Desarrollo de una aplicación basada en visión 3D para determinar la curva de colapso y la distribución del tamaño de burbujas en espumas asfálticas
The proper foamed asphalts characterization is a key element that allows understanding properties and characteristics that can affect the performance of the mixtures in their diferent applications. The application fi elds of image processing and computer vision are increasing, due to the versatility...
- Autores:
-
Parra Urrego, Omar Andrés
- Tipo de recurso:
- Fecha de publicación:
- 2020
- Institución:
- Escuela Colombiana de Ingeniería Julio Garavito
- Repositorio:
- Repositorio Institucional ECI
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.escuelaing.edu.co:001/1223
- Acceso en línea:
- https://catalogo.escuelaing.edu.co/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=22415
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- Palabra clave:
- Curva de colapso
Relación de expansión (ER)
Vida media (HL)
Distribución del tamaño de burbujas (BSD)
Machine learning
Procesamiento de imágenes
Collapse curve
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The proper foamed asphalts characterization is a key element that allows understanding properties and characteristics that can affect the performance of the mixtures in their diferent applications. The application fi elds of image processing and computer vision are increasing, due to the versatility of the techniques used, since they make the processes more accurate and reliable, minimizing human intervention. This work presents a tool that implements several methods to determine conventional and unconventional parameters that allow the characterization of foamed asphalts. A semi-automatic method based on scene geometry is implemented to determine the parameters of the collapse curve, expansion ratio and half-life. Techniques based on image processing and Machine Learning are implemented to estimate the bubble size distribution in foamed asphalts. |
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A semi-automatic method based on scene geometry is implemented to determine the parameters of the collapse curve, expansion ratio and half-life. Techniques based on image processing and Machine Learning are implemented to estimate the bubble size distribution in foamed asphalts.La caracterización adecuada de asfaltos espumados es un elemento que permite entender propiedades y características que pueden afectar el desempeño de las mezclas en sus distintas aplicaciones. Los campos de aplicación de procesamiento de imágenes y de visión por computador son cada vez más debido a la versatilidad de las técnicas que se emplean, pues hacen que los procesos sean más certeros y confi ables minimizando la intervención humana. En este trabajo se presenta una herramienta que implementa varios métodos para determinar parámetros convencionales y no convencionales que permiten la caracterización de espumas asfálticas. Se implementa un método semiautomático basado en la geometría de la escena para determinar los parámetros de la curva de colapso, relación de expansión y vida media y técnicas tanto de procesamiento de imágenes como de Machine Learning, para estimar la distribución del tamaño de burbujas en espumas asfálticas.MaestríaMagíster en Ingeniería Electrónicaapplication/pdfspaEscuela Colombiana de Ingeniería Julio GaravitoMaestría en Ingeniería ElectrónicaDerechos Reservados - Escuela Colombiana de Ingeniería Julio Garavitohttps://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessAtribución-NoComercial 4.0 Internacional (CC BY-NC 4.0)http://purl.org/coar/access_right/c_abf2Curva de colapsoRelación de expansión (ER)Vida media (HL)Distribución del tamaño de burbujas (BSD)Machine learningProcesamiento de imágenesCollapse curveExpansion Ratio (ER)Half Life (HL)Bubble Size Distribution (BSD)Machine learningImage processingDesarrollo de una aplicación basada en visión 3D para determinar la curva de colapso y la distribución del tamaño de burbujas en espumas asfálticasTrabajo de grado - Maestríainfo:eu-repo/semantics/publishedVersionTextinfo:eu-repo/semantics/masterThesishttp://purl.org/redcol/resource_type/TMhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85ORIGINALParra Urrego, Omar Andrés-2020.pdfDocumento de trabajo de grado de Maestría en Ingeniería Electrónicaapplication/pdf46420719https://repositorio.escuelaing.edu.co/bitstream/001/1223/1/Parra%20Urrego%2c%20Omar%20Andr%c3%a9s-2020.pdf4d837097ccd6aa6d192a26b384f9a554MD51open accessAutorización.pdfAutorización de publicación firmadaapplication/pdf1336893https://repositorio.escuelaing.edu.co/bitstream/001/1223/2/Autorizaci%c3%b3n.pdf4065ae7ed0c1b47d021b3981f516cd96MD52metadata only accessLICENSElicense.txttext/plain1748https://repositorio.escuelaing.edu.co/bitstream/001/1223/3/license.txt8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD53open accessTEXTParra Urrego, Omar Andrés-2020.pdf.txtParra Urrego, Omar Andrés-2020.pdf.txtExtracted texttext/plain136165https://repositorio.escuelaing.edu.co/bitstream/001/1223/6/Parra%20Urrego%2c%20Omar%20Andr%c3%a9s-2020.pdf.txt8c524c4579258791124cb7851aa7c8c8MD56open accessAutorización.pdf.txtAutorización.pdf.txtExtracted texttext/plain3428https://repositorio.escuelaing.edu.co/bitstream/001/1223/8/Autorizaci%c3%b3n.pdf.txtd3aef56561ce2aa2b12f539a60fa36c5MD58metadata only accessTHUMBNAILParra Urrego, Omar Andrés-2020.pdf.jpgParra Urrego, Omar Andrés-2020.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg7782https://repositorio.escuelaing.edu.co/bitstream/001/1223/7/Parra%20Urrego%2c%20Omar%20Andr%c3%a9s-2020.pdf.jpg483e9a302079e6ca66d7c786a260dd8dMD57open accessAutorización.pdf.jpgAutorización.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg14220https://repositorio.escuelaing.edu.co/bitstream/001/1223/9/Autorizaci%c3%b3n.pdf.jpg683d6f8a07f0c074fc2155c873c4617dMD59metadata only access001/1223oai:repositorio.escuelaing.edu.co:001/12232021-10-01 16:47:09.014open accessRepositorio Escuela Colombiana de Ingeniería Julio Garavitorepositorio.eci@escuelaing.edu.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 |