Algoritmo para reconocimiento de fallas tipo fisura en pavimiento rígido mediante tratamiento de imágenes digitales
La necesidad de avanzar hacía planes de gestión de pavimentos más eficaces, eficientes y económicos ha impulsado el uso de tecnologías para la evaluación del estado del pavimento, destacándose el reconocimiento de fisuras mediante el procesamiento de imágenes digitales. En este contexto, y como part...
- Autores:
-
Castillo Rangel, Miguel Andrés
Mesa Ribero, Sulay Tatiana
- Tipo de recurso:
- http://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcce
- Fecha de publicación:
- 2011
- Institución:
- Universidad Industrial de Santander
- Repositorio:
- Repositorio UIS
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:noesis.uis.edu.co:20.500.14071/25020
- Palabra clave:
- Algoritmo
Pavimento rígido
Fisuras
Procesamiento de imágenes digitales.
Concrete pavement
Cracks
Digital image processing.
- Rights
- License
- Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)
id |
UISANTADR2_851797260f048fadb2e479a557de7f72 |
---|---|
oai_identifier_str |
oai:noesis.uis.edu.co:20.500.14071/25020 |
network_acronym_str |
UISANTADR2 |
network_name_str |
Repositorio UIS |
repository_id_str |
|
dc.title.none.fl_str_mv |
Algoritmo para reconocimiento de fallas tipo fisura en pavimiento rígido mediante tratamiento de imágenes digitales |
dc.title.english.none.fl_str_mv |
Concrete pavement cracks recognition algorithmbased on digital image processing |
title |
Algoritmo para reconocimiento de fallas tipo fisura en pavimiento rígido mediante tratamiento de imágenes digitales |
spellingShingle |
Algoritmo para reconocimiento de fallas tipo fisura en pavimiento rígido mediante tratamiento de imágenes digitales Algoritmo Pavimento rígido Fisuras Procesamiento de imágenes digitales. Concrete pavement Cracks Digital image processing. |
title_short |
Algoritmo para reconocimiento de fallas tipo fisura en pavimiento rígido mediante tratamiento de imágenes digitales |
title_full |
Algoritmo para reconocimiento de fallas tipo fisura en pavimiento rígido mediante tratamiento de imágenes digitales |
title_fullStr |
Algoritmo para reconocimiento de fallas tipo fisura en pavimiento rígido mediante tratamiento de imágenes digitales |
title_full_unstemmed |
Algoritmo para reconocimiento de fallas tipo fisura en pavimiento rígido mediante tratamiento de imágenes digitales |
title_sort |
Algoritmo para reconocimiento de fallas tipo fisura en pavimiento rígido mediante tratamiento de imágenes digitales |
dc.creator.fl_str_mv |
Castillo Rangel, Miguel Andrés Mesa Ribero, Sulay Tatiana |
dc.contributor.advisor.none.fl_str_mv |
Porras Diaz, Hernán Sanabria Echeverry, Duván Yahir |
dc.contributor.author.none.fl_str_mv |
Castillo Rangel, Miguel Andrés Mesa Ribero, Sulay Tatiana |
dc.subject.none.fl_str_mv |
Algoritmo Pavimento rígido Fisuras Procesamiento de imágenes digitales. |
topic |
Algoritmo Pavimento rígido Fisuras Procesamiento de imágenes digitales. Concrete pavement Cracks Digital image processing. |
dc.subject.keyword.none.fl_str_mv |
Concrete pavement Cracks Digital image processing. |
description |
La necesidad de avanzar hacía planes de gestión de pavimentos más eficaces, eficientes y económicos ha impulsado el uso de tecnologías para la evaluación del estado del pavimento, destacándose el reconocimiento de fisuras mediante el procesamiento de imágenes digitales. En este contexto, y como parte del desarrollo de un sistema automatizado para la clasificación y evaluación del estado del pavimento en vías urbanas para Bucaramanga y su área metropolitana, en el presente trabajo se propuso un algoritmo capaz de identificar, clasificar y medir las fisuras registradas en imágenes digitales del pavimento rígido. Para realizar el algoritmo, se partió de establecer un procedimiento de recolección de las imágenes digitales, las cuales fueron pre-procesadas con un filtro mediano y una homogenización del fondo. Para segmentar las fisuras se empleó la técnica de crecimiento por regiones, seguida dedos algoritmos: el primero para eliminar los objetos que por su forma discreparan de una fisura, y el segundo para unir los tramos de grietas segmentados. Posteriormente, se establecieron cinco clases de fisuras: borde, longitudinal, transversal, de bloque u otro objeto, las cuales fueron caracterizadas con tres descriptores de forma (extensión, elongación y orientación) y clasificadas con una red neuronal perceptron multicapa. Finalmente, el algoritmo desarrollado se validó para imágenes capturadas dentro y fuera del procedimiento de recolección, obteniéndose, respectivamente, porcentajes de acierto en el clasificador de 84 y 74%. En definitiva, el algoritmo propuesto presenta una gran capacidad de generalización y es considerado novedoso en su tipo por representar, caracterizar y clasificar las fisuras como regiones dentro de las imágenes digitales. Asimismo, los tiempos de ejecución medidos tras implementar el algoritmo en el software Matlab, permiten que éste sea empleado en cualquier sistema semi-automático para la evaluación del estado del pavimento. |
publishDate |
2011 |
dc.date.available.none.fl_str_mv |
2011 2024-03-03T18:36:57Z |
dc.date.created.none.fl_str_mv |
2011 |
dc.date.issued.none.fl_str_mv |
2011 |
dc.date.accessioned.none.fl_str_mv |
2024-03-03T18:36:57Z |
dc.type.local.none.fl_str_mv |
Tesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregrado |
dc.type.hasversion.none.fl_str_mv |
http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f |
dc.type.coar.none.fl_str_mv |
http://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcce |
format |
http://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcce |
dc.identifier.uri.none.fl_str_mv |
https://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/25020 |
dc.identifier.instname.none.fl_str_mv |
Universidad Industrial de Santander |
dc.identifier.reponame.none.fl_str_mv |
Universidad Industrial de Santander |
dc.identifier.repourl.none.fl_str_mv |
https://noesis.uis.edu.co |
url |
https://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/25020 https://noesis.uis.edu.co |
identifier_str_mv |
Universidad Industrial de Santander |
dc.language.iso.none.fl_str_mv |
spa |
language |
spa |
dc.rights.none.fl_str_mv |
http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ |
dc.rights.coar.fl_str_mv |
http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 |
dc.rights.license.none.fl_str_mv |
Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0) |
dc.rights.uri.none.fl_str_mv |
http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0 |
dc.rights.creativecommons.none.fl_str_mv |
Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0) |
rights_invalid_str_mv |
Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0) http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0 Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0) http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 |
dc.format.mimetype.none.fl_str_mv |
application/pdf |
dc.publisher.none.fl_str_mv |
Universidad Industrial de Santander |
dc.publisher.faculty.none.fl_str_mv |
Facultad de Ingenierías Fisicomecánicas |
dc.publisher.program.none.fl_str_mv |
Ingeniería Civil |
dc.publisher.school.none.fl_str_mv |
Escuela de Ingeniería Civil |
publisher.none.fl_str_mv |
Universidad Industrial de Santander |
institution |
Universidad Industrial de Santander |
bitstream.url.fl_str_mv |
https://noesis.uis.edu.co/bitstreams/5bb09669-1132-4e94-bddc-d398fbd52d49/download https://noesis.uis.edu.co/bitstreams/0f31782d-19a2-4de2-8d70-81e16b734b42/download https://noesis.uis.edu.co/bitstreams/de9ee33b-e890-4455-8acc-6db95cc8969f/download |
bitstream.checksum.fl_str_mv |
3f300cacffaa00f2043593f423373833 858850182ad79bfde729b807aede7b44 5958a31099eef91cb9736d81e04c1423 |
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv |
MD5 MD5 MD5 |
repository.name.fl_str_mv |
DSpace at UIS |
repository.mail.fl_str_mv |
noesis@uis.edu.co |
_version_ |
1814095240519221248 |
spelling |
Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)http://purl.org/coar/access_right/c_abf2Porras Diaz, HernánSanabria Echeverry, Duván YahirCastillo Rangel, Miguel AndrésMesa Ribero, Sulay Tatiana2024-03-03T18:36:57Z20112024-03-03T18:36:57Z20112011https://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/25020Universidad Industrial de SantanderUniversidad Industrial de Santanderhttps://noesis.uis.edu.coLa necesidad de avanzar hacía planes de gestión de pavimentos más eficaces, eficientes y económicos ha impulsado el uso de tecnologías para la evaluación del estado del pavimento, destacándose el reconocimiento de fisuras mediante el procesamiento de imágenes digitales. En este contexto, y como parte del desarrollo de un sistema automatizado para la clasificación y evaluación del estado del pavimento en vías urbanas para Bucaramanga y su área metropolitana, en el presente trabajo se propuso un algoritmo capaz de identificar, clasificar y medir las fisuras registradas en imágenes digitales del pavimento rígido. Para realizar el algoritmo, se partió de establecer un procedimiento de recolección de las imágenes digitales, las cuales fueron pre-procesadas con un filtro mediano y una homogenización del fondo. Para segmentar las fisuras se empleó la técnica de crecimiento por regiones, seguida dedos algoritmos: el primero para eliminar los objetos que por su forma discreparan de una fisura, y el segundo para unir los tramos de grietas segmentados. Posteriormente, se establecieron cinco clases de fisuras: borde, longitudinal, transversal, de bloque u otro objeto, las cuales fueron caracterizadas con tres descriptores de forma (extensión, elongación y orientación) y clasificadas con una red neuronal perceptron multicapa. Finalmente, el algoritmo desarrollado se validó para imágenes capturadas dentro y fuera del procedimiento de recolección, obteniéndose, respectivamente, porcentajes de acierto en el clasificador de 84 y 74%. En definitiva, el algoritmo propuesto presenta una gran capacidad de generalización y es considerado novedoso en su tipo por representar, caracterizar y clasificar las fisuras como regiones dentro de las imágenes digitales. Asimismo, los tiempos de ejecución medidos tras implementar el algoritmo en el software Matlab, permiten que éste sea empleado en cualquier sistema semi-automático para la evaluación del estado del pavimento.PregradoIngeniero CivilThe necessity to improve the pavement management plans in terms of efficacy, efficiency and economy have increased the use of technologies for the pavement evaluation, being remarkable the role played by the pavement cracks recognition based on digital image processing. In this context, and as a part of the development of an automated pavement classification and evaluation system, an algorithm capable of identify, classify and measure the distress presents in concrete pavement digital images was proposed. To realize the algorithm, a proceeding for the digital images recollection was established at first, and then a median filter and a background homogenization technique were used to pre-process the images collected. For the cracks segmentation, the region grow technique was used, followed with two algorithms focused on: eliminate the pavement joints or another object which had been segmented but that does not seems like a pavement distress, and join the cracks pieces previously segmented. Latterly, five concrete pavement cracks classes were established: edge, longitudinal, transversal, block and another object, which each of one were characterized using three shape descriptors (extension, elongation and orientation), and then were classified through a perceptron multilayer artificial neuronal network. Finally, the developed algorithm was validated for images that were captured either following or not the established pavement crack recollection proceeding, obtaining, respectively, an accuracy percentage of 84 y 74%. In conclusion, the proposed algorithm presents a great generalization capacity and could be considered as novel in its kind because it represents, characterizes and classifies the concrete pavement distress as regions inside the digital images. Also, the running times registered once the algorithm was implemented in the software Matlab, could asseverate that it may be uses on any semi-automatic pavement evaluation system.application/pdfspaUniversidad Industrial de SantanderFacultad de Ingenierías FisicomecánicasIngeniería CivilEscuela de Ingeniería CivilAlgoritmoPavimento rígidoFisurasProcesamiento de imágenes digitales.Concrete pavementCracksDigital image processing.Algoritmo para reconocimiento de fallas tipo fisura en pavimiento rígido mediante tratamiento de imágenes digitalesConcrete pavement cracks recognition algorithmbased on digital image processingTesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fhttp://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcceORIGINALCarta de autorización.pdfapplication/pdf86317https://noesis.uis.edu.co/bitstreams/5bb09669-1132-4e94-bddc-d398fbd52d49/download3f300cacffaa00f2043593f423373833MD51Documento.pdfapplication/pdf6653921https://noesis.uis.edu.co/bitstreams/0f31782d-19a2-4de2-8d70-81e16b734b42/download858850182ad79bfde729b807aede7b44MD52Nota de proyecto.pdfapplication/pdf1479219https://noesis.uis.edu.co/bitstreams/de9ee33b-e890-4455-8acc-6db95cc8969f/download5958a31099eef91cb9736d81e04c1423MD5320.500.14071/25020oai:noesis.uis.edu.co:20.500.14071/250202024-03-03 13:36:57.193http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/open.accesshttps://noesis.uis.edu.coDSpace at UISnoesis@uis.edu.co |