PT820617E - Processo para a localizacao da posicao e orientacao de uma marca de referencia - Google Patents

Description

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Descrição “Processo para a localização da posição e orientação de uma marca de referência”

Campo técnico A presente invenção refere-se ao processamento de imagens ópticas e, mais particularmente, refere-se aos leitores de reconhecimento de caracteres ópticos “sobre a correia”. Especificamente, a presente invenção refere-se a um processo para a localização da posição e da orientação de um texto, tal como um endereço de destino fixado numa encomenda, enquanto ela se desloca ao longo de um transportador. Técnica anterior

Durante anos, utilizaram-se máquinas para explorar por varrimento encomendas, enquanto as mesmas se deslocam ao longo de um transportador. Desenvolveram-se leitores ópticos de reconhecimento de caracteres (OCR) “sobre a correia”, que podem captar uma imagem da superfície de uma encomenda enquanto ela se desloca ao longo de um transportador e depois criar e processar uma representação da imagem. Os componentes físicos fundamentais de um leitor OCR são um sensor, um conversor analógico-digital (A/D) e um computador, que inclui uma memória. Os componentes físicos individuais de um leitor OCR são bem conhecidos na técnica, havendo disponíveis no mercado muitas formas de realização alternativas de cada um dos componentes físicos individuais, com custos diferentes e com características de eficácia diferentes. Fazem-se esforços para encontrar a combinação mais eficiente de componentes para aplicações particulares e no desenvolvimento de sistemas de programas de computador para processar as 2 2

imagens criadas por estes componentes físicos familiares.

Utilizam-se nos leitores OCR, muitas vezes, matrizes de sensores de dispositivos de acoplamento de cargas (CCD). Uma câmara CCD consiste numa matriz de elementos de imagem (“pixels”) electrónicos, cada um dos quais armazena uma carga acumulada, em função da quantidade de luz que incide no elemento de imagem. Converte-se depois a imagem para o formato digital, que é depois armazenado, como um mapa de bits, numa memória do computador. A matriz CCD é depois reposta, por dissipação das cargas no interior dos elementos de imagem, e a matriz fica pronta para captar a imagem de outra encomenda. Deste modo, utiliza-se uma única câmara CCD para a exploração por varrimento de um grande número de encomendas.

As câmaras CCD diferem em definição e sensibilidade. Geralmente, as câmaras a cores são mais caras que as câmaras monocromáticas; as câmaras com maior definição são mais caras que as câmaras com menor definição. Há portanto uma motivação financeira para usar câmaras CCD de baixa definição monocromáticas, desde que sejam apropriadas para um fim particular.

Analogamente, os computadores diferem na velocidade cálculo e em outros parâmetros. Geralmente, os computadores mais rápidos são mais caros que os computadores mais lentos; os computadores para aplicações especiais são mais caros que os computadores para aplicações gerais. Há portanto uma motivação financeira para utilizar computadores de baixa velocidade, para aplicações gerais, sempre que sejam apropriados para uma aplicação especial.

As empresas de distribuição de encomendas, como a United Parcel Service (UPS), podem utilizar de maneira extensiva sistemas leitores OCR. A UPS expede milhões de encomendas todos os dias. Os leitores OCR usados pelas empresas de distribuição de encomendas, tais como a UPS, geram uma quantidade enorme de dados de computador. Como consequência, há uma necessidade de sistemas computadores que possam processar com rapidez e precisão as imagens geradas por câmaras CCD. Por exemplo, desenvolveram-se sistemas de computador que pode ler o endereço de destino, escrito em certas encomendas, e fazer com que as encomendas sejam encaminhadas para os seus destinos. A leitura de textos é uma tarefa sofisticada e os sistemas capazes de a executar são correspondentemente sofisticados, compreendendo equipamento caro, tal como câmaras CCD de elevada definição e computadores de alta velocidade.

Antes de o texto afixado numa encomenda poder ser lido, é necessário determinar a sua localização e a sua orientação. Pode utilizar-se uma marca de referência, por um sistema leitor OCR, para determinar a localização e a orientação de um objecto ou texto afixados num objecto. Uma marca de referência é um índice de uma assinatura óptica conhecida, que é colocado num objecto a explorar por varrimento com um leitor OCR. Um sistema leitor OCR explora por varrimento uma encomenda que leva uma marca de referência e localiza a marca de referência. Deste modo, uma marca de referência que é colocada numa relação conhecida com o bloco do endereço de destino de uma encomenda pode ser usada pelo sistema OCR para localizar a posição do bloco de endereço de destino. Analogamente, uma marca de referência específica de orientação, cuja orientação é colocada numa relação conhecida com a orientação do texto, no interior de um bloco de endereço de destino, pode ser usada por um sistema OCR para determinar a orientação do texto.

Na medida em que certas tarefas, exigidas a um sistema leitor OCR, menos 4

sofisticadas que a leitura do texto possam ser efectuadas por outro equipamento mais barato que o usado para a leitura do texto, o equipamento mais caro necessário para a leitura do texto pode ser dedicado com mais eficiência à tarefa mais sofisticada da leitura do texto. A determinação da posição e da localização de uma marca de referência é um exemplo de uma função requerida ao sistema de leitura OCR que pode ser desempenhada com equipamento menos sofisticado que o necessário para ler um texto. Há portanto uma motivação financeira para descobrir a orientação de marcas de referência utilizando sistemas com câmaras CCD de baixo custo e computadores para aplicação geral. Há um certo número de técnicas, bem conhecidas, para o processamento de imagens, que são utilizadas para processar imagens numa memória do computador. Para imagem bidimensionais, uma matriz de mapa de bits bidimensional representa os elementos de imagem numa matriz CCD. A matriz corresponde um sistema de coordenada ortogonais. Assim, o mapa de bits identifica de maneira unívoca a posição de cada elemento de imagem da matriz CCD. Analogamente, mapas de bits tridimensionais ou multidimensionais representam imagens a três ou mais dimensões, na memória do computador. Sistemas de coordenadas polares, ou outros, definem analogamente posições dentro da matriz.

As técnicas de processamento de imagens normalizadas serão familiares aos especialistas, as quais mcluem: a utilização de histogramas de projecçâo, filtração de convolução, correlação, computação do centro de massa de áreas de imagens e análise dos bordos das imagens, incluindo o método de Hough.

Uma marca de referência pode compreender qualquer forma ou combinações de formas. Certas configurações são merentemente mais eficientes para a busca que

outras. Por exemplo, uma configuração circular é eficiente para a busca, devido à sua natureza de invariância de rotação. Assim, uma circunferência não requere a consideração de uma multiplicidade de orientações angulares.

Um certo número de patentes americanas apresentam marcas de referência circulares. Por exemplo, Miette, patente US 5 103 489, descreve uma etiqueta, um processo e um dispositivo para localizar endereços em produtos a triar. O sistema utiliza uma etiqueta pré-impressa, que mclui uma marca de localização do endereço, que compreende uma componente invariante com a rotação e uma componente irregular (isto é, uma marca específica de orientação no interior de uma circunferência). A técnica de processamento localiza em primeiro lugar a imagem circular e depois determina o aspecto rotacional da componente irregular. O sistema de programas descobre o aspecto rotacional da imagem irregular, comparando a imagem da componente irregular com um número limitado de sinais de referência pré-determinados, que definem várias orientações discretas (isto é, correlações). O sistema descrito em Miette apresenta um certo número de inconvenientes. Por exemplo, a utilização de um componente específico da rotação toma a marca de referência menos eficiente na sua busca, que uma marca que tenha apenas imagens circulares. Além disso, baseia-se numa marca de referência opaca, que não pode ocupar a mesma área que o texto que forma o endereço, sem obscurecer parcialmente este último. Portanto, a marca de referência tem de ser localizada numa relação conhecida com o bloco do endereço em todas as encomendas a explorar por varrimento, fora da área a marcar com texto. Daí resulta que tais sistemas exigem geralmente etiquetas pré-impressas ou encomendas que compreendem a marca de referência e a especificação de uma área susceptível de ser marcada, para colocar o 6 6

texto. Assim, depois de Miette, mantém-se a necessidade de um sistema de marca de referência mais eficiente, e mais versátil.

Um certo número de patentes americanas, ensinam a utilização de uma combinação de imagens circulares, com dimensões diferentes, para definir a orientação. Por exemplo, Keane et al, patente US 4 760 247, descreve um leitor óptico de cartões, que utiliza processamento de imagens de uma área. O sistema lê bilhetes de lotaria, com áreas susceptíveis de ser marcadas e determina a localização e a orientação da área de um bilhete susceptível de ser marcada, primeiro localizando e identificando três imagens circulares impressas no bilhete. Analogamente, Acker, patente US 3 812 774, descreve um processo e um aparelho para identificar objectos. O sistema descrito é um leitor de códigos de barras, que inclui um controlador de exploração por varrimento, um processador de vídeo e um processador de dados. Um objecto que apresenta um código de barras inclui duas imagens circulares, uma situada em cada extremidade do código de barras. A imagem circular numa das extremidades compreende um padrão de circunferências concêntricas diferente do da imagem na outra extremidade, de modo a identificar a orientação do código de barras.

Os sistemas descritos por Keane et al e Acker têm alguns dos mesmos inconvenientes que o sistema descrito em Miette. Designadamente, assentam em marcas de referência opacas pré-impressas. Depois de Keane et al e Acker, mantém--se a necessidade de um sistema de marcação de referência mais versátil. Em particular, a indústria de distribuição de encomendas tem a necessidade de um sistema de marcas de referência que possa ser aplicado a uma encomenda depois de o endereço ter sido fixado na encomenda. Deste modo, o sistema não está dependente de etiquetas ou encomendas previamente impressas.

Marcas fluorescentes proporcionam um meio para a leitura de índices com uma câmara CCD, nos quais os índices podem ocupar a mesma área que o texto. Quando expostas à luz ultravioleta, as marcas fluorescentes podem ser lidas por uma câmara CCD, enquanto que o texto é relativamente invisível. Inversamente, quando exposto à luz branca, o texto opaco pode ser lido por uma câmara CCD, enquanto que as marcas fluorescentes são relativamente invisíveis. Deste modo, os dois tipos de marcas, o texto opaco e os índices fluorescentes podem ocupar a mesma área, num substrato. Várias referências descrevem a utilização de marcas fluorescentes para realçar as áreas que levam o texto de objectos a ler pelas câmaras CCD. Buchar et al, pedido de patente canadiano N° 2 047 821, descrevem um sistema electrónico de ficheiro que reconhece o texto realçado no interior de um documento a explorar por varrimento, para estabelecer a classificação e recuperação de informação. Um operador humano examina um documento a registar no sistema e realça manualmente, com uma pena de marcação fluorescente, uma porção de texto, que será usado pelo sistema para identificar o documento. Uma unidade de exploração por linhas, que inclui uma matriz CCD, identifica a área realçada, quando o documento é explorado e regista o texto no interior da área realçada, para ser usada pelo sistema de recuperação.

Ng et al, patente US 5 138 465 descreve um processo e um aparelho para realçar áreas de informação encaixadas, para edição selectiva. Utilizam-se duas marcas fluorescentes com poder reflector diferente, em combinação, para definir uma combinação de áreas de interesse (por exemplo, a área no interior das duas δ

marcas, a área no interior da área definida por uma marca e exterior à área definida pela outra marca, etc.) O sistema pode utilizar documentos com marcas pré--impressas, ou as marcas podem ser aplicadas com penas de marcação fluorescentes, depois de ter sido fixado o texto a explorar por varrimento.

Os sistemas descritos por Buchar et al e Ng et al têm uma limitação importante. Designadamente, os documentos que utilizam estes sistemas têm de ser orientados de maneira apropriada quando se introduzem no explorador de documentos por varrimento, para que o texto seja lido de maneira apropriada. Enquanto que estes sistemas ensinam a utilização de marcas fluorescentes para identificar a localização do texto, não ensinam a utilização de marcas fluorescentes para especificar a orientação do texto. Portanto, estes sistemas não podem utilizar-se para a leitura de textos na superfícies de uma encomenda enquanto ela se desloca ao longo de um transportador.

Kellu-Mahaffey et al descrevem a utilização de marcas de referência para posicionar os componentes electrónicos em cartões de circuitos impressos. O algoritmo de detecção das marcas de referência inclui uma série de passos de detecção que podem ser interrompidos se se encontrar um erro. Raimura, patente US 3 603 728, descreve a detecção óptica de marcas que definem a orientação, em objectos tais como transístores. O boletim técnica IBM Vol. 30, N° 11, intitulado “System For Determinmg Form Aligrunent” descreve um sistema de reconhecimento de documentos manuscritos que utiliza marcas de referência nas costas de um impresso. As marcas de referência podem ser associadas a áreas manuscritas, pré-atribuídas na frente do impresso. Um utilizador coloca o impresso numa tabuleta com as marcas de referência voltadas para a tabuleta e escreve nas

áreas pré-atribuídas. Um dispositivo de exploração por varrimento detecta a posição e a orientação das marcas de referência e um sensor de pressão regista o manuscrito. As marcas de referência descritas por Kelly-Mahaffey Arimura e o documento da invenção da IBM não são usadas em ligação com encomendas que se deslocam num transportador.

Assim, há uma grande necessidade de um sistema de marcas de referência flexível, de utilização fácil, muito preciso e barato, que possa ser usado em conjunção com leitores OCR “sobre a correia” ou outros. Em particular, há uma grande necessidade de um sistema de marcas de referência que possa processar um número suficientemente grande de imagens, de maneira suficientemente rápida para ser usado como parte integrante dos sistemas automáticos de tratamento de encomendas usados na indústria de distribuição de encomendas. Para ser vantajoso, um tal sistema deveria compreender um certo número de vantagens importantes, que incluem: 1) utilização de componentes de baixo custo, tais como câmaras CCD monocromáticas de baixa definição e um computador para aplicações gerais: 2) a capacidade para descobrir a localização e a orientação do bloco de endereço, sem estar dependente de uma etiqueta ou de um recipiente normalizados ou pré-impressos; 3) a capacidade de ler marcas de referência afixadas na encomenda antes ou depois de se ter escrito, ou fixado, o endereço na encomenda, sem obscurecimento do endereço; 4) a possibilidade de identificar marcas de referência mal formadas ou danificadas; 5) a capacidade de rejeitar com fiabilidade marcas falsas, e 6) a capacidade de efectuar a identificação, com uma precisão elevada, ainda de uma maneira computacionalmente eficiente.

Sumário da invenção 10 10

A presente invenção satisfaz os objectivos anteriores, proporcionando um sistema e um processo para determinar a localização e a orientação de um substrato pela utilização de uma marca de referência fixada no substrato. A marca de referência define a posição e a orientação do substrato.

Adicionalmente, a presente invenção satisfaz aqueles objectivos proporcionando um sistema e um processo para a determinação da situação e da orientação de índices legíveis, afixados num substrato, tais como o texto no bloco de endereço numa encomenda, por meio do uso de uma marca de referência afixada no mesmo substrato, na mesma situação que os índices legíveis. A marca de referência define a posição e a orientação de índices afixados no substrato. A marca de referência é não-obstrutiva dos índices legíveis e pode ser afixada no substrato em qualquer altura antes da exploração por varrimento, tanto antes como depois de se terem afixado os índices legíveis no substrato. A marca de referência e os índices legíveis são legíveis separadamente, quando ambos são afixados na mesma posição no mesmo substrato. A marca de referência compreende duas circunferências de uma assinatura óptica diferente, de modo que cada uma das circunferências pode ser identificada separadamente. Assim, um vector que parte do centro de uma circunferência para o centro da outra circunferência define, quer a posição, quer a orientação da marca de referência. A combinação dos componentes circulares que têm a marca de referência, permite que se empreguem várias técnicas de processamento de imagens a cada uma, de uma maneira computacionalmente eficiente, e as mesmas se combinem numa sequência que produz uma identificação altamente precisa. Identificam-se de maneira fiável marcas mal formadas ou degradadas e rejeitam-se 11 com fiabilidade marcas falsas. A forma de realização preferida é desenvolvida especificamente para utilizar como parte integrante de um sistema leitor OCR “sobre a correi a”, para exploração de encomendas por varrimento. O sistema de marcas de referência utiliza componentes de baixo custo, incluindo uma câmara tipo CCD de baixa definição, do tipo monocromático, de exploração por linha, um controlador de vídeo normalizado, um conversor A/D de um bit, normalizado, e um computador para aplicações gerais, que inclui uma memória tampão de tratamento por ordem de chegada (FIFO). O sistema de marcas de referência explora por varrimento uma encomenda enquanto ela se desloca ao longo de um transportador adjacente, e determina a posição e a orientação do endereço afixado na encomenda por determinação da posição e da orientação de uma marca de referência de tinta fluorescente, situada no bloco do endereço de destino (DAB) da encomenda. A marca de referência está localizada grosseiramente no centro do DAB, e compreende duas circunferências não sobrepostas, com diâmetros diferentes, tais que um vector que vai do centro da circunferência maior para o centro da circunferência menor, orienta-se no mesmo sentido que o texto subjacente. A marca de referência pode ser aplicada à encomenda em qualquer tempo antes da exploração por varrimento, quer antes, quer depois de o texto ser colocado na DAB. Por exemplo, a marca de referência pode ser aplicada manualmente na encomenda, com um carimbo de tinta, quando se introduz a encomenda num sistema de manipulação das encomendas. Em alternativa, a marca de referência pode ser afixada em etiquetas pré-impressas ou em recipientes pré-impressos. Analogamente, pode incorporar-se uma marca de referência num envelope transparente, que é 12 fixado numa encomenda e no qual se coloca a etiqueta com o endereço.

Utiliza-se um sistema de computador para processar uma imagem de uma marca de referência para determinar a posição e a orientação da marca. O sistema de computador identifica as marcas de referência com um elevado grau de precisão, mesmo que a marca esteja mal formada ou parcialmente degradada. Adicionalmente, o sistema rejeita de maneira fiável marcas falsas. O sistema de computador é eficiente computacionalmente, de modo que pode ser operado com rapidez num computador para aplicações gerais relativamente barato. Para obter estas características, o sistema de computador utiliza, uma série de técnicas de processamento de imagens de custos de cálculo crescentes, separados por medidas que determinam a qualidade da marca. As marcas bem formadas são identificadas e eliminadas da continuação do processo, cedo no processo, enquanto que as marcas mal formadas ou parcialmente degradadas se sujeitam a técnicas mais rigorosas e mais caras computacionalmente. A capacidade para aplicar a sucessão seleccionada de técnicas de processamento para produzir um sistema de identificação de alta precisão e eficiente computacionalmente resulta, em parte da combinação dos componentes circulares que constituem a marca de referência. A marca de referência consiste de preferência em duas circunferências são sobrepostas, com diâmetros diferentes, de modo que um vector que parte do centro da circunferência maior para o centro da circunferência menor se orienta no sentido do texto subjacente. O sistema de computador de preferência processa a imagem por uma sequência de passos discretos, que incluem: 1) detecção da área de interesse (AOI); 2) detecção da circunferência grande, 3) detecção da circunferência pequena; 4) detecção do limiar de confiança. Escolheram-se circunferências como 13 13<Λ componentes das marcas porque elas podem ser identificadas de uma maneira eficiente devido à natureza da invariância na rotação que uma imagem circular possio. Escolheram-se circunferências de dimensões suficientemente diferentes para permitir aos programas identificar a circunferência grande sem obter identificações falsas a partir da imagem da circunferência pequena. Utilizam-se duas circunferências para proporcionar um vector de orientação a partir da sua combinação. Cada uma das circunferências é identificada individualmente e a orientação do DAB é determinada a partir do vector de orientação centro-a-centro resultante. A detecção da AOl é efectuada para determinar a localização, aproximada do DAB na encomenda e cortar a imagem da superfície da encomenda para a reduzir a uma menor AOI, que será pesquisada para encontrar a marca de referência. A limitação da área que deve ser pesquisada para encontrar a marca de referência melhora a eficiência computacional da busca. A detecção da AOl é feita por meio de um histograma de projecção e uma técnica de processamento de filtração. Os histogramas de projecção vertical e horizontal da imagem da superfície de uma encomenda são calculados e filtrados por convolução com um núcleo triangular cuja largura é a dimensão máxima da marca de referência (isto é, a soma dos diâmetros das duas circunferências com a distância entre as mesmas). Define-se uma AOI aproximadamente quadrada em tomo da intersecção dos máximos dos histogramas de projecção filtrados. A detecção da circunferência grande é feita por meio de uma série de técnicas de processamento de imagens com custos computacionais crescentes. Se a circunferência maior for identificada no interior dos limites do limiar, depois de um qualquer dos passos na sequência, o sistema desloca-se para a detecção da circunferência pequena. Assim, identifica-se a grande maioria das circunferências grandes bem formadas, por tentativas de detecção prematuras, pouco dispendiosas computacionalmente, sendo os passos ulteriores mais dispersos computacionalmente necessários para apenas uma pequena percentagem de circunferências grandes mal definidas ou parcialmente degradadas. A primeira tentativa de detecção computa histogramas de projecção dos valores dos elementos de imagem no interior da AOI e filtra os histogramas de projecção para este fim, através da convolução com um núcleo triangular cuja largura é igual ao diâmetro de uma circunferência grande nominal. Define-se uma área circular ligeiramente maior que uma circunferência grande nominal, em tomo da intersecção dos máximos dos histogramas de projecção filtrados. Utilizam-se depois os primeiros momentos de inércia para determinar o centro de massa da área. Computa-se a massa no interior de uma zona circular ligeiramente maior que uma circunferência grande nominal, em tomo do centro de massa e compara-se com um conjunto de valores de limiar. Considera-se que a circunferência grande foi localizada com êxito, se a massa estiver dentro dos limites definidos pelos valores de limiar.

Se falhar a primeira tentativa, faz-se uma segunda tentativa de detecção, que utiliza uma correlação bidimensional no interior da AOI, entre a imagem na AOI e um padrão correspondente a uma imagem nominal de uma circunferência grande. A imagem circular é a forma mais eficiente de localizar por meio da correlação, por ser invariante em rotação. Para melhorar a eficiência da correlação, utiliza-se um processo em dois estádios. O primeiro estádio é uma série grosseira de correlações conduzidas em tomo de um pequeno subconjunto dos elementos de imagem, na imagem. 0 segundo estádio é uma série fina de correlações conduzidas em tomo de cada elemento de imagem, numa zona pré-definida em tomo do elemento de imagem, com a série de correlações mais elevada do primeiro estádio. Calcula-se depois uma medida da correlação, tal como a correlação percentual, e compara-se com um valor de limiar. Considera-se que a circunferência grande foi localizada com êxito se a massa for maior que os valores de limiar.

Se a segunda tentativa falhar, a terceira tentativa de detecção identifica as duas imagens na AOI com maior massa no interior de uma área circular aproximadamente com a dimensão de uma circunferência grande nominal e calcula--se a variância radial de cada candidata. Considera-se preferida a candidata com a maior variância radial. Calcula-se depois uma medida da variância, por exemplo como correlação percentual, para candidata preferida, e compara-se com um valor de limiar. Considera-se que a circunferência grande foi localizada com êxito se a medida da variância for maior que o valor do limiar. Mais uma vez, são as imagens circulares as formas mais eficientes para localizar, ao usar a variância radial como técnica de comparação. Esta técnica pode permitir que os programas distingam entre uma imagem da circunferência grande severamente degradada e a imagem da circunferência pequena.

Finalmente, se falhar a terceira tentativa, utiliza-se uma quarta tentativa de detecção, para analisar os bordos de imagem no interior da AOI. Em primeiro lugar, utiliza-se a codificação dos comprimentos das fiadas para identificar conjuntos distintos de elementos de imagem ligados, no interior de linhas ou de colunas que formam a imagem. Os pontos terminais das fiadas definem os elementos de imagem que formam os bordos da imagem. Utiliza-se depois o bem conhecido Método de Hough, para comparar os bordos das imagens na AOI com a configuração dos bordos de um padrão de circunferência grande nominal. Calcula-se depois uma medida da correspondência para a circunferência grande candidata e compara-se com um valor de limiar. Considera-se que a circunferência grande foi localizada com êxito se a medida da correspondência dos bordos for maior que o valor de limiar. Mais uma vez uma imagem circular é a mais eficiente de localizar, porque a imagem dos bordos de uma circunferência é invariante em rotação.

Uma vez que tenha sido localizada a circunferência grande, o sistema computador tenta localizar a circunferência pequena, utilizando um processo muito próximo do processo de identificação da circunferência grande atrás descrito, com quatro diferenças significativas. A primeira é que se põem em zero os valores dos elementos de imagem identificados como pertencendo à circunferência grande. Em segundo lugar, limita-se a AOI a uma zona anular em tomo da localização da circunferência grande. A terceira diferença é que o núcleo de filtração usado é triangular, com a dimensão máxima igual ao diâmetro de uma circunferência pequena nominal. A quarta é que há apenas três tentativas de detecção, porque não há equivalente à terceira tentativa de detecção usada para a circunferência grande. Além disso, os parâmetros de busca, tais como a correlação e o padrão dos bordos, e os valores dos vários limiares correspondem a uma circunferência pequena nominal. A detecção da circunferência pequena é seguida pela detecção dos limiares de confiança, que utiliza três medidas de confiança distintas para determinar se a imagem identificada é de facto uma marca de referência. Uma medida de confiança baseia-se na distância entre os centros das duas circunferências identificadas pelo 17

< Λ sistema e na distância entre os centros das duas circunferências numa marca de referência nominal. As outras duas medidas de confiança são iguais aos valores de correlação normalizados, obtidos a partir das rotinas de detecção das circunferências pequena e grande. Uma última medida de confiança final pode ser derivada das três medidas de confiança computadas. Por exemplo, uma medida de confiança final conservativa é igual ao mínimo das três medidas de confiança individuais.

De acordo com um outro aspecto da invenção, proporciona-se um produto novo, que compreende índices susceptíveis de ser lidos, num substrato, e uma marca de referência não obstrutiva dos índices legíveis, posicionada no mesmo sítio que os índices legíveis, para indicar a orientação dos índices. Os índices legíveis e a marca de referência podem ser identificados separadamente por um equipamento de exploração por varrimento.

De acordo com um outro aspecto da invenção, proporciona-se um sistema para explorar por varrimento um objecto móvel, para determinar informação de orientação relativa ao objecto. O sistema compreende um leitor, um sistema de transporte para deslocar o objecto junto do leitor, uma marca de referência no objecto, que compreende duas circunferências de dimensões diferentes, alinhadas, para definir a informação de orientação, e um computador configurado para processar uma imagem do objecto para identificar a marca de referência.

Breve descrição dos desenhos

As figuras dos desenhos representam: A fig. 1, um esquema de blocos de um sistema de marca de referência; A fig. 2, uma marca de referência situada no interior do bloco do endereço de destino de uma encomenda; 18 t/\ A fig. 3, uma marca de referência e as suas dimensões; A fig. 4, a definição da posição e da orientação de uma marca de referência nominal; A fig. 5, marcas de referência mal formadas; A fig. 6, um fluxograma da rotina de detecção da área de interesse (AOI), que faz parte do sistema de programas usado para processar marcas de referência; A fíg. 8, alguns passos que constituem a rotina de detecção da AOI; A fig. 9, um fluxograma da sub-rotina da primeira tentativa de detecção, que faz parte da rotina de detecção da circunferência maior que, por sua vez, faz parte do sistema de programas usado para processar marcas de referência; A fig. 10, alguns passos que constituem a sub-rotina da primeira tentativa de detecção; A fig. 11, um fluxograma da sub-rotina da segunda tentativa de detecção que, por sua vez, faz parte do sistema de programas usado no processamento de marcas de referência; A fig. 12, um fluxograma da sub-rotina da terceira tentativa de detecção, que faz parte da rotina de detecção da circunferência grande que, por sua vez, faz parte do sistema de programas usado para processar as marcas de referência; A fig. 13, o tipo de marca de referência mal formada que a sub-rotina a terceira tentativa de detecção pode identificar com êxito; A fig. 14, um fluxograma da sub-rotina da quarta tentativa de detecção, que faz parte da rotina de detecção da circunferência grande que, por sua vez faz parte do sistema de programas usado para processar as marcas de referência; A fig. 15, o tipo de marca de referência mal formada que a sub-rotina da 19 19

quarta tentativa pode identificar com êxito; A fig. 16, certos passos que constituem a sub-rotina da quarta tentativa de detecção; A fig. 17, certos passos que constituem a sub-rotina da quarta tentativa de detecção; e A fig. 18, certos passos que constituem a rotina de detecção da circunferência pequena.

Descrição pormenorizada

Fazendo agora referência, com mais pormenores, aos desenhos, nos quais os mesmos números se referem aos mesmos elementos nos vários desenhos. A fig. 1 mostra um sistema (10) de marcas de referência que pode ser usado como sistema leitor óptico de reconhecimentos de caracteres “sobre a correia”, que compreende um transportador (20), no qual estão a ser transportadas encomendas (30). A encomenda (30) leva um bloco (40) com o endereço do destino, no qual está escrito um texto que indica o endereço do destino (não representado na fig. 1, mas indicado na fig. 2). Afixada no interior do bloco de endereço de destino (40) está a marca de referência (50). Uma fonte de luz ultravioleta (52), em ligação com o reflector (54), ilumina a marca de referência (50), enquanto a encomenda (30) é transportada através da área de visão da câmara CCD (60), que capta uma imagem da superfície da encomenda (30), que inclui a marca de referência (50). O controlador/conversor (70) inclui um controlador de vídeo normalizado, que controla a velocidade de exploração por varrimento da câmara CCD (60). O codificador (90) da correia fornece um sinal que indica a velocidade do transportador (20), ao controlador/conversor (70). O codificador (90) da correia 20 fornece um sinal que indica a velocidade do transportador (20) a o segundo sistema que inclui uma segunda câmara CCD (95) que, desse modo, é sincronizada com a câmara CCD (60). Deste modo, o sistema formado pela câmara (95) pode ser uma câmara usada para ler o texto no interior de uma área pré-determinada que compreende a marca de referência (50), tendo a marca sido previamente localizada pelo sistema (10) da marca de referência. O controlador/conversor (70) também um conversor A/D de um bit, normalizado. A câmara CCD (60) emite uma imagem analógica para o controlador/conversor (70), que converte o sinal analógico numa representação digital da imagem, que é depois transmitida para o computador (80), onde é armazenada como um mapa de bits. O computador (80) contém programas (100). Os programas (100) processam a imagem da superfície da encomenda (30), identificando e determinando a situação e a orientação da marca de referência (50), determinando assim a orientação e a posição do texto no interior do bloco do endereço de destino na encomenda (30). O computador (80) compreende um microprocessador normalizado, tal como a placa Heurikon HKV4d 68040 CPU, e uma memória tampão FIFO, controlada por um sinal produzido pelo controlador/conversor (70). A memória tampão FIFO e a CPU estão em comunicação através de uma linha omnibus VME, alojada no interior do computador (80). Os especialistas compreenderão que pode utilizar-se um conversor/controlador que compreende um conversor A/D e um processador de vídeo que controla quer uma câmara CCD de exploração de linhas por varrimento, quer uma memória tampão FIFO, para produzir uma imagem bidimensional de computador de um objecto que se desloca passando pela câmara ao lopgo de uma 21 coireia transportadora, quando providos de um sinal proveniente do codificador da correia que indica a velocidade da correia transportadora. Ver, por exemplo Shah et al, patente US 5 291 564, que aqui se incorpora por referência.

Na forma de realização preferida, a marca de referência (50) compreende duas circunferências, de diâmetros diferentes, não sobrepostas, de tinta fluorescente. Tal como aqui se usa, uma circunferência significa um anel circular ou a área limitada por anel circular. A tinta é de um tipo que fluoresce na parte verde/amarela do espectro, quando exposta a luz ultravioleta. A superfície da encomenda (30) é iluminada por luz ultravioleta, enquanto se desloca através da faixa de leitura da câmara CCD (60). A câmara CCD (60) é uma câmara do tipo de baixa definição, monocromática, de exploração por varrimento de linhas de 256 elementos de imagem, como a Thompson TH7806A, TH7931D. A câmara (60) está montada para ter um trajecto óptico de cerca de 132 cm (52”) para o transportador (20), com um campo de visão de 40,64 cm (16”) no transportador. A câmara CCD (60) está equipada com um conjunto de lentes que incluem um filtro sensível à luz verde/amarela.

Os especialistas compreenderão que serão apropriadas para levar a presente invenção à prática muitas combinações diferentes de componentes materiais. Existem disponíveis comercialmente muitos substitutos, cada um deles com caracteristicas um tanto diferentes, de custo e eficácia, para cada um dos componentes físicos atrás referidos. Por exemplo, o computador (80) poderia ter componentes físicos com cablagem rígida, reconfigurável, um circuito integrado para uma aplicação específica (ASIC) ou quaisquer outros meios equivalentes para implementar o conjunto de instruções. 22 22 S i/>j 0 transportador (20) transporta cerca de 3 600 encomendas por hora, e desloca-se a uma velocidade de cerca de 24,38 m/minuto (807minuto). A câmara CCD (60) é situada a cerca de 50,8 cm (20”) acima do centro do transportador (20) e aponta no sentido de um primeiro espelho (não representado), que é apontado para um segundo espelho (não representado), que está apontado para o transportador (20), de modo que o trajecto óptico da câmara CCD (60) para o transportador (20) é de cerca de 132 cm (52”). Estes parâmetros podem ser variados um pouco, sem afectar indevidamente a eficácia da presente invenção. Os especialistas compreenderão que o sistema de espelhos pode ser usado para aumentar o comprimento do trajecto óptico de um sistema de câmara, acomodando uma distância física menor entre a câmara e o objecto cuja imagem se pretende o obter. Ver, por exemplo, Smith et al, patente US 5 308 960, que aqui se incorpora por referência. A marca de referência (50) compreende tinta fluorescente, tal como a que é vendida comercialmente como National Ink N° 35-48-J (Fluorescent Yellow). A marca de referência pode ser aplicada à encomenda antes da exploração por varrimento. Em particular, admite-se que um operador humano possa aplicar a marca de referência (50) com um carimbo de borracha, na altura em que a encomenda é recebida do cliente e é colocada no sistema de manipulação das encomendas. A fig. 2 mostra mais claramente a marca de referência (50), colocada no interior do bloco do endereço de destino (40), na superfície da encomenda (30). A encomenda (30) inclui o texto (59) no bloco do endereço de destino, que indica o endereço do destino da encomenda (30). A marca de referência está colocada ty 23 aproximadamente no centro do bloco do endereço de destino (40) e compreende duas imagens circulares não sobrepostas, com dimensões diferentes, orientadas de modo tal que um vector que parte do componente maior para o componente menor fica orientado aproximadamente no mesmo sentido que o texto subjacente (59). Será evidente para os especialistas que formas de realização alternativas possam incluir a localização da marca de referência algures na encomenda, numa relação conhecida com a área (40) que leva o texto, ou numa relação conhecida diferente com o texto subjacente. Analogamente, a marca de referência (50) poderia ser levada numa etiqueta, pré-impressa na encomenda, ou poderia ser levada num envelope transparente na qual se coloque a etiqueta no endereço. A fig. 3 representa a configuração preferida de uma marca de referência nominal (50), com mais pormenor. A marca de referência (50) nominal compreende um componente grande (110) e um componente pequeno (120). Os componentes (110) e (120) são ambos circulares e estão separados por uma distância (G). O diâmetro (DL) do componente grande (110) é de cerca de 1,9 cm (3/4”). O diâmetro do (Ds) do componente menor (120) é aproximadamente de 1,11 cm (7/16”). (G) é cerca de 0,64 cm (1/4”). Observa-se um comportamento aceitável da forma de realização preferida quando se utilizam os parâmetros da marca de referência atrás indicados. Formas de realização alternativas poderiam ter dimensões diferentes dos componentes da marca de referência (50), sem afectar de modo algum o comportamento da presente invenção. E imposto um limite às dimensões da marca de referência (50) pela definição da câmara CCD (60). Assim, a marca de referência (50) pode ser mais pequena se a câmara CCD (60) tiver uma maior definição, podendo diminuir-se a definição da 24 24

câmara CCD se a marca de referência (50) for feita maior. Devido às características físicas de uma marca de referência nominal representada na fíg. 3 e às circunstâncias físicas em que é usado o sistema de marcas de referência (10) representado na fíg. 1, incluindo o comprimento do trajecto óptico da câmara CCD (60) e do transportador (20), e a altura da maior parte das encomendas processadas pelo sistema de marcas de referência (10), o sistema tem uma profundidade de campo tal que as dimensões de uma marca de referência nominal podem ser consideradas como uma constante para todas as encomendas processadas pelo sistema de marcas de referência (10). A fíg. 4 mostra, em pormenor, como se definem a posição e a orientação da marca de referência (50). A situação do circulo maior (110) é definida como sendo a situação de um único elemento de imagem (140) aproximadamente no centro do círculo (120). O vector (150) que parte da posição do elemento de imagem (130) para a situação do elemento de imagem (140) define a orientação da marca de referência (50). A situação do elemento de imagem (160) aproximadamente no ponto médio entre a situação do elemento de imagem (130) e o elemento de imagem (140), ao longo do vector (150), é definida como sendo a posição da marca de referência (50).

Um aspecto importante do sistema (10) de marcas de referência é a sua capacidade para identificar correctamente marcas de referência mal formadas ou degradadas, tais como as marcas (50’) e (50”) representadas na fíg. 5. A marca de referência (50’) está mal formada porque compreende muito pouca tinta fluorescente. A marca de referência (50”), por outro lado, está mal formada porque compreende demasiada tinta fluorescente, como poderia resultar de manchas de tinta. O sistema (10) de marcas de referência é capaz de identificar marcas de 25 referência em qualquer das condições exemplificadas pelas marcas de referência (50’) e (50”), e é além disso capaz de rejeitar de maneira fiável marcas de referência falsas. Estas capacidades resultam da concepção do sistema de programas (100), como se descreve adiante. A fig. 6 representa um fluxograma de nível elevado das operações executadas pelos programas (100). Na fig. 6 e nos fluxogramas seguintes, as cercaduras de forma oval ou circular indicam entradas, as cercaduras quadradas ou rectangulares indicam passos do processo, cercaduras em forma de losango indicam passos de decisão, cercaduras hexagonais indicam saídas e textos sem cercadura indicam informação explicativa. A entrada para o sistema de programas (100) é a imagem (210). Com referência agora à fig. 1, a imagem (210) é a imagem da superfície da encomenda (30), que foi captada pela câmara CCD (60), convertida para a forma digital pelo controlador/conversor (70) e armazenada, como um mapa de bits, em computador (80). Voltando à fig. 6, o sistema de programas (100) executa uma série de rotinas na imagem (210), que compreende a rotina (200) de detecção da área de interesse (AOI), a rotina (230) de detecção do círculo grande, a rotina (240) de detecção do círculo pequeno e a rotina (250) de detecção dos limiares de confiança. O resultado do sistema de programas (100), representado como saída (260), é uma determinação da posição e da orientação de uma marca de referência incluída na imagem (210) ou, em alternativa, uma determinação de que não está incluída qualquer marca de referência na imagem (210). Se o sistema de programas (100) determinar que está incluída uma marca de referência no interior da imagem (210), ele produz como saída a posição e a orientação da marca de referência expressa como posição (160) e 26

26fp A o vector de orientação (150), como se vê melhor na fig. 4. A fig. 7 mostra em pormenor os passos que compreendem o passo (220) de detecção da AOI. A entrada para o passo de detecção da AOI é a imagem (210), que contém uma marca de referência possível. A rotina (220) de detecção da AOI, em primeiro lugar compara a área representada pela imagem (210) com um valor de limiar (TA) e omite os restantes passos da rotina (220) de detecção da AOI, se a área representada pela imagem (210) for menor que TA. Com referência à fig. 4, observa--se um comportamento aceitável para a forma de realização preferida, quando se define TA para ser ligeiramente maior que o quadrado da soma (DL + DS + G). Este parâmetro pode ser um tanto variado, sem afectar indevidamente o comportamento do sistema. O passo seguinte (214) da rotina (220) da detecção da AOI compreende a computação de histogramas de protecção correspondentes à imagem (210) ao longo de um conjunto de eixos ortogonais definidos pelos bordos de imagem (210). A utilização dos histogramas de projecção é uma técnica conhecida para o processamento de uma imagem armazenada numa memória do computador. Ver, por exemplo, Robert J. Schalkoff, Digital Image Processing and Computer Vision (1989), na pág. 196.

Por exemplo, um histograma de projecção pode ser uma matriz dimensional, que contém uma representação de uma imagem ao longo de um conjunto de eixos perpendiculares. Cada um dos elementos do histograma de projecção pode corresponder a um ponto ao longo do eixo e contém um valor igual à soma dos valores da matriz numa linha ou coluna ortogonal correspondente. Deste modo, um histograma de projecção representa a “massa” de um mapa de bits ao longo de um eixo. Tal como é usada neste contexto, a “massa” de um grupo de elementos de um mapa de bits refere-se à soma dos valores dos elementos. A massa de um elemento de imagem é igual a 1 se for fluorescente e 0, se não for. A massa de uma área de um mapa de bits representa assim a quantidade de exposição à luz de um grupo de elementos de imagem da câmara CCD (60). A fig. 8(a) ilustra a imagem (210) que compreende uma marca de referência possível (50”’) e os histogramas de projecção (410) e (420). O histograma de projecção (410) é uma representação unidimensional da imagem (210), na qual cada elemento do histograma de projecção representa a massa de uma linha da imagem (210) perpendicular ao histograma de projecção (410). O histograma de projecção (420) é uma representação unidimensional da imagem (210) na qual cada elemento do histograma de projecção representa a massa de uma coluna de imagem (210) perpendicular ao histograma de projecção (410). O passo seguinte (216) da rotina de detecção (220), compreende a filtração dos histogramas de projecção (410) e (420), mediante a convolução com um núcleo triangular com a largura máxima igual à largura máxima de uma marca de referência nominal DL+DS+G. A convolução é uma técnica de filtração bem conhecida na técnica do processamento de sinais. A convolução com um núcleo triangular ajuda a identificar o centro de massas de objectos com a mesma largura que o núcleo triangular. Ver, por exemplo, Herbert P. Neff, Contínuos and Discrete Linear Systems (1984) nas páginas 66-69. A fig. 8(b) ilustra a imagem (210) que compreende a marca de referência (50’”), e os histogramas de projecção filtrados (430) e (440). A filtração dos histogramas de projecção (410) e (420) com um núcleo triangular com a largura 28

'C & 7-. máxima igual à largura máxima de uma marca de referência nominal tende a diminuir características dos histogramas de projecção não consistentes com uma marca de referência nominal. O passo seguinte (218) da rotina de detecção (220) compreende a determinação das linhas de máximo (450) e (460) dos histogramas de projecção. A linha de máximo (450) dos histogramas de projecção é perpendicular ao histograma de projecção filtrado (430) e passa pelo elemento (455) do histograma de projecção (430) filtrado com o valor mais elevado. O máximo (460) dos histogramas de projecção é perpendicular ao histograma de projecção filtrado (440) e passa pelo elemento (465) do histograma de projecção (440) com o valor mais elevado. Define--se então um quadrado aproximado (470) em tomo da intersecção (480) das linhas (450) e (460). O quadrado (470) é definido para ser suficientemente grande para assegurar que abrange uma marca de referência nominal. Com referência à fig. 3, o quadrado (470) é definido de modo a ter uma dimensão do lado ligeiramente maior que Dl-í-Ds+G. O resultado do passo (220) de detecção da AOI é a imagem AOI (222), que é a porção da imagem (210) limitada pelo quadrado (470). A técnica dos histogramas de projecção e a filtração usada para identificar a imagem AOI (222) é um meio unidimensional eficiente para limitar a quantidade da imagem (210) que tem de ser processada com utilização das técnicas bidimensionais que se seguem, mais dispendiosas computacionalmente.

Uma vez completada a rotina (220) de detecção da AOI, o sistema de programas (100) prossegue com a rotina (230) de detecção do círculo grande. A rotina (230) de detecção do círculo grande compreende uma série de sub-rotinas de 29 <7/ iV .··' tentativa de detecção de custo computacional crescente, que inclui uma primeira sub-rotina (500) de tentativa de detecção, ilustrada nas fíg. 9 e 10, uma segunda (700) de tentativa de detecção, ilustrada na fíg. 11, uma terceira sub-rotina (800) de tentativa de detecção, ilustrada nas fíg. 12 e 13 e uma quarta sub-rotina (1 000) de tentativa de detecção, ilustrada nas fíg. 14 a 17. Fazendo parte de cada uma das sub-rotinas de tentativa de detecção faz-se a comparação da área identificada pela sub-rotina como a candidata mais provável ao círculo grande com um valor de limiar correspondente a círculo grande nominal. Se a candidata se adaptar a um círculo grande nominal no interior de um limiar específico, admite-se que o círculo foi identificado. Se a marca for bem formada, a imagem da candidata corresponde exactamente a um círculo grande nominal e o círculo grande é identificado por uma tentativa de detecção inicial. Salta-se por cima das sub-rotinas de tentativa de detecção seguintes, se se identificou o círculo grande por uma sub-rotina de tentativa de detecção anterior. Deste modo, a grande maioria de círculos bem formados são identificados por sub-rotinas tentativa de detecção mais cedo, com menores custos computacionais, e apenas um número relativamente pequeno de círculos mal formados ou degradados é sujeito a sub-rotinas de tentativa de detecção ulteriores dispendiosas computacionalmente. A fíg. 9 ilustra os passos da primeira sub-rotina (500) de tentativa de detecção, com mais pormenor. A entrada para a primeira sub-rotina (500) de tentativa de detecção é a imagem de AOI (222). O primeiro passo (520) da primeira sub-rotina (500) de tentativa de detecção é a computação de histogramas de projecção correspondentes à imagem da AOI (22), ao longo de um conjunto de eixos ortogonais que definem os bordos da imagem da AOI (222). Em alternativa, os dados que constituem os histogramas de projecção correspondentes à imagem de AOI (22) podem ser passados para a primeira sub-rotina (500) de tentativa de detecção pela rotina (220) de detecção da AOI. O passo seguinte (530) compreende a convolução dos histogramas de projecção, produzidos pelo passo (520), com um núcleo triangular cuja largura máxima é o diâmetro de um círculo grande nominal DL. O passo seguinte (540) compreende a definição das linhas máximas dos histogramas de projecção correspondentes aos histogramas de projecção filtrados produzidos pelo passo (530). O passo seguinte (50) compreende a definição de uma área circular em tomo da intersecção do máximo do histograma de projecção filtrado produzido pelo passo (540), como se descreve adiante, e utilizando os primeiros momentos de inércia para computar o centro de massa no interior da área de configuração circular. A utilização dos primeiros momentos de inércia para localizar um centro de massa é uma técnica de processamento de imagem bem conhecida, correspondente aos cálculos do centro de massa básico usado na Física. Ver, por exemplo, Robert Resnicw and David Hsllidaym Physicsm Part I (1977) napág. 164. O passo seguinte (560) compreende a definição de um círculo ligeiramente maior que um círculo grande nominal, em tomo do centro de massa produzido pelo passo (550) e a computação da massa no interior da segunda área de configuração pré-determinada. O passo seguinte (570) compara a massa determinada pelo passo (560) com dois valores de limiar TI e T2. Se a massa determinada pelo passo (560) for maior que TI e menor que T2, admite-se que o círculo grande foi identificado pela primeira rotina (500) de tentativa de detecção, passando-se por cima das restantes sub-rotinas da rotina (230) de detecção do círculo grande. TI e T2 são 31 31

definidos como limites inferior e superior necessários para uma identificação aceitável do círculo grande, pela rotina (500). Por exemplo, observou-se um comportamento aceitável, para a forma de realização preferida, se Tj for definido como aproximadamente igual a 95 por cento da massa de um círculo grande nominal e T2 é definido como sendo igual a 105 por centro da massa de um círculo grande nominal. Estes parâmetros podem variar um pouco sem afectar indevidamente o comportamento do sistema. A fíg. 10 ilustra os passos (540) a (560). A imagem (600) representa uma porção da imagem da AOI (222). O ponto (610) é a intersecção dos máximos dos histogramas de projecção filtrados produzidos pelo passo (540). A área circular definida pelo passo (550), o circulo (620), é definida em tomo do ponto (610), como um círculo maior que um círculo grande nominal (650), mas suficientemente pequeno para que não intersecte o circulo pequeno (660) de uma manga de referência nominal. Comparando a fíg. 10 com a fig. 3, vê-se que a dimensão do círculo (620) é limitada por DL, o diâmetro do círculo grande nominal, e G, a distância que separa os dois círculos de uma marca de referência nominal, de modo que o círculo (620) abrangerá substancialmente toda a massa de um círculo grande bem formado, sem abranger uma porção substancial de um círculo pequeno bem formado.

Fazendo novamente referência à fíg. 10, o ponto (630) é o centro de massa no interior do círculo (620), que é determinado tomando os primeiros momentos de inércia dos valores no interior do círculo (620). O círculo (640) é definido, em tomo do ponto (530), como círculo ligeiramente maior que o círculo grande nominal. A fig. 11 mostra os passos da segunda sub-rotina (700) de tentativa de 32 detecção, com mais pormenor. A sub-rotina (700) utiliza a correlação para localizar uma posição possível do círculo grande. Correlação é uma técnica bem conhecida na técnica do processamento de imagem. Ver, por exemplo, Martin D. Levine, Vision in Man and Machine (1985), na página 47. A entrada para a sub-rotina (700) de tentativa de detecção é a imagem da AOI (222). O primeiro passo (720) compreende a definição de um padrão de correlação correspondente a um círculo grande nominal. O passo seguinte (630) compreende uma série grosseira de correlações entre a imagem da AOI (222) e o padrão. O padrão é posicionado sequencialmente em sítios diferentes no interior da AOI, avaliando-se a correspondência entre os valores dos elementos de imagem no interior do padrão e os existentes na imagem AOI “sob” o padrão. A correlação percentual, uma medida da correspondência encontrada durante o passo de correlação, é igual à relação dos elementos de imagem expostos na imagem “sob” o padrão e o núcleo de elementos de imagem que constituem o padrão.

Para a série grosseira de correlações, situa-se o padrão sequencialmente num primeiro sub-conjunto das posições dos elementos de imagem no interior da imagem (222) da AOI. Para a forma de realização preferida, observa-se um comportamento aceitável quando os elementos do primeiro subconjunto se dispõem em linhas e colunas perpendiculares, sendo desprezados três elementos de imagem entre locais de elementos de imagem adjacentes na mesma linha ou coluna. Assim, é efectuada aproximadamente uma correlação para cada dezasseis elementos de imagem no interior da AOI, durante a série de correlações grosseiras. O passo seguinte (740) compreende uma série de correlação fina entre a imagem da AOI (222) e o padrão. Para as séries de correlação fina, situa-se o padrão 33 /< 33 /< & sequencialmente num segundo subconjunto das localizações de elementos de imagem no interior da imagem (222) da AOI. Para a forma de realização preferida, observa-se o comportamento aceitável quando a série de correlações fina for conduzida em posições de elementos de imagem no interior de um quadrado de 5x5 elementos de imagem, centrado em tomo da posição de elemento de imagem correspondente ao centro do padrão que produz a correlação máxima a partir do passo de correlação grosseira (730). Assim, efectuam-se vinte e quatro correlações adicionais durante a série fina de correlações. O procedimento de correlação em dois estádios, atrás descrito, é usado para melhorar o rendimento computacional. Os subconjuntos de posições de elementos de imagem nos quais se conduzem as séries de correlação grosseira e fina são parâmetros que dependem de um certo número de elementos de imagem que constituem uma marca de referência nominal, tendo portanto de ser escolhidos à luz das características do sistema de marcas de referência (10). Para a forma de realização preferida estes parâmetros podem variar um pouco, sem afectar indevidamente a eficácia do sistema. O passo seguinte (750) compreende o cálculo de uma medida da correlação, tal como a correlação percentual, que corresponde à posição dos elementos de imagem que produzem a correlação máxima no passo de correlação máxima no passo de correlação fina (740). O passo seguinte (760) compara a medida da correlação determinada pelo passo (750) com um vedor de limiar (T3). Se o valor determinado pelo passo (750) for maior que T3, admite-se que o círculo grande foi identificado pela segunda tentativa (700) de detecção, sendo abandonados os passos restantes do passo (230) de detecção do circulo grande. 34 0 valor Τ3 do limiar deve ser suficientemente grande para garantir que o círculo pequeno não é identificado como sendo o círculo grande. Por exemplo, observa-se um comportamento aceitável, na forma de realização preferida, quando T3 for definido como sendo igual à média das medidas de correlação associadas com um círculo pequeno nominal e a medida da correlação associada com um círculo grande nominal. O parâmetro T3 pode variar um pouco sem afectar indevidamente o comportamento do sistema. Os especialistas compreenderão que podem usar-se parâmetros diferentes da correlação percentual, como medidas da correlação. A fig. 12 representa os passos de uma terceira sub-rotina (800) de tentativa de detecção, com mais pormenor. Esta terceira sub-rotina (800) de tentativa de detecção segue-se à segunda sub-rotina (700) de tentativa de detecção que identificou um primeiro círculo grande candidato que não tem massa suficiente para se considerar identificado pela segunda rotina (700) de tentativa de detecção. Portanto, é provável que uma marca de referência situada no interior da imagem (222) da AOI esteja severamente deformada ou degradada. A entrada para a terceira sub-rotina (800) de tentativa de detecção é a imagem (22) da AOI e a localização do centro de massa do primeiro candidato. O primeiro passo (820) põe em zero os valores de todos os elementos de imagem no interior de um círculo grande nominal definido em tomo da localização do centro de massa do primeiro candidato. O segundo passo (830) identifica um segundo candidato, utilizando o mesmo processo de correlação atrás descrito como segunda sub-rotina (700). O passo seguinte (840) repõe os valores dos elementos de imagem do primeiro candidato, calcula a variância radial da massa no interior dos primeiro e segundo candidatos, e escolhe o candidato com a variância radial maior como candidato mais provável a círculo grande. O passo seguinte (850) calcula a medida da variância, tal como a correlação percentual, associada ao candidato mais provável identificado pelo passo (840). O passo seguinte (860) compara a medida da variância determinada pelo passo (850) com um valor de limiar T4. Se a medida da variância determinada pelo passo (850) for maior que T4, considera-se o circulo grande como identificado pela terceira sub-rotina (800) de tentativa de detecção, desprezando-se os passos restantes da rotina de detecção (230) do círculo grande. O limiar T4 deve ter um valor suficientemente grande para garantir que o candidato mais provável identificado é com probabilidade razoável um círculo grande. Por exemplo, verifica-se um comportamento aceitável, na forma de realização preferida, quando se usar a correlação percentual como medida da variância e T4 for igual a 50%. Este parâmetro pode variar um pouco, sem afectar indevidamente o comportamento do sistema. Os especialistas compreenderão que podem ser usados outros parâmetros que não a correlação percentual, como medidas da variância.

Mais particularmente, o passo (840) calcula o centro de massa (x0, y0) de cada candidato. Depois calcula a variância radial r2 de cada candidato, usando a fórmula seguinte:

r2 = £mKx-x°)2 + (y-y»)2L x.v onde x e y são as coordenadas dos elementos de imagem no interior de um raio do círculo grande nominal do centro de massa, e m é a massa de um elemento de imagem, isto é 1 ou 0. Quanto maior for a variância radial, maior é a massa do candidato distribuída, em termos de área. A terceira tentativa de detecção do círculo 36 36

grande (800) é feita para distinguir entre os círculos grande e pequeno associados com uma marca de referência. Portanto, a sub-rotina (800) escolhe o candidato com a maior variância radial, como candidato preferido a círculo grande. O centro de massa já calculado é usado como a posição então estimada do centro do círculo grande, calcula-se a correlação percentual, com um padrão do círculo grande nominal com o seu centro posicionado no centro de massa do candidato preferido, e utiliza-se como medida da variância associada ao candidato preferido. A fig. 13 ilustra o tipo de situação para o qual a terceira sub-rotina (800) de tentativa de detecção pode ter êxito. A marca de referência mal formada (900) é caracterizada por um círculo grande degradado (110’) e um círculo pequeno (120’), que foi aumentado por marcas fortuitas, tais como as que poderiam ter sido provocadas por esborratamento do círculo pequeno. Devido a o círculo pequeno (120’) conter mais massa que o círculo grande (100’), as primeira e segunda sub-rotinas de tentativa de detecção tentam identificar o círculo pequeno (120’) como círculo grande. A terceira sub-rotina (800) de tentativa de detecção identifica o círculo grande (110’) como o componente de círculo grande mais provável, porque ele tem uma variância radial que se aproxima mais da de um componente nominal maior que o círculo pequeno (120’).

Como o fez, a seguir às primeira e segunda tentativas, o sistema de programas (100) determina a qualidade da detecção, considerando uma área circular ligeiramente maior que o círculo grande nominal, centralmente no centro de massa do candidato preferido a círculo grande. Calcula-se a massa de elementos de imagem fluorescentes no interior do circulo. Se a massa for menor que o valor de limiar T4, então a marca está tão seriamente erodida que a correlação pode ter falhado para 37 localizar o círculo grande com rigor suficiente. Neste caso, o sistema de programas tem de executar a quarta tentativa de detecção. Caso contrário, o sistema de programas (100) procede à detecção do círculo pequeno. A fig. 14 mostra os passos da sub-rotina (1 000) da quarta tentativa de detecção, com mais pormenor. A entrada para a sub-rotina (1 000) da quarta tentativa de detecção é a imagem (222) da AOI. O primeiro passo (1020) identifica os valores dos elementos de imagem no interior da AOI, que compreende pontos das bordas da imagem no interior da AOI (222). O primeiro passo (1020) identifica pontos das bordas, por codificação do comprimento de linhas da imagem da AOI (222), e identifica como pontos das bordas os pontos onde começam e terminam as linhas. O passo seguinte (1030) compara o número de pontos das bordas com um valor de limiar TH e termina a quarta sub-rotina de tentativa de detecção (1000), se o número de pontos das bordas for superior a TH. Nesse caso, é utilizado o candidato preferido, identificado durante a terceira tentativa de detecção como candidato a círculo grande. Verificou-se um comportamento aceitável, para a forma de realização preferida, quando TH for menor que, ou igual a 125% do número de pontos da borda que constituem uma marca de referência. Este parâmetro pode ser um tanto variado, sem afectar indevidamente o comprimento da presente invenção.

Se a quarta sub-rotina (1000) de tentativa de detecção não for abortada pelo passo (1030), o passo (1040) identifica um candidato a circulo grande, por um procedimento que compreende o Método de Houghm que é bem conhecido na técnica do processamento de imagens. Ver, por exemplo, Duda and Hart. “Use of the Hough Transformation do Detect Lines and Curves in pictures” Communications of the ACM, Vol. 15, N° 1, Janeiro 1972, pág. 11-15. 38 38

A fig. 15 mostra o tipo de imagem para o qual a quarta tentativa de detecção pode ter êxito. Não há massa suficiente em nenhum dos componentes (1101) ou (1120), a borda da imagem está suficientemente bem formada para ser identificada por identificação da imagem dos bordos.

As fig. 16 e 17 ilustram como o procedimento que inclui o Método de Hough no passo (1040). Defme-se uma matriz acumuladora na qual cada componente, ou caixa, da matriz corresponde à localização de um elemento de imagem AOl (222). Com referência à fig. 16, um elemento de imagem da borda (1210) é um ponto comum a uma família de localizações (1220a-1220n) do círculo grande possíveis. Os centros dos componentes de família formam um lugar geométrico que compreende uma circunferência (1230), em tomo de cada elemento de borda (1210). Portanto, cada elemento da borda da circunferência (1230) é uma localização possível do centro de um círculo grande que compreende o elemento de imagem da borda (1210).

Com referência agora à fig. 17, uma localização do elemento de imagem (22) da AOI corresponde a uma localização possível do círculo grande, como se mostra na fig. 17(a), correspondendo também a uma caixa (1240) na matriz, como se mostra na fig. 17(b). Cada uma das caixas (1240x) corresponde à localização de um elemento de imagem da AOI (222). Cada uma das caixas (1240x) é incrementada de cada vez que ela constitui uma localização possível do círculo grande correspondente a um elemento de imagem de borda (121 Ox) no interior da AOI (222), isto é, para cada elemento de imagem (121 Ox), as caixas correspondentes à família de elementos de imagem (1230x) são incrementadas. Uma vez as caixas da matriz incrementadas para cada elemento da borda na AOI (22), a caixa com o valor mais elevado é considerada como sendo a caixa correspondente à localização do circulo grande.

Com referência agora às fig. 14 e 6, o passo (1040) atrás descrito é o último passo possível dado, numa tentativa para detectar o círculo grande. A menos que o sistema de programas (100) tenha considerado o círculo grande como identificado num passo anterior e se tenha já deslocado para a rotina (240) de detecção do círculo pequeno, a rotina de detecção (240) do círculo pequeno segue o passo (1040). A primeira tentativa de detecção usada pela rotina (240) de detecção do círculo pequeno é muito idêntica à primeira sub-rotina (500), atrás descrita, de tentativa de detecção do círculo grande, com três diferenças importantes. Primeiro, colocam-se em zero todos os valores de elementos de imagem identificados como pertencendo ao círculo grande. Segundo, limita-se a AOI a uma zona anular em tomo da localização do círculo grande, como mostra a fig. 18. Terceiro, o núcleo de filtração usado é triangular, com a dimensão máxima igual ao diâmetro de um círculo pequeno nominal, Ds.

Se a massa do círculo detectado for maior que um valor de limiar TS] e menor que um valor de limiar TS2 o sistema de programas prossegue para a rotina (250) de detecção do limiar de confiança. Para a forma de realização preferida, verifica-se um comportamento aceitável se TSi for igual a 95% da massa de um veículo pequeno nominal e TS2 for igual a 105% da massa de um círculo pequeno nominal. Estes parâmetros podem variar um pouco sem afectar indevidamente o comportamento da presente invenção. Se a massa se desviar para fora dos valores do limiar, é necessária uma segunda tentativa de detecção. A segunda tentativa de detecção usada para localizar o círculo pequeno é 40 40

substancialmente igual à descrita para a localização do círculo grande. Há duas excepções. Primeiro, o modelo ou padrão usado para a correlação agora a um círculo pequeno nominal. Segundo, como é conhecida a posição do círculo grande, a correlação é feita apenas na zona anular (242) em tomo do círculo grande correspondente às posições possíveis do círculo pequeno, como se mostra na fig. 18. Em seguida executa-se uma correlação em dois passos (grosseira e fina ) e compara--se a medida da correlação resultante com um valor de limiar TS3, para determinar se o círculo pequeno é considerado localizado pela segunda tentativa de detecção. Na forma de realização preferida, verifica-se um comportamento aceitável se TS3 for igual a 50%. Este parâmetro pode variar um pouco, sem afectar mdevidamente o comportamento da presente invenção. Se a massa se desviar para fora dos valores do limiar, é necessária uma terceira tentativa de detecção.

Devido ao facto de o círculo grande ter sido já localizado, não há qualquer razão para verificar um possível erro de substituição, não havendo assim qualquer equivalente da sub-rotina (800) da terceira tentativa de detecção, quando se detecta o círculo pequeno. No entanto, se a medida da correlação da segunda tentativa de detecção for menor que o valor do limiar (Ts3), então é efectuada uma terceira tentativa de detecção descrita mais adiante. Se a medida da correlação for superior ao limiar, o sistema de programas (100) prossegue directamente para a rotina (250) de detecção do limiar de confiança. A terceira tentativa de detecção do círculo pequeno é equivalente à quarta sub-rotina (1000) de tentativa de detecção, isto é, utiliza-se o Método de Hough. Como anteriormente, este procedimento é usado quando o círculo pequeno estiver tão erodido que mesmo a correlação não pode proporcionar uma localização 41 41 s*?. ί/ suficientemente precisa. O procedimento difere do círculo grande por o raio do lugar geométrico circular ser agora o do círculo pequeno nominal.

Nesta altura, o sistema de programas (100) desempenhou a sua melhor tarefa para determinar as posições dos círculos grande e pequeno que constituem a marca de referência. No entanto, como o sistema de programas não é perfeitamente seguro, é possível que uma destas marcas ou ambas, tenham sido posicionadas incorrectamente. De facto, é possível que a imagem original seja constituída apenas por ruído e não ser uma marca de referência genuína. Por estas razões, é necessário calcular a probabilidade de ter sido detectada uma marca genuína. Portanto, a rotina (240) de detecção do círculo pequeno é seguida por uma rotina (250) de limiar de confiança da detecção. A rotina (250) de detecção dos limiares de confiança utiliza três medidas distintas de confiança para determinar se a imagem identificada é de facto uma marca de referência. Devido às características físicas de uma marca de referência nominal, representada na fig. 3, e às circunferências em que usa o sistema de marcas de referência (10), como se mostra na fig. 1, incluindo o comprimento do trajecto óptico da câmara CCD (60) e do transportador (20) e a altura da maior parte das encomendas processadas pelo sistema (10) de marcas de referência, o sistema tem profundidade de campo suficiente para que as dimensões de uma marca de referência nominal possam ser consideradas como uma constante para todas as encomendas processadas pelo sistema (10) de marcas de referência. Assim, a distância entre os dois círculos de uma marca de referência nominal pode também ser considerada como sendo constante. Se a distância entre os círculos grande e pequeno detectados variar significativamente do que é esperado, o sistema de programas (100) conclui que a marca é inválida. Assim, o sistema e programas (100) computa uma confiança Cc.c relacionada com a distância d entre os centros dos dois círculos:

Na equação anterior, de é a distância nominal centro-a-centro, Ac é o desvio da distância nominal para o qual a confiança se toma nula e u() a função do impulso unitário. A equação anterior produz a confiança mais elevada quando os dois centros estão afastados à distância esperada. Quando a distância se desvia, para qualquer dos lados do valor nominal, a confiança diminui linearmente.

Para cada um dos círculos detectados, calcula-se um valor de confiança correspondente à confiança associada com a detecção do círculo. CL é a confiança associada com o círculo grande: Cs é a confiança associada com o círculo pequeno. O cálculo da confiança depende da tentativa de detecção que finalmente detectou o círculo. Se a primeira tentativa de detecção teve êxito, a confiança é ajustada para um. Se se utilizou a correlação (isto é as segunda ou terceira tentativas de detecção do círculo grande, ou a segunda tentativa de detecção para o círculo pequeno), a confiança é igual à correlação percentual normalizada (isto é, a correlação percentual é igual a um para uma coincidência perfeita). Se se usou o Método de Hough (isto é a quarta tentativa de detecção do círculo grande ou a terceira tentativa de detecção para o círculo pequeno A) a confiança é igual a um valor normalizado da caixa da matriz acumuladora, com o valor máximo. A confiança é uma medida da quantidade de arco que está presente na imagem. Se todo o círculo estiver presente, a caixa atinge o seu valor máximo possível e a confiança é ajustada a um. 43 43/Λ:

Toma-se uma decisão final sobre se a marca é válida. Podem usar-se várias computações para determinar uma confiança final, tais como várias formas de combinações lineares e não lineares de três valores individuais da confiança. Para os fins da forma de realização preferida, toma-se uma solução conservativa. O sistema de programas (100) calcula a confiança final como sendo o mínimo das três confianças individuais: C = min (Cc.c, Cl, Cs)

Compara-se a confiança final com um valor de limiar Tc. Se a confiança final for inferior a Tc, o sistema de programas (100) conclui que não foi detectada uma marca de referência válida no interior do AOI (222). Por outras palavras, uma medida de confiança fraca das três medidas conduz a uma declaração de detecção falhada. No caso contrário, a marca é declarada legitimada e fomece-se na saída a posição e a orientação finais. Considera-se um comportamento aceitável na forma de realização preferida se Tc for igual a 25%. Este parâmetro pode variar um pouco sem afectar indevidamente a eficácia da presente invenção.

Assim, ver-se-á que a presente invenção proporciona um sistema de marcas de referência altamente preciso, mas também computacionalmente eficiente, que pode ser usado com um leitor OCR “sobre-a-correia”. O sistema processa um grande número de encomendas que levam marcas de referência, com utilização de componentes de baixo custo e determina a localização e a orientação do endereço de destino numa encomenda, sem se apoiar em etiquetas ou encomendas normalizadas ou pré-impressas. O sistema lê marcas de referência que podem ser afixadas numa encomenda na mesma área que o endereço de destino, sem obscurecer o endereço de destino. O sistema identifica com fiabilidade marcas de referência mal formadas ou Λ 44 danificadas, e rejeita com fiabilidade marcas de referência falsas.

Deve entender-se que atrás se refere apenas uma forma de realização preferida da presente invenção, podendo fazer-se numerosas alterações na mesma, sem nos afastarmos do escopo da invenção, tal como é definido nas reivindicações anexas.

Lisboa, 31 de Março de 2000

Claims (28)

1. Reivindicações 1. Processo para determinar a localização e a orientação de índices legíveis (59), num objecto (30), compreendendo o processo os passos de captar uma imagem (210) do objecto, por exposição de um lado do objecto a um equipamento (60, 95) de exploração por varrimento, criar uma matriz que defina um sistema de coordenadas correspondente à referida imagem e transferir um conjunto de valores de elementos de imagem correspondentes à referida imagem para a referida matriz, caractenzado pelos passos de: afixação de uma marca (50), que define a orientação no referido objecto, de modo tal que a referida marca que define a orientação e os referidos índices legíveis estão sobrepostos uma aos outros, sendo a marca que define a orientação não obstrutiva dos índices legíveis e sendo a marca que define a orientação e os índices legíveis identificáveis separadamente, quando ambos são afixados no mesmo lado do objecto, e determinação da posição e da orientação dos referidos índices legíveis relativamente ao referido sistema de coordenadas, por processamento dos referidos valores dos elementos de imagem para determinar a posição e a orientação da referida marca relativamente ao referido sistema de coordenadas.
2. 2. Processo de acordo com a reivindicação 1, no qual a referida marca (50) é constituída por dois componentes circulares não sobrepostos (110, 120), com diâmetros diferentes.
3. 3. Processo de acordo com as reivindicações 1 ou 2. no qual a referida marca (50) é constituída por tinta fluorescente.
4. 4. Processo de acordo com qualquer das reivindicações anteriores, no 2 27C qual os referidos índices legíveis (59) são um código de barras.
5. 5. Processo de acordo com qualquer das reivindicações anteriores, no qual a referida marca (50) é afixada em, ou incorporada numa etiqueta que compreende os referidos índices legíveis (59), que é afixada no referido objecto (30).
6. 6. Processo de acordo com qualquer das reivindicações 1 a 4, no qual a referida marca (50) é fixada ou incorporada num saco transparente, no qual é colocada uma etiqueta que inclui os referidos índices legíveis (59) e que é fixado no ou incorporado no interior do referido objecto (30).
7. 7. Processo de acordo com qualquer das reivindicações anteriores, no qual a referida determinação da posição e da orientação dos referidos índices legíveis (59) compreende um processo (100) de análise da marca (50), que inclui um primeiro componente (110), que tem uma primeira assinatura óptica e um segundo componente (120), que tem uma segunda assinatura óptica, no qual o referido passo de determinação da posição e da orientação dos referidos índices legíveis relativamente ao referido sistema de coordenadas, por processamento dos referidos valores dos elementos de imagem para determinar a posição e a orientação da referida marca relativamente ao referido sistema de coordenadas compreende: um primeiro passo de corte (220), no qual a refenda imagem (210) se reduz a uma primeira área (400), e No interior da referida primeira área, l) a condução de uma primeira série de tentativas de detecção (230), com complexidade computacional crescente, até ser detectado com êxito o referido primeiro componente, X- 3 ΖΡ II) a definição de um primeiro ponto (130) associado com o referido primeiro componente, III) a colocação em zero dos valores dos elementos de imagem associados ao referido primeiro componente; IV) a condução de uma segunda série de tentativas de detecção (240) com complexidade computacional crescente, até ser detectado com êxito o referido segundo componente; V) a definição de um segundo ponto (140) associado com o referido segundo componente; e VI) a determinação da orientação de um vector (150) que vai do referido primeiro ponto para o referido segundo ponto, relativamente ao referido primeiro conjunto de eixos coordenados.
8. 8. Processo de acordo com a reivindicação 7, no qual o primeiro passo de corte (220) é constituído pelos passos de: um passo (214), para computar um conjunto de histogramas de projecção (410, 420) que correspondem à referida área (210), correspondendo cada componente do referido conjunto de histogramas de projecção a um eixo do referido conjunto de eixos coordenados; e um passo (216), para computar um conjunto de histogramas de projecção primeiro-filtrados (430, 440), correspondendo cada componente do referido conjunto de histogramas de projecção primeiro-filtrados a um componente do referido conjunto de histogramas de projecção ajustado para diminuir características que não correspondem à referida marca (50) que define a referida orientação, um passo (218) para 4 definição de um primeiro conjunto de pontos de máximo (455, 465), correspondendo cada componente do referido primeiro conjunto de pontos de máximo a um eixo do referido conjunto de eixos coordenados, e correspondendo cada componente do referido primeiro conjunto de pontos de máximo ao ponto ao longo do seu eixo que tem o maior valor do histograma de projecção primeiro filtrado, definição de um primeiro conjunto de linha de máximo (450, 460), correspondendo cada componente do referido primeiro conjunto de linhas de máximo a um eixo do referido conjunto de eixos coordenados e incluindo cada componente do referido conjunto de linhas de máximo o componente do referido primeiro conjunto de pontos de máximo que corresponde ao mesmo eixo e estende--se paralelo ao outro eixo, e definição, em tomo da intersecção (48) dos componentes do referido primeiro conjunto de linhas de máximo (403, 404), uma primeira configuração pré--determinada (470).
9. 9. Processo de acordo com a reivindicação 8, no qual o referido passo (530) para a computação de um conjunto de histogramas de projecção primeiro--filtrados compreende a convolução de cada um dos componentes do referido conjunto de histogramas de projecção (410, 420), com um primeiro núcleo triangular.
10. 10. Processo de acordo com a reivindicação 9, no qual o referida marca (50) compreende nominalmente dois círculos (110, 120) não sobrepostos, com diâmetros diferentes e o referido núcleo triangular tem uma dimensão máxima aproximadamente igual à soma dos diâmetros de cada um dos círculos com a 5 í? ', distância mínima entre os referidos círculos.
11. 11. Processo de acordo com qualquer das reivindicações 8 a 10, no qual o passo (I) compreende: a condução de uma primeira tentativa de detecção (500); se a referida primeira tentativa de detecção falhar, a condução de uma segunda tentativa de detecção (700), tendo a referida segunda tentativa de detecção uma maior complexidade computacional que a primeira tentativa de detecção, e se a referida segunda tentativa de detecção falhar, a condução de uma terceira tentativa de detecção (800), tendo a referida terceira tentativa de detecção uma complexidade computacional maior que a da referida segunda tentativa de detecção.
12. 12. Processo de acordo com a reivindicação 11, no qual a referida primeira tentativa de detecção (500) compreende os passos de: passos (520-540), para um segundo passo de corte, no qual a referida imagem é reduzida a uma segunda área (600); e um passo (550) para computar o centro de massa (530) dos valores (650) no interior da referida segunda área, a definição de uma primeira zona (640) em tomo do referido centro de massa dos valores dos elementos de imagem no interior da referida segunda área, e a computação da massa dos valores dos elementos de imagem no interior da referida primeira zona; e o passo (570) para comparar a referida massa dos valores dos elementos de imagem no interior da referida primeira zona com a massa dos valores dos elementos de imagem no interior de um primeiro componente nominal (110). 6
13. 13. Processo de acordo com a reivindicação 12, no qual a referida zona (740) é aproximadamente circular e maior que o referido primeiro componente nominal (110).
14. 14. Processo de acordo com as reivindicações 12 ou 13, no qual o referido segundo passo de corte compreende os passos de: um passo (520), para calcular um conjunto de histogramas de projecção correspondentes à referida área da referida configuração pré-determinada (470), correspondente cada componente do referido conjunto de histogramas de projecção a um eixo do referido conjunto de eixos coordenados; um passo (530) para computar um conjunto de segundos histogramas de projecção segundo-fíltrados, correspondendo cada componente do referido conjunto de histogramas de projecção segundo-fíltrados a um componente do referido conjunto de histogramas de projecção para diminuir características não correspondentes ao referido primeiro componente; um passo (530) para: definir um segundo conjunto de pontos de máximo, correspondendo cada componente do referido segundo conjunto de pontos de máximo a um eixo do referido conjunto de eixos coordenados e correspondendo cada um dos componentes do referido segundo conjunto de pontos de máximo ao ponto ao longo do seu eixo que tem o valor mais elevado dos histogramas de projecção segundo-fíltrados, definir um segundo conjunto de linhas de máximo, correspondendo cada componente do referido segundo conjunto de linhas de máximo a um eixo do referido conjunto de eixos coordenados, e incluindo cada componente do referido segundo conjunto de linhas de máximo o componente do referido segundo conjunto 7 7

    de pontos de máximo correspondente ao mesmo eixo, e estendendo-se paralelamente ao outro eixo, e definir, em tomo da intersecção dos componentes do segundo conjunto de linhas de máximo, uma segunda configuração pré-determinada (600).
15. 15. Processo de acordo com qualquer das reivindicações 11 a 14, no qual a referida segunda tentativa de detecção (700) compreende os passos de: um passo (720), para gerar um primeiro padrão correspondente a um primeiro componente nominal (110); um passo (630) para efectuar uma primeira sequência de correlações, sendo cada uma das correlações da primeira sequência referida efectuada entre elementos de imagem abrangidos pelo primeiro padrão posicionado em tomo de um, de uma pluralidade de elementos de imagem e os valores dos elementos de imagem no interior de uma área definida pela referida primeira pluralidade de elementos de imagem; um passo (740) para: definir uma segunda pluralidade de elementos de imagem seleccionados, associados com o componente da referida primeira pluralidade de elementos de imagem seleccionados com a correlação máxima, execução de uma segunda sequência de correlações, sendo cada uma das correlações da segunda sequência efectuada entre elementos de imagem abrangidos pelo referido primeiro padrão posicionado em tomo de uma segunda pluralidade de elementos de imagem seleccionados e os elementos de imagem no interior de uma área definida pela segunda pluralidade de elementos de imagem seleccionados, e os elementos de imagem no interior de uma área definida pela referida pluralidade de 8 elementos de imagem seleccionados, e determinar um componente da referida segunda pluralidade de elementos de imagem seleccionados com a maior correlação; um passo (750), para calcular uma primeira medida de correlação correspondente à correlação associada com o referido componente da referida segunda pluralidade de elementos de imagem seleccionados com a maior correlação; e um passo (760) para comparar a referida primeira medida de correlação com um valor de limiar.
16. 16. Processo de acordo com a reivindicação 15, no qual os componentes da referida primeira pluralidade de elementos de imagem seleccionados estão separados por uma primeira distância uns dos outros e os componentes da referida segunda pluralidade de elementos de imagem seleccionados estão separados por uma segunda distância uns dos outros, sendo a referida segunda distância menor que a referida primeira distância.
17. 17. Processo de acordo com a reivindicação 16, no qual a referida terceira tentativa de detecção (800) compreende os passos de: um passo (810), para definir um primeiro conjunto de elementos de imagem candidato; um passo (820), para colocar em zero todos os valores dos elementos de imagem associados com o referido primeiro candidato; um passo (830), para definir um segundo conjunto de elementos de imagem candidato; um passo (840), para: calcular uma variância radial dos valores dos elementos de imagem associados ao referido primeiro candidato; calcular a variância radial dos valores dos elementos de imagem associados com o referido segundo candidato, e definir um primeiro candidato preferido para ser o candidato, entre o primeiro e o segundo candidatos, com uma variância radial mais próxima da variância radial de um primeiro componente nominal; um passo (850) para calcular uma primeira variância correspondente à variância radial associada com o referido primeiro candidato preferido; e um passo (860) para comparar a referida primeira medida da variância a um valor de limiar.
18. 18. Processo de acordo com qualquer das reivindicações 11 a 17, que compreende, além disso, uma quarta tentativa (1000), que compreende os passos de: um passo (1020), para determinar um primeiro conjunto de grupos de elementos de imagem da borda, compreendendo cada componente do referido primeiro conjunto de grupos da borda elementos de imagem que formam a borda de uma formação contígua de elementos de imagem no interior da referida primeira área; e um passo (1040), para comparar componentes do referido primeiro conjunto de grupos de elementos de imagem da borda com os elementos de imagem da borda de um primeiro componente nominal.
19. 19. Processo de acordo com qualquer das reivindicações anteriores, que compreende além disso um passo (250) de cálculo de um valor de confiança líquido, para a probabilidade de terem sido detectados índices esperados. 10 10
20. 20. Processo de acordo com a reivindicação 20, no qual o referido passo (250) de cálculo de um valor líquido de confiança compreende um ou mais dos passos seguintes: calcular um primeiro valor da confiança, por comparação da distância entre o referido primeiro ponto (130) e o referido segundo ponto (140) com uma distância associada aos referidos índices esperados; calcular um segundo valor da confiança, comparando uma medida da referida primeira série de tentativas de detecção (230) a um primeiro valor nominal associado com o referido primeiro componente nominal (110), ou calcular um terceiro valor de confiança, comparando uma medida da referida segunda série de tentativas de detecção (240) com um segundo valor nominal associado com a referida segunda componente nominal (120).
21. 21. Processo de acordo com qualquer das reivindicações anteriores, no qual as referidas componentes nominais (110, 220) são imagens aproximadamente circulares, de diâmetros diferentes.
22. 22. Produto que compreende um substrato (30), cujas posição e orientação podem ser calculadas, e índices legíveis (59), posicionados no referido substrato, podendo os referidos índices legíveis ser identificados separadamente por exposição de um lado do refendo substrato a um equipamento de exploração por varrimento (95), caracterizado por: uma marca que define uma orientação (50), sobreposta relativamente aos referidos índices legíveis no referido substrato, sendo a marca não obstrutiva dos índices legíveis, podendo a referida marca e os referidos índices legíveis ser identificados II £ separadamente, por exposição do mesmo lado do referido substrato ao equipamento de exploração por varrimento (60, 95), e sendo a orientação e a posição da referida marca determinada em relação a um sistema de coordenadas correspondente a uma imagem captada, sendo o sistema de coordenadas definido por uma matriz criada pelo equipamento de exploração por varrimento por transferência de um conjunto de valores de elementos de imagem correspondentes à imagem para a matriz.
23. 23. Produto de acordo com a reivindicação 22, no qual a referida matriz (50) é constituída por tinta fluorescente.
24. 24. Produto de acordo com as reivindicações 22 ou 23, no qual a referida marca (50) é constituída por dois círculos (110, 120) de dimensões diferentes, alinhados para definir uma orientação dos referidos índices legíveis (59).
25. 25. Sistema para a exploração por varrimento de um objecto (30), para determinar informação de orientação referente ao referido objecto, compreendendo o sistema um equipamento (60), para exploração por varrimento, para captar uma imagem do referido objecto, e índices legíveis (59), posicionados no objecto, caracterizado por: uma marca (59) que define uma orientação, sobreposta aos referidos índices legíveis no referido objecto, sendo a marca não obstrutiva dos índices; podendo a referida marca e os referidos índices legíveis ser identificados separadamente por exposição do mesmo lado do referido objecto ao equipamento de exploração por varrimento (60, 95); e a orientação e a posição da referida marca ser determinada relativamente a um sistema de coordenadas correspondente a uma imagem captada, sendo o sistema 12 de coordenadas definido por uma matriz criada pelo equipamento de exploração por varrimento por transferência de um conjunto de valores de elementos de imagem correspondentes à imagem na matriz; e um computador (80) configurado para processar uma imagem da referida marca para determinar a posição e a orientação dos referidos índices legíveis.
26. 26. Sistema de acordo com a reivindicação 25, no qual a referida marca (50) é constituída por dois círculos (110, 220) com dimensões diferentes, alinhados para definir a orientação do referido objecto (30).
27. 27. Sistema de acordo com as reivindicações 25 ou 26, no qual a referida marca (50) é constituída por tinta fluorescente.
28. 28. Sistema de acordo com qualquer das reivindicações 25 a 27, que compreende além disso um sistema transportador (20) para deslocar o objecto (30) junto do equipamento de exploração por varrimento (60). Lisboa, 31 de Março de 2000