Browsing by Author "Cunha , Emanuel Jorge Pereira da"
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- Identificação de componentes de esquemas elétricos através de técnicas de classificação de imagemPublication . Cunha , Emanuel Jorge Pereira da; Alves, Mário Jorge de Andrade FerreiraUm engenheiro eletrotécnico, principalmente ao longo do seu primeiro ano académico, é introduzido à análise de circuitos elétricos. Esta análise é iniciada com a apresentação aos componentes elétricos e eletrónicos e aos seus respetivos símbolos. De seguida, após este primeiro contacto, o aluno começa a associar alguns sím bolos e a formar os seus primeiros circuitos elétricos. Tradicionalmente, o aluno começa por desenhar o circuito em papel. Após isto, é feita a primeira análise e os cálculos necessários. A simulação do circuito é, por vezes, uma forma complementar de validar e analisar outros parâmetros, como a tensão e a corrente. A simulação é um passo importante na aprendizagem, pois possibilita a validação dos cálculos realizados em papel e flexibilidade a nível de projeto e pré-validação de circuitos elétricos e eletrónicos. No estudo, e em forma de treino, os alunos analisam vários circuitos que, por vezes, não apresentam qualquer solução que permita validar os resultados. Por norma, são então introduzidas ferramentas de simulação de modo a obter a validação. Esta é uma tarefa árdua e que consome bastante tempo de estudo dos alunos. De modo a ultrapassar esta dificuldade, foi criada a plataforma U=RIsolve [1] que, num dos seus futuros modos de operação, permitirá ao aluno economizar o seu tempo na tarefa de transferir o circuito para o simulador. Para isto é utilizada uma fotografia ou digitalização do esquema do circuito para introduzir do circuito no simulador. Primeiramente, a imagem é submetida num algoritmo de visão computacional. Este é capaz de interpretar a topologia de um esquema elétrico e construir o seu modelo a partir da análise dessa imagem. Este módulo de software, desenvolvido pelo colega Hugo Barbosa [2] no âmbito do seu projeto de tese, permite a deteção e extração dos elementos presentes no circuito. Estes são, por exemplo, componentes, os nós, as interligações entre elementos, os valores e os seus identificadores. Assim sendo, os outputs deste módulo são um conjunto de ficheiros com a informação extraída da imagem. Nos excertos da imagem original, foram introduzidas pequenas caixas delimitadoras à volta dos elementos dos circuitos. Deste modo, estes excertos serão utilizados por outro módulo de software capaz de os classificar. Consequentemente, este projeto/tese consistiu em criar um algoritmo de inteligência artificial que utiliza os outputs do módulo anterior e classifique cada elemento do circuito. Para isto, serão utilizadas técnicas de Machine Learning, como Deep Learning, e redes neuronais. No entanto, devido à pouca oferta de conjuntos de imagem, ou seja, datasets, que preenchessem todos os requisitos propostos, foi necessária a recolha de amostras de símbolos para treinar o modelo de Machine Learning. Em suma, a finalidade deste modulo de software é o reconhecimento dos caracteres alfanuméricos contidos nos identificadores de cada componente do circuito. Deste modo, comtodas estas partes interligadas integradas na framework U=RIsolve, o aluno conseguirá validar os seus resultados utilizando esta ferramenta de auto-aprendizagem na análise de circuitos elétricos(segundo diferentes métodos).