que o código era localizado o sistema não
conseguia fazer a decodificação das barras, seja por defeitos ocasionados durante a
binarização devido a escolha de um limiar incorreto ou com relação a distância entre
o código de barras e a webcam, onde as barras do código se tornavam mais finas ou
muito largas impossibilitando a decodificação.
TRABALHOS FUTUROS
Como o principal problema do sistema foi referente às etapas de pré-
processamento da imagem, portanto, as principais propostas são para a melhoria do
sistema desenvolvido onde serão incluídas funcionalidades que não foram
implementadas no sistema desenvolvido.
A primeira proposta é a melhoria do pré-processamento da imagem,
onde podem ser incluídos recursos que atualmente não foram implementados como
a correção do alinhamento do código e a estimativa de distância para atenuar os
problemas ocasionados com a distância entre a webcam e o código de barras.
A segunda proposta também corresponde ao pré-processamento da
imagem onde se pretende implementar o cálculo automático do limiar, o que iria
resolver problemas ocasionados com variações de iluminação, melhorando assim a
qualidade da binarização da imagem, tornando o sistema mais eficiente pois não
necessitaria que o limiar fosse escolhido de forma manual da maneira que foi
utilizado no sistema desenvolvido.
A terceira proposta é desenvolver um banco de dados para armazenar
os códigos de barras que forem decodificados ou realizar consultas por códigos já
cadastrados. O objetivo principal do sistema é a decodificação de códigos de barras
94
que estariam na capa de processos da Unemat com o intuito de fazer a
protocolização dos processos de forma eletrônica, onde o código de barras seria o
número de protocolo. Além do protocolo, poderiam ser armazenados no banco de
dados informações como data de protocolo, folhas, partes interessadas, assunto do
processo, juntada, destino e data de envio, entre outras informações.
A quarta proposta é desenvolver uma interface para o sistema com a
capacidade de realizar operações com banco de dados como cadastramento,
consulta e alterações dos registros, impressão de relatórios, etc. No sistema o
campo referente ao protocolo poderia ser preenchido de duas formas. Na primeira o
código seria preenchido automaticamente mediante a decodificação do código de
barras pelo sistema desenvolvido e em um segundo caso, o campo de protocolo
seria preenchido manualmente quando o sistema não fosse capaz de decodificar o
código de barras.
REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS
ALCOBIA, P. Porque é que os scanners de códigos de barras CCD, avariam
menos que os de laser? Disponível em: <http://st.equi-libra.net/?p=23>. Acesso em
01 ago. 2009.
ALVES, G. T. M. Um estudo das técnicas de obtenção de forma a partir de
estéreo e luz estruturada para engenharia. Dissertação (mestrado). Pontifícia
Universidade Católica do Rio de Janeiro - PUC - Rio. Rio de Janeiro, 2005.
Disponível em: <http://www2.dbd.puc-
rio.br/pergamum/tesesabertas/0310818_05_postextual.pdf>. Acesso em: 28 ago.
2009.
ALVES, W. Mobile marketing: QR codes no Brasil. Disponível em:
<http://www.comunidade.cn/icox.php?mdl=mensagem&op=ver&idcom=101&id=5835
6>. Acesso em: 17 jul. 2009.
ARTERO, A. O.; TOMASELLI, A. M. G. Detecção e afinamento de bordas em
direções previamente conhecidas. Bol. Ciênc. Geod., sec. Artigos, Curitiba, v. 15,
n. 2, abr-jun, 2009. Disponível em:
<http://ojs.c3sl.ufpr.br/ojs2/index.php/bcg/article/viewFile/14604/9802>. Acesso em:
11 set. 2009.
AYRES, M. Entenda o funcionamento de uma filmadora digital. Disponível em:
<http://tecnologia.uol.com.br/produtos/ultnot/2007/03/09/ult2880u323.jhtm>. Acesso
em: 27 abr. 2009.
BOGOMOLNY, A. Barcode encoding. Disponível em: <http://www.cut-the-
knot.org/do_you_know/BarcodeEncoding.shtml#EAN13>. Acesso em: 05 out. 2009.
96
BOURCHARDT, E. F.; PEZZIN, M. Z. Identificação de veículos utilizando
técnicas de visão computacional. Universidade do Contestado. Concórdia, 2005.
Disponível em: <http://www.dcc.unesc.net/sulcomp/05/Art080SulComp2005.pdf>.
Acesso em: 07 set. 2008.
CAMPOS, T. E. Técnicas de seleção de características com aplicações em
reconhecimento de faces. Dissertação (mestrado). Universidade de São Paulo -
USP. São Paulo, 2001. Disponível em:
<http://www.vision.ime.usp.br/%7Eteo/publications/dissertacao/node12.html>.
Acesso em: 24 jul. 2009.
CAPPELARO, E. A.; et. al. Você sabe o que é uma câmera digital?. Disponível
em: <http://educar.sc.usp.br/licenciatura/trabalhos/camera.htm>. Acesso em: 27 abr.
2009.
CARDOSO, et. al. Glossário. Disponível em:
<http://www.esb.ucp.pt/twt4/motor/display_texto.asp?pagina=glossario20040914381
4634&bd=sinf>. Acesso em: 15 set. 2009.
CARVALHO, C. A.; MENEGUETE JUNIOR, M.; SILVA, E. A. A influência do
espaço de cores na compressão JPEG de imagens orbitais. Rev. Brasileira de
Cartografia, n. 55/01. Disponível em:
<http://www.rbc.ufrj.br/_pdf_55_2003/55_1_05.pdf>. Acesso em: 18 ago. 2009.
CASTRO, A. A. M.; PRADO, P. P. L. Algoritmos para reconhecimento de
padrões. Universidade de Taubaté. Ciências Exatas, Taubaté, v. 5-8, 1999-2002.
Disponível em:
<http://www.agro.unitau.br/exatas/ojs/include/getdoc.php?id=441&article=110&mode
=pdf>. Acesso em: 25 mar. 2009.
CASTRO, E. B. P. Automação da produção. Universidade Federal de Juiz de Fora
- UFJF. Juiz de Fora, 2007. Disponível em:
<http://www.engprod.ufjf.br/epd_automacao/EPD030_CodBarras.pdf>. Acesso em:
25 abr. 2009.
CASTRO, K. A. Implementação de um sistema de reconhecimento de padrões
difusos de imagens de satélite usando redes neurais. Relatório final de iniciação
científica. Universidade Federal do Mato Grosso do Sul. Campo Grande, 2000.
Disponível em:
<http://www.engprod.ufjf.br/epd_automacao/EPD030_CodBarras.pdf>. Acesso em:
20 jul. 2009.
97
CIRULLO FILHO, O.; LAFUENTE, J. F. V. Visão computacional: métodos de
detecção de bordas. Disponível em:
<http://www.lti.pcs.usp.br/vc/turma2002/grupo5/pcs_5726.htm>. Acesso em: 22 set.
2008.
CLAUDIO, C. S. FACHINI, G.; RAMOS, V. G. Laser na medicina. Disponível em:
<http://www.cdcc.sc.usp.br/julianoneto/laser/laser.html#introducao>. Acesso em: 28
set. 2009.
CONTE, L. A.; PEZZIN, M. Z. Reconhecimento de crachás utilizando técnicas de
visão computacional e lógica fuzzy. Universidade do Contestado. Concórdia,
2005. Disponível em:
<http://www.dcc.unesc.net/sulcomp/05/Art079SulComp2005.pdf>. Acesso em: 01
set. 2008.
COSTA, C. Como funciona a web 2.0: glossário da web 2.0. Disponível em:
<http://informatica.hsw.uol.com.br/web-206.htm>. Acesso em: 10 set. 2009a.
COSTA, W. S. A GS1 Brasil. Disponível em:
<http://www.ean.org.br/main.jsp?lumChannelId=28040E9A165411DB9E2BDB753E7
F9C5C>. Acesso em: 25 jun. 2009b.
ERCOLIN FILHO, L. Extração semi-automática de feições lineares e a
calibração dos parâmetros intrínsecos de câmeras. Universidade de São Paulo –
USP. São Paulo, 2007. Disponível em: <http://www.lps.usp.br/~hae/psi5796-
05/seminarios/LeonardoErcolin-artigo.pdf>. Acesso em: 17 ago. 2009.
ESQUEF, I. A. Técnicas de entropia em processamento de imagens. Tese
(mestrado). Centro Brasileiro de Pesquisas Físicas. Rio de Janeiro, 2002. Disponível
em:
<http://cbpfindex.cbpf.br/publication_pdfs/TESE_vfinal.2006_05_07_11_04_41.pdf>.
Acesso em: 10 set. 2008.
FALCÃO, A. X.; LEITE, N. J. Fundamentos de processamento de imagem digital.
Disponível em: <http://www.dcc.unicamp.br/~cpg/material-
didatico/mo815/9802/curso.pdf.gz>. Acesso em: 18 ago. 2009.
FARIA, A. O. Zebra Barcode Reader: lendo código de barras com a sua webcam no
Linux. Disponível em: <http://www.vivaolinux.com.br/artigo/Zebra-Barcode-Reader-
Lendo-código-de-barras-com-a-sua-Webcam-no-Linux/>. Acesso em: 15 abr. 2009.
98
FELICIANO, F. F.; SOUZA, I. S.; LETA, F. R. Visão computacional aplicada a
metrologia dimensional automatizada: considerações sobre sua exatidão.
ENGEVISTA, v. 7, n. 2, dez. 2005. Disponível em:
<http://www.uff.br/engevista/2_7Engevista04.pdf>. Acesso em: 10 set. 2009.
FERNANDES, J. Projeto de uma arquitetura genérica de dispositivos de
controle de acesso. Relatório de projeto de conclusão de curso. Universidade
Regional Integrado do Alto Uruguai e das Missões - URI. Santo Ângelo, 2001.
Disponível em: <http://www.urisan.tche.br/~informatica/PCJocelito.doc>. Acesso em:
25 abr. 2009.
FERREIRA, M.; MORAES, A. Tutorial OpenCv: manipulação de imagens.
TecGraf/PUC-Rio. Rio de Janeiro, 2007. Disponível em: <http://www.tecgraf.puc-
rio.br/~malf/opencv/index_files/manip_img5.htm>. Acesso em: 19 ago. 2009.
FLORENCE, R. Vantagens competitivas no varejo parte 1: a revolução do RFID.
Disponível em: <http://www.dealmaker.com.br/artigos/57_artigos_vantagens.htm>.
Acesso em: 10 set. 2009.
FORD, R. Barcode Maker. Disponível em: <http://ranfo.com/software/barcode.zip>.
Acesso em: 5 out. 2009.
FREIRE, A.; GRILO, T. Leitores de códigos de barras. Disponível em:
<http://www.bibliosoft.pt/html/suporte_tecnologias_lcb.htm>. Acesso em 27 abr.
2009.
FREIRE, L. Código de barras. Disponível em:
<http://www.luizfreire.com/producao/logistica/barcode.php>. Acesso em: 17 set.
2008.
FUNGHI, E. Vocabulário gráfico. Disponível em:
<http://funghit.multiply.com/journal/item/6/6>. Acesso em: 10 set. 2009.
GÓES, J. A.; SIQUEIRA, C. S. Sistema de rastreamento de movimento urbano
na região metropolitana de Belém. Dissertação (Bacharelato em Ciências da
Computação). Universidade da Amazônia. Belém, 2005. Disponível em:
<http://www.cci.unama.br/margalho/portaltcc/tcc2005/PDF/007.pdf>. Acesso em: 26
ago. 2008.
GONZALEZ, R. C.; WOODS, R. E. Processamento de imagens digitais. São
Paulo: Blücher, 2005.
99
GUIMARÃES, I. A.; CHAVES NETO, A. Reconhecimento de padrões: comparação
de métodos multivariados e redes neurais. Negócios e Tecnologia da Informação.
Curitiba, 2006. Disponível em:
<http://publica.fesppr.br/index.php/rnti/article/view/v1n1ART5/89>. Acesso em: 24 jul.
2009.
LEITE, E. Captura de imagem digital. Disponível em:
<http://www.focusfoto.com.br/captura.image.digital.htm>. Acesso em: 27 abr. 2009.
LIMA, J. P. M.; et. al. Reconhecimento de padrões de tempo real usando a
biblioteca OpenCV. Minicurso V WRVA. Bauru, 2008. Disponível em:
<https://150.161.192.17/svn/repositorioGPRT/2008/Public/WRVA/JoaoPauloLima_R
econhecimentoPadroesTempoReal.pdf>. Acesso em: 28 ago. 2009.
LUDWIG JUNIOR, O. Análise comparativa entre métodos de reconhecimento de
padrões aplicados ao problema gás-lift intermitente. Dissertação (mestrado).
Universidade Federal da Bahia - UFBA. Salvador, 2004. Disponível em:
<http://www.bibliotecadigital.ufba.br/tde_busca/arquivo.php?codArquivo=199>.
Acesso em: 17 ago. 2009.
MARCONI, L. Veja como funcionam as câmeras fotográficas. Disponível em:
<http://focusfoto.com.br/fotografia-digital/index.php/2008/10/18/veja-como-
funcioonam-as-cameras-fotograf>. Acesso em: 25 set. 2009.
MATIAS, T.; RODRIGUES, J. Dicionário de informática. Disponível em:
<http://grupo3ap.googlepages.com/dicion%C3%A1rio>. Acesso em: 10 mai. 2009.
MEDEIROS, C. L. G. Solução de problemas usando a linguagem Pascal.
Disponível em:
<http://www.dsc.ufcg.edu.br/~camilo/cursos/2000.2/icc/03CAP1.DOC>. Acesso em:
10 mai. 2009.
MELLO, A. Código de barras. Disponível em:
<http://www.imasters.com.br/artigo.php?cn=1793&cc=13>. Acesso em: 08 set. 2008.
MINAS, G. M. H. Conversor luz-freqüência integrados num chip CMOS.
Disponível em:
<http://alibaba.dei.uminho.pt/~gminas/MaterialAulas/Trabalho_ConvLuzFreq.pdf>.
Acesso em: 10 set. 2009.
100
NASCIMENTO, M. C. Detecção de objetos em imagens. Trabalho de Graduação.
Universidade Federal de Pernambuco. Recife, 2007. Disponível em:
<http://www.cin.ufpe.br/~tg/2007-2/mcn2.doc>. Acesso em: 14 jul. 2009.
NEVES, I. L. et. al. EAN 13: tecnologia da informação. Fundação de Estudos Sociais
do Paraná. Curitiba, 2004. Disponível em:
<http://www.fesppr.br/~erico/x%202004%20Trabalhos%20s.210/210%20EAN-
13.doc>. Acesso em: 10 ago. 2009.
NICIOLI, D. N. Câmeras digitais. Disponível em:
<http://www.eletronicosforum.com/cursos/camera_digital/Camera_digital.pdf>.
Acesso em: 27 abr. 2009.
NUNES, L. E. N. P.; PRADO, P. P. L. Reconhecimento de objetos contidos em
imagens através de redes neurais. Universidade de Taubaté. Ciências Exatas.
Taubaté, v. 5-8, 1999-2002. Disponível em:
<http://www.agro.unitau.br/exatas/ojs/include/getdoc.php?id=425&article=106&mode
=pdf>. Acesso em: 15 set. 2008.
OLIVEIRA, R. O que é webcam?. Disponível em:
<http://www.richard.eti.br/duvidas43.html>. Acesso em: 15 jul. 2009.
PARANHOS, L. Termos mais usados em fotografia digital. Disponível em:
<http://blog.laumidia.com.br/2009/01/02/termos-mais-usados-em-fotografia-digital/>.
Acesso em: 15 set. 2009.
PEDROSA, G. V.; BARCELOS, C. A. Z. O uso de equações diferenciais parciais
na eliminação de ruídos e segmentação de imagens. Universidade Federal de
Uberlândia. Uberlândia, 2008. Disponível em:
<http://www.horizontecientifico.propp.ufu.br/include/getdoc.php?id=1160&article=485
&mode=pdf>. Acesso em: 17 ago. 2009.
PELEGRINA, J. A. DicWeb dicionário de informática: a. Disponível em:
<http://www.dicweb.com/aa.htm>. Acesso em: 15 set. 2009a.
PELEGRINA, J. A. DicWeb dicionário de informática: d. Disponível em:
<http://www.dicweb.com/dd.htm>. Acesso em: 15 set. 2009b.
PEREIRA, D. S. A.; et. al. Identificação de faces em imagens bidimensionais.
Revista TECCEN - Edição Especial, v. 2, n. 1, mar. 2009. Disponível em:
101
<http://www.uss.br/web/hotsites/revista_teccen3/artigo04.pdf>. Acesso em: 01 set.
2009.
PINTO, B. F.; REINBRECHT, C. R. W. Aplicação de visão computacional em
linguagem de programação C#. Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do
Sul. Porto Alegre, 2007. Disponível em:
<http://www.inf.pucrs.br/~petinf/homePage/publicacoes/documentos/relatorios%20te
cnico/cezar.reinbrecht_2007.pdf>. Acesso em: 01 set. 2008.
RAITTZ, R. T. Free associative neurons - FAN: uma abordagem para
reconhecimento de padrões. Dissertação (mestrado). Universidade Federal de Santa
Catarina. Florianópolis, 1997. Disponível em:
<http://www.eps.ufsc.br/disserta98/raittz/cap2.htm#2>. Acesso em: 20 ago. 2009.
REIS, K. C. Mini-dicionário técnico de informática: parte 3. Disponível em:
<http://www.juliobattisti.com.br/tutoriais/keniareis/dicionarioinfo003.asp>. Acesso em:
10 set. 2009.
REZENDE, J. A. R.; et. al. Tratamento de imagens para sistemas de
reconhecimento facial. Disponível em:
<http://www.emc2008.iprj.uerj.br/down.php?fid=127>. Acesso em: 01 set. 2009.
RIBINIK, S. Introdução ao código de barras e à identificação. Disponível em:
<http://artesfinais.com/Imagens/Intro_Codigo_Barras_Identifica.pdf.zip>. Acesso em:
12 set. 2009a.
RIBINIK, S. O que é o código de barras. Disponível em:
<http://www.gs1brasil.org.br/main.jsp?lumPageId=4080818B10B6BEFB0110B6C71
BE0027C&lumItemId=CF3B153DA5244C049EDFDEC30869C1FF>. Acesso em: 12
set. 2009b.
RIBINIK, S. Passo 6: escolher o tamanho do código de barras. Disponível em:
<http://www.gs1brasil.org.br/main.jsp?lumPageId=4080818B10B6BEFB0110B6C71
BF0027E&lumI=gs1.bibliotecavirtual.list&bvTopicId=480F89A81781B3DD011782B4
4F84350B&itemId=480F89A81781B3DD011782EA0B8E41DE>. Acesso em: 12 set.
2009c.
SCURI, A. E. Fundamentos da imagem digital. Tecgraf/PUC – Rio. Rio de Janeiro,
1999. Disponível em: <http://www.dcmm.puc-
rio.br/download/Fundamentos%20da%20Imagem%20Digital.pdf>. Acesso em: 24
abr. 2009.
102
SEARA, D. M. Algoritmos para detecção de bordas. Tese (mestrado).
Universidade Federal de Santa Catarina - UFSC. Florianópolis, 1998. Disponível em:
<http://www.inf.ufsc.br/~visao/1998/seara/index.html>. Acesso em: 23 abr. 2009.
SILVA, A. L. Tópicos sobre processamento de imagens. Relatório de estagio
curricular supervisionado. Centro Federal de Educação Tecnológica do Paraná.
Cornélio Procópio, 2004. Disponível em: <
http://inf.cp.cefetpr.br/fabricio/ensino/orientacoes/relestagioalbertosilva.pdf >. Acesso
em: 10 set. 2008.
SILVA, F.J.V.; ALVES, C.H.F. Aplicação de técnicas de processamento de
imagens digitais em imagens geradas por ultra-som. VIII ERMAC 8º Encontro
Regional de Matemática Aplicada e Computacional. Universidade Federal do Rio
Grande do Norte. Natal, 2008. Disponível em:
<http://www.dimap.ufrn.br/~sbmac/ermac2008/Anais/Resumos%20Estendidos/aplica
%E7%E3o%20de%20tecnicas%20de%20PS_Silva.pdf>. Acesso em: 23 abr. 2009.
SILVA, F. T.; PAPANI, F. G. Código de barras. Universidade Estadual do Oeste do
Paraná. Cascavel, 2008. Disponível em:
<http://projetos.unioeste.br/cursos/cascavel/matematica/xxiisam/artigos/17.pdf>.
Acesso em: 25 abr. 2009.
SILVA, J. C. M. Parâmetros da imagem no domínio digital: o que é pixel,
resolução de imagem, resolução de captura e outras características da imagem
digital ou digitalizada. Disponível em:
<http://www.novomilenio.br/comunicacoes/1/artigo/12_julio_martins.pdf>. Acesso
em: 25 set. 2008.
SOARES, R. C. Estudo de código de barras por análise de imagens. Dissertação
(Mestrado). Universidade Estadual de Campinas. Campinas, 2001. Disponível em:
<http://libdigi.unicamp.br/document/?code=vtls000244042>. Acesso em: 24 ago.
2008.
SOUZA, J. A. Reconhecimento de padrões usando indexação recursiva. Tese
(Doutorado). Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC). Florianópolis, 1999.
Disponível em: <http://www.eps.ufsc.br/teses99/artur/cap2.htm>. Acesso em: 15 jun.
2009.
SOUZA, U. L.; PEREIRA, T. R. Fotodiodos e fototransistores. Disponível em:
<http://www.etb.com.br/professor/materialdeapoio/transistor.pdf>. Acesso em: 10 set.
2009.
103
STEMMER, M. R.; et al. Apostila de sistemas de visão. Universidade Federal de
Santa Catarina. Florianópolis, 2005. Disponível em:
<http://s2i.das.ufsc.br/harpia/downloads/apostila-sistemas-visao.pdf>. Acesso em: 10
set. 2008.
TAVARES, A.; et. al. Desenvolvimento de um projeto de captura e edição de
imagens a partir do uso de um processo pesado. Unibratec - União Brasileira dos
Institutos de Tecnologia. Recife, 2007. Disponível em:
<http://www.unibratec.com.br/revistacientifica/n2_artigos/n2_tavares.pdf>. Acesso
em: 24 abr. 2009.
TREVISAN, A. Códigos 2D (i-nigma). Disponível em:
<http://www.trevisantecnologia.com.br/produtos_código.jsp>. Acesso em: 17 jul.
2009.
VALE, G. M.; DAL POZ, A. P. Processo de detecção de bordas de Canny. Bol.
Ciênc. Geod., sec. Artigos, Curitiba, v. 8, n. 2, 2002. Disponível em:
<http://ojs.c3sl.ufpr.br/ojs2/index.php/bcg/article/viewFile/1421/1175>, Acesso em:
15 mai. 2009.
104
Creative Commons License Deed
Atribuição - Uso não-comercial -
Compartilhamento pela mesma licença
3.0 Brasil
Você tem a liberdade de:
Compartilhar - copiar, distribuir e transmitir a obra.
Remixar - criar obras derivadas.
Sob as seguintes condições:
Atribuição - Você deve creditar a obra da forma especificada pelo autor ou
licenciante (mas não de maneira que sugira que estes concedem qualquer aval a
você ou ao seu uso da obra).
Uso não-comercial - Você não pode usar esta obra para fins comerciais.
Compartilhamento pela mesma licença - Se você alterar, transformar ou criar em
cima desta obra, você poderá distribuir a obra resultante apenas sob a mesma
licença, ou sob uma licença similar à presente.
Ficando claro que:
Renúncia - Qualquer das condições acima pode ser renunciada se você obtiver
permissão do titular dos direitos autorais.
Domínio Público - Onde a obra ou qualquer de seus elementos estiver em domínio
público sob o direito aplicável, esta condição não é, de maneira alguma, afetada pela
licença.
Outros Direitos - Os seguintes direitos não são, de maneira alguma, afetados pela
licença:
Limitações e exceções aos direitos autorais ou quaisquer usos livres
aplicáveis;
Os direitos morais do autor;
Direitos que outras pessoas podem ter sobre a obra ou sobre a utilização da
obra, tais como direitos de imagem ou privacidade.
Aviso - Para qualquer reutilização ou distribuição, você deve deixar claro a terceiros
os termos da licença a que se encontra submetida esta obra. A melhor maneira de
fazer isso é com um link para esta página.
Livros Grátis
( http://www.livrosgratis.com.br )
Milhares de Livros para Download:
Baixar livros de Administração
Baixar livros de Agronomia
Baixar livros de Arquitetura
Baixar livros de Artes
Baixar livros de Astronomia
Baixar livros de Biologia Geral
Baixar livros de Ciência da Computação
Baixar livros de Ciência da Informação
Baixar livros de Ciência Política
Baixar livros de Ciências da Saúde
Baixar livros de Comunicação
Baixar livros do Conselho Nacional de Educação - CNE
Baixar livros de Defesa civil
Baixar livros de Direito
Baixar livros de Direitos humanos
Baixar livros de Economia
Baixar livros de Economia Doméstica
Baixar livros de Educação
Baixar livros de Educação - Trânsito
Baixar livros de Educação Física
Baixar livros de Engenharia Aeroespacial
Baixar livros de Farmácia
Baixar livros de Filosofia
Baixar livros de Física
Baixar livros de Geociências
Baixar livros de Geografia
Baixar livros de História
Baixar livros de Línguas
Baixar livros de Literatura
Baixar livros de Literatura de Cordel
Baixar livros de Literatura Infantil
Baixar livros de Matemática
Baixar livros de Medicina
Baixar livros de Medicina Veterinária
Baixar livros de Meio Ambiente
Baixar livros de Meteorologia
Baixar Monografias e TCC
Baixar livros Multidisciplinar
Baixar livros de Música
Baixar livros de Psicologia
Baixar livros de Química
Baixar livros de Saúde Coletiva
Baixar livros de Serviço Social
Baixar livros de Sociologia
Baixar livros de Teologia
Baixar livros de Trabalho
Baixar livros de Turismo
