Aproximações de baixo custo em dispositivos de internet das coisas para controle de qualidade.

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: OLIVEIRA, Luis Miguel Fernandes
Data de Publicação: 2025
Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFPE
dARK ID: ark:/64986/001300002hddp
Texto Completo: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/65379
Resumo: Este trabalho apresenta uma abordagem para o desenvolvimento de aproximações da Transformada Discreta do Cosseno (Discrete Cosine Transform, DCT), com foco na compressão de imagens em dispositivos de baixo custo computacional. A motivação obter: (i) aproximações de baixa complexidade em sistemas embarcados, (ii) estruturas de escalamentos e (iii) aproximações de tamanho grande, permitindo monitoramento contínuo e processamento em tempo real. Determinar aproximações para N = 4 por meio de uma busca exaustiva em espaços de matrizes com multiplicações triviais, resultando nas melhores matrizes de baixa complexidade. Em seguida, essas aproximações foram estendidas para comprimentos maiores comumente adotados em padrões industriais ( N = 8, 16 e 32), por meio de técnicas de escalamento matricial. Além disso, também foi realizada uma busca por novas estruturas de escalamento, o que resultou em três métodos adicionais propostos. As aproximações obtidas foram avaliadas por métricas clássicas, como Erro Total de Energia (ε(·)), Erro Médio Quadrático (MSE(·)), Ganho de Codificação (Cg(·)) e Eficiência de Transformação (η(·)), permitindo a comparação com métodos alternativos descritos em (Bouguezel, Ahmad e Swamy, 2008), (Lengwehasatit e Ortega, 2004) e (Oliveira et al., 2018). Os experimentos computacionais de compressão de imagens naturais foram realizados utilizando Python e Julia em um computador com processador i5 de 10ª geração e 8 GB de RAM, no ambiente Visual Studio Code, considerando restrições de espaço de busca e tempo de execução. Um experimento de compressão de imagem tipo-JPEG foi simulado, retendo 25% dos coeficientes iniciais, e avaliado por figuras de merito como MSE, Relação Sinal-Ruído de Pico (PSNR), Índice de Qualidade Universal (UQI) e Índice de Similaridade Estrutural (SSIM), evidenciando favoravel desempenho. Dessa forma, o estudo contribui para o avanc¸o do conhecimento sobre transformadas de baixo custo, oferecendo tecnicas de busca e de escalamento para aproximações da DCT que apresentem desempenho competitivo em relação a literatura e aplicações práticas para compressão de imagens em tempo real e implementação em sistemas embarcados de baixo custo.
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Em seguida, essas aproximações foram estendidas para comprimentos maiores comumente adotados em padrões industriais ( N = 8, 16 e 32), por meio de técnicas de escalamento matricial. Além disso, também foi realizada uma busca por novas estruturas de escalamento, o que resultou em três métodos adicionais propostos. As aproximações obtidas foram avaliadas por métricas clássicas, como Erro Total de Energia (ε(·)), Erro Médio Quadrático (MSE(·)), Ganho de Codificação (Cg(·)) e Eficiência de Transformação (η(·)), permitindo a comparação com métodos alternativos descritos em (Bouguezel, Ahmad e Swamy, 2008), (Lengwehasatit e Ortega, 2004) e (Oliveira et al., 2018). Os experimentos computacionais de compressão de imagens naturais foram realizados utilizando Python e Julia em um computador com processador i5 de 10ª geração e 8 GB de RAM, no ambiente Visual Studio Code, considerando restrições de espaço de busca e tempo de execução. Um experimento de compressão de imagem tipo-JPEG foi simulado, retendo 25% dos coeficientes iniciais, e avaliado por figuras de merito como MSE, Relação Sinal-Ruído de Pico (PSNR), Índice de Qualidade Universal (UQI) e Índice de Similaridade Estrutural (SSIM), evidenciando favoravel desempenho. Dessa forma, o estudo contribui para o avanc¸o do conhecimento sobre transformadas de baixo custo, oferecendo tecnicas de busca e de escalamento para aproximações da DCT que apresentem desempenho competitivo em relação a literatura e aplicações práticas para compressão de imagens em tempo real e implementação em sistemas embarcados de baixo custo.CNPqThis work presents an approach for the development of approximations of the Discrete Cosine Transform (DCT), focusing on image compression in low-cost computational devices. The motivation of is: (i) low-complexity approximations for embedded systems, (ii) efficient scaling structures, and (iii) large-dimension approximations, enabling continuous monitoring and realtime processing. Approximations for N = 4 were determined through a exhaustive search in matrix spaces of trivial multiplications, resulting in capture low-complexity metrics. Such approximations were then extended to larger lengths commonly adopted in industrial standards (N = 8, 16, and 32), using matrix scaling techniques. In addition, a search for new scaling structures was also carried out, which resulted in three additional proposed methods. The obtained approximations were evaluated according to classical metrics such as Total Energy Error (ε(·)), Mean Squared Error (MSE(·)), Coding Gain (C∗g(·)), and Transform Efficiency (η(·)), allowing comparisons with alternative methods described in (Bouguezel, Ahmade Swamy, 2008), (Lengwehasatit e Ortega, 2004), and (Oliveira et al., 2018). Computational experiments on natural image compression were perfomed using Python and Julia on a10th-generation i5 processor and 8 GB of RAM, within the Visual Studio Code environment, considering search space and runtime constraints. Image compression experiments was simulated in JPEG-like set up, retaining 25% of the initial coefficients, and evaluated using figures of merit such as MSE, Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR), Universal Quality Index (UQI), and Structural Similarity Index (SSIM), showing favorite performance. This study contributes to the advance of knowledge on low-cost transforms by offering search and scaling techniques for DCT approximations, which present competitive performance compared to the literature and practical applications in real-time image compression and implementation in low-cost embedded systems.CINTRA, Renato Jose de Sobralhttp://lattes.cnpq.br/7895235412082590http://lattes.cnpq.br/7413544381333504OLIVEIRA, Luis Miguel Fernandes2025-08-25T13:41:52Z2025-08-25T13:41:52Z2025-08-142025-08-22info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis155p.application/pdfOLIVEIRA, Luís Miguel Fernandes de. Aproximações de baixo custo em dispositivos de internet das coisas para controle de qualidade. 2025. 155 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) - Curso de Engenharia de Produção, Núcleo de Tecnologia, Universidade Federal de Pernambuco, Caruaru, 2025.https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/65379ark:/64986/001300002hddpporhttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UFPEinstname:Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)instacron:UFPE2025-08-31T18:11:43Zoai:repositorio.ufpe.br:123456789/65379Repositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.ufpe.br/oai/requestattena@ufpe.bropendoar:22212025-08-31T18:11:43Repositório Institucional da UFPE - Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)false
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