Adquisición y reconocimiento de imágenes por medio de técnicas de visión e inteligencia artificial
Este proyecto presenta un sistema que permite reconocer diferentes figuras geométricas, que se encuentran en una banda transportadora. Para el posicionamiento de la banda transportadora se utiliza la técnica de lógica difusa. El control de posicionamiento presenta un error aceptable debido a los pro...
- Autores:
-
Ramírez González, Diana Carolina
Pulido Sarmiento, Guillermo
Gerardino Arévalo, Beatriz
Cruz Romero, José Manuel
Estupiñán Escalante, Enrique
Cancino Suárez, Sandra
- Tipo de recurso:
- Fecha de publicación:
- 2009
- Institución:
- Universidad Santo Tomás
- Repositorio:
- Universidad Santo Tomás
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repository.usta.edu.co:11634/36079
- Acceso en línea:
- http://revistas.ustabuca.edu.co/index.php/ITECKNE/article/view/290
http://hdl.handle.net/11634/36079
- Palabra clave:
- Rights
- License
- Copyright (c) 2018 ITECKNE
id |
SantoToma2_94c124e2ae3e674ba95bf23bb05fcaf8 |
---|---|
oai_identifier_str |
oai:repository.usta.edu.co:11634/36079 |
network_acronym_str |
SantoToma2 |
network_name_str |
Universidad Santo Tomás |
repository_id_str |
|
spelling |
Ramírez González, Diana CarolinaPulido Sarmiento, GuillermoGerardino Arévalo, BeatrizCruz Romero, José ManuelEstupiñán Escalante, EnriqueCancino Suárez, Sandra2021-09-24T13:17:19Z2021-09-24T13:17:19Z2009-06-30http://revistas.ustabuca.edu.co/index.php/ITECKNE/article/view/29010.15332/iteckne.v6i1.290http://hdl.handle.net/11634/36079Este proyecto presenta un sistema que permite reconocer diferentes figuras geométricas, que se encuentran en una banda transportadora. Para el posicionamiento de la banda transportadora se utiliza la técnica de lógica difusa. El control de posicionamiento presenta un error aceptable debido a los protocolos de comunicaciones usados. El reconocimiento de imágenes se realiza a través de técnicas de Visión Artificial y Redes Neuronales. El sistema de reconocimiento de imágenes consta de tres etapas: adquisición de imágenes digitales a color, procesamiento de imágenes y extracción de las diferentes características de las imágenes e identificación de la figura geométrica. Este sistema puede diferenciar siete formas geométricas (círculo, cuadrado, triángulo, rectángulo, elipse, rombo, estrella de cinco puntas), doce colores (Rojo, rojo claro, rojo oscuro, azul, azul claro, azul oscuro, azul lila, verde, verde claro, verde oscuro, amarillo, amarillo quemado) y tres tamaños (grande, mediano, pequeño). El tratamiento de las imágenes de las figuras requiere técnicas diversas para la identificación de forma como: métrica y diferencia entre ejes principales. Estas características de las imágenes son usadas en la etapa de identificación de las figuras por medio de las técnicas clásicas de visión artificial y a su vez conforma los vectores de entrada a las redes neuronales. Con los resultados obtenidos se comparan las técnicas de visión artificial y redes neuronales, con el fin de determinar qué herramienta presenta un mejor desempeño en el problema planteado.application/pdfspaUniversidad Santo Tomás. Seccional Bucaramangahttp://revistas.ustabuca.edu.co/index.php/ITECKNE/article/view/290/290ITECKNE; Vol 6 No 1 (2009); 5-13ITECKNE; Vol 6 No 1 (2009); 5-132339-34831692-1798Copyright (c) 2018 ITECKNEhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Adquisición y reconocimiento de imágenes por medio de técnicas de visión e inteligencia artificialinfo:eu-repo/semantics/articlehttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85http://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb111634/36079oai:repository.usta.edu.co:11634/360792023-07-14 16:20:20.626metadata only accessRepositorio Universidad Santo Tomásnoreply@usta.edu.co |
dc.title.spa.fl_str_mv |
Adquisición y reconocimiento de imágenes por medio de técnicas de visión e inteligencia artificial |
title |
Adquisición y reconocimiento de imágenes por medio de técnicas de visión e inteligencia artificial |
spellingShingle |
Adquisición y reconocimiento de imágenes por medio de técnicas de visión e inteligencia artificial |
title_short |
Adquisición y reconocimiento de imágenes por medio de técnicas de visión e inteligencia artificial |
title_full |
Adquisición y reconocimiento de imágenes por medio de técnicas de visión e inteligencia artificial |
title_fullStr |
Adquisición y reconocimiento de imágenes por medio de técnicas de visión e inteligencia artificial |
title_full_unstemmed |
Adquisición y reconocimiento de imágenes por medio de técnicas de visión e inteligencia artificial |
title_sort |
Adquisición y reconocimiento de imágenes por medio de técnicas de visión e inteligencia artificial |
dc.creator.fl_str_mv |
Ramírez González, Diana Carolina Pulido Sarmiento, Guillermo Gerardino Arévalo, Beatriz Cruz Romero, José Manuel Estupiñán Escalante, Enrique Cancino Suárez, Sandra |
dc.contributor.author.none.fl_str_mv |
Ramírez González, Diana Carolina Pulido Sarmiento, Guillermo Gerardino Arévalo, Beatriz Cruz Romero, José Manuel Estupiñán Escalante, Enrique Cancino Suárez, Sandra |
description |
Este proyecto presenta un sistema que permite reconocer diferentes figuras geométricas, que se encuentran en una banda transportadora. Para el posicionamiento de la banda transportadora se utiliza la técnica de lógica difusa. El control de posicionamiento presenta un error aceptable debido a los protocolos de comunicaciones usados. El reconocimiento de imágenes se realiza a través de técnicas de Visión Artificial y Redes Neuronales. El sistema de reconocimiento de imágenes consta de tres etapas: adquisición de imágenes digitales a color, procesamiento de imágenes y extracción de las diferentes características de las imágenes e identificación de la figura geométrica. Este sistema puede diferenciar siete formas geométricas (círculo, cuadrado, triángulo, rectángulo, elipse, rombo, estrella de cinco puntas), doce colores (Rojo, rojo claro, rojo oscuro, azul, azul claro, azul oscuro, azul lila, verde, verde claro, verde oscuro, amarillo, amarillo quemado) y tres tamaños (grande, mediano, pequeño). El tratamiento de las imágenes de las figuras requiere técnicas diversas para la identificación de forma como: métrica y diferencia entre ejes principales. Estas características de las imágenes son usadas en la etapa de identificación de las figuras por medio de las técnicas clásicas de visión artificial y a su vez conforma los vectores de entrada a las redes neuronales. Con los resultados obtenidos se comparan las técnicas de visión artificial y redes neuronales, con el fin de determinar qué herramienta presenta un mejor desempeño en el problema planteado. |
publishDate |
2009 |
dc.date.issued.none.fl_str_mv |
2009-06-30 |
dc.date.accessioned.none.fl_str_mv |
2021-09-24T13:17:19Z |
dc.date.available.none.fl_str_mv |
2021-09-24T13:17:19Z |
dc.type.coarversion.fl_str_mv |
http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85 |
dc.type.coar.fl_str_mv |
http://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1 |
dc.type.drive.none.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/article |
dc.identifier.none.fl_str_mv |
http://revistas.ustabuca.edu.co/index.php/ITECKNE/article/view/290 10.15332/iteckne.v6i1.290 |
dc.identifier.uri.none.fl_str_mv |
http://hdl.handle.net/11634/36079 |
url |
http://revistas.ustabuca.edu.co/index.php/ITECKNE/article/view/290 http://hdl.handle.net/11634/36079 |
identifier_str_mv |
10.15332/iteckne.v6i1.290 |
dc.language.iso.none.fl_str_mv |
spa |
language |
spa |
dc.relation.none.fl_str_mv |
http://revistas.ustabuca.edu.co/index.php/ITECKNE/article/view/290/290 |
dc.relation.citationissue.spa.fl_str_mv |
ITECKNE; Vol 6 No 1 (2009); 5-13 |
dc.relation.citationissue.eng.fl_str_mv |
ITECKNE; Vol 6 No 1 (2009); 5-13 |
dc.relation.citationissue.none.fl_str_mv |
2339-3483 1692-1798 |
dc.rights.eng.fl_str_mv |
Copyright (c) 2018 ITECKNE |
dc.rights.coar.fl_str_mv |
http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 |
rights_invalid_str_mv |
Copyright (c) 2018 ITECKNE http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 |
dc.format.mimetype.none.fl_str_mv |
application/pdf |
dc.publisher.eng.fl_str_mv |
Universidad Santo Tomás. Seccional Bucaramanga |
institution |
Universidad Santo Tomás |
repository.name.fl_str_mv |
Repositorio Universidad Santo Tomás |
repository.mail.fl_str_mv |
noreply@usta.edu.co |
_version_ |
1800786363458519040 |