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Título: Desenvolvimento de um equipamento para captura de imagens multiespectrais
Título(s) alternativo(s): Development of a multispectral image capture system
Autor(es): Costa, André Lucas Monegat
Orientador(es): Sabo, Paulo Henrique
Palavras-chave: Processamento de imagens
Sistemas embarcados (Computadores)
Microcontroladores
Imagens multiespectrais
Image processing
Embedded computer systems
Microcontrollers
Multispectral photography
Data do documento: 5-Dez-2025
Editor: Universidade Tecnológica Federal do Paraná
Câmpus: Campo Mourao
Citação: COSTA, André Lucas Monegat. Desenvolvimento de um equipamento para captura de imagens multiespectrais. 2025. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Ciência da Computação) – Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Campo Mourão, 2025.
Resumo: O desenvolvimento de sistemas de imageamento multiespectral tem se mostrado relevante para aplicações que demandam identificação e classificação rápida de materiais, especialmente em contextos onde soluções convencionais apresentam alto custo e baixa portabilidade. Nesse contexto, este trabalho apresenta o desenvolvimento de um sistema portátil e de baixo custo para aquisição de imagens multiespectrais baseado em Raspberry Pi. O objetivo principal é viabilizar uma plataforma compacta capaz de capturar informações espectrais em diferentes comprimentos de onda, permitindo análises preliminares in situ de diversos tipos de amostras. A metodologia adotada consiste na utilização de um painel de diodos emissores de luz com oito comprimentos de onda distribuídos entre as regiões do ultravioleta e do infravermelho próximo, operando de forma multiplexada para iluminação da cena. A aquisição das imagens é realizada por uma microcâmera do tipo RGB-IR controlada por uma placa Raspberry Pi, na qual foi implementado um algoritmo básico de processamento de imagens para visualização da refletância e dos histogramas espectrais correspondentes a cada banda. O sistema desenvolvido foi avaliado experimentalmente em diferentes aplicações, incluindo a identificação de frutos danificados ou excessivamente maduros, a classificação de distintos tipos de materiais plásticos e a análise de propriedades relacionadas à água. Os resultados obtidos demonstram que o protótipo é capaz de fornecer informações espectrais relevantes para tarefas de classificação, apresentando desempenho satisfatório considerando suas limitações de custo e complexidade. Conclui-se que a solução proposta constitui uma alternativa viável e acessível quando comparada a sistemas multiespectrais comerciais, destacando-se pela portabilidade, flexibilidade e potencial de aplicação em diferentes áreas científicas e industriais.
Abstract: The development of multispectral imaging systems has become increasingly relevant for applications that require rapid identification and classification of materials, particularly in scenarios where conventional solutions are associated with high cost and limited portability. In this context, this work presents the development of a lowcost and portable system for multispectral image acquisition based on a Raspberry Pi platform. The main objective is to provide a compact solution capable of capturing spectral information at different wavelengths, enabling preliminary in situ analysis of a variety of samples. The adopted methodology involves the use of a light-emitting diode panel with eight wavelengths distributed across the ultraviolet and nearinfrared regions, operating in a multiplexed manner to illuminate the scene. Image acquisition is performed using an RGB-IR microcamera controlled by a Raspberry Pi board, on which a basic image processing algorithm was implemented to enable visualization of reflectance data and spectral histograms for each band. The developed system was experimentally evaluated in different application scenarios, including the identification of damaged or overripe fruits, the classification of different types of plastic materials, and the analysis of water-related properties. The obtained results demonstrate that the proposed prototype is capable of providing relevant spectral information for classification tasks, showing satisfactory performance considering its cost and architectural limitations. It is concluded that the proposed solution represents a viable and accessible alternative when compared to commercial multispectral imaging systems, standing out for its portability, flexibility, and potential applicability in different scientific and industrial fields.
URI: http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/40262
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