Sistema de visión artificial aplicado a la detección y conteo automático de objetos superpuestos de forma circular.
Este trabajo de titulación investiga acerca de la problemática asociada al conteo repetitivo de patrones geométricos específicos. Por ejemplo, industrias dedicadas a la fabricación de tubos (cualquier material), varillas para construcción, troncos de madera, etc., usualmente presentan errores asocia...
| Autor: | |
|---|---|
| Tipo de recurso: | tesis de maestría |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2022 |
| País: | Ecuador |
| Institución: | Universidad de las Fuerzas Armadas |
| Repositorio: | Repositorio Universidad de las Fuerzas Armadas |
| Idioma: | español |
| OAI Identifier: | oai:repositorio.espe.edu.ec:21000/30621 |
| Acceso en línea: | http://repositorio.espe.edu.ec/handle/21000/30621 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | VISIÓN ARTIFICIAL TRANSFORMADA DE HOUGH PROCESAMIENTO DE IMÁGENES OPERACIONES MORFOLÓGICAS RECONOCIMIENTO DE CÍRCULOS |
| Sumario: | Este trabajo de titulación investiga acerca de la problemática asociada al conteo repetitivo de patrones geométricos específicos. Por ejemplo, industrias dedicadas a la fabricación de tubos (cualquier material), varillas para construcción, troncos de madera, etc., usualmente presentan errores asociados al despacho de sus productos debido, principalmente, al conteo no automatizado de los productos. El factor común de estas industrias radica en la forma circular (o cuasi circular) de los productos, que a través de procesamiento especializado de imágenes permitiría solucionar el problema asociado al conteo para despacho o cualquier otro propósito específico. Esta investigación propone el desarrollo de un sistema de reconocimiento y conteo de patrones circulares (CORACS - Circular Objects Recognition and Counting System) a través de la aplicación de técnicas tradicionales del procesamiento digital de imágenes, entre las que destaca la transforma de Hough. El despliegue del prototipo de pruebas de este sistema fue desarrollado en MATL AB, de forma específica, se usaron imágenes de tubos PVC que permitan validar la operación del sistema. Los resultados de operación del CORACS demostraron una efectividad del 76.28% en imágenes capturadas sin aplicar protocolos específicos de adquisición de imágenes, mientras que la precisión asociada a imágenes capturadas con un protocolo de adquisición fue del 96.65% |
|---|