Sistema automático de toma de datos en la calibración de Multímetros Digitales a Través de Procesamiento Digital de Imágenes

ilustraciones, fotografías a color, gráficos

Autores:
Hurtado Castaño, José Felipe
Tipo de recurso:
Fecha de publicación:
2022
Institución:
Universidad Nacional de Colombia
Repositorio:
Universidad Nacional de Colombia
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repositorio.unal.edu.co:unal/82929
Acceso en línea:
https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/82929
https://repositorio.unal.edu.co/
Palabra clave:
Image compression
Image processing - Digital techniques
Comprensión de imágenes
Procesamiento digital de imágenes
Multímetros Digitales de Mano
Calibración de Multímetros
Procesamiento de Imágenes
Estimación de Incertidumbre
Validez de los Resultados
Digital Handheld Multimeter
Multimeter Calibration
Image Processing
Uncertainty Estimation
Validity of Results
Rights
openAccess
License
Atribución-SinDerivadas 4.0 Internacional
id UNACIONAL2_f686bb12198f08617afcde405d5bb719
oai_identifier_str oai:repositorio.unal.edu.co:unal/82929
network_acronym_str UNACIONAL2
network_name_str Universidad Nacional de Colombia
repository_id_str
dc.title.spa.fl_str_mv Sistema automático de toma de datos en la calibración de Multímetros Digitales a Través de Procesamiento Digital de Imágenes
dc.title.translated.eng.fl_str_mv Automatic data acquisition system for the calibration of digital multimeters through digital image processing
title Sistema automático de toma de datos en la calibración de Multímetros Digitales a Través de Procesamiento Digital de Imágenes
spellingShingle Sistema automático de toma de datos en la calibración de Multímetros Digitales a Través de Procesamiento Digital de Imágenes
Image compression
Image processing - Digital techniques
Comprensión de imágenes
Procesamiento digital de imágenes
Multímetros Digitales de Mano
Calibración de Multímetros
Procesamiento de Imágenes
Estimación de Incertidumbre
Validez de los Resultados
Digital Handheld Multimeter
Multimeter Calibration
Image Processing
Uncertainty Estimation
Validity of Results
title_short Sistema automático de toma de datos en la calibración de Multímetros Digitales a Través de Procesamiento Digital de Imágenes
title_full Sistema automático de toma de datos en la calibración de Multímetros Digitales a Través de Procesamiento Digital de Imágenes
title_fullStr Sistema automático de toma de datos en la calibración de Multímetros Digitales a Través de Procesamiento Digital de Imágenes
title_full_unstemmed Sistema automático de toma de datos en la calibración de Multímetros Digitales a Través de Procesamiento Digital de Imágenes
title_sort Sistema automático de toma de datos en la calibración de Multímetros Digitales a Través de Procesamiento Digital de Imágenes
dc.creator.fl_str_mv Hurtado Castaño, José Felipe
dc.contributor.advisor.none.fl_str_mv Quintero Quintero, Jesús María
Vargas Chavarro, Angélica
dc.contributor.author.none.fl_str_mv Hurtado Castaño, José Felipe
dc.contributor.researchgroup.spa.fl_str_mv Grupo de Investigación en Metrología, Iluminación y Radiometría - Matisse
dc.subject.lemb.eng.fl_str_mv Image compression
Image processing - Digital techniques
topic Image compression
Image processing - Digital techniques
Comprensión de imágenes
Procesamiento digital de imágenes
Multímetros Digitales de Mano
Calibración de Multímetros
Procesamiento de Imágenes
Estimación de Incertidumbre
Validez de los Resultados
Digital Handheld Multimeter
Multimeter Calibration
Image Processing
Uncertainty Estimation
Validity of Results
dc.subject.lemb.spa.fl_str_mv Comprensión de imágenes
Procesamiento digital de imágenes
dc.subject.proposal.spa.fl_str_mv Multímetros Digitales de Mano
Calibración de Multímetros
Procesamiento de Imágenes
Estimación de Incertidumbre
Validez de los Resultados
dc.subject.proposal.eng.fl_str_mv Digital Handheld Multimeter
Multimeter Calibration
Image Processing
Uncertainty Estimation
Validity of Results
description ilustraciones, fotografías a color, gráficos
publishDate 2022
dc.date.issued.none.fl_str_mv 2022
dc.date.accessioned.none.fl_str_mv 2023-01-13T20:24:40Z
dc.date.available.none.fl_str_mv 2023-01-13T20:24:40Z
dc.type.spa.fl_str_mv Trabajo de grado - Maestría
dc.type.driver.spa.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/masterThesis
dc.type.version.spa.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/acceptedVersion
dc.type.content.spa.fl_str_mv Text
dc.type.redcol.spa.fl_str_mv http://purl.org/redcol/resource_type/TM
status_str acceptedVersion
dc.identifier.uri.none.fl_str_mv https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/82929
dc.identifier.instname.spa.fl_str_mv Universidad Nacional de Colombia
dc.identifier.reponame.spa.fl_str_mv Repositorio Institucional Universidad Nacional de Colombia
dc.identifier.repourl.spa.fl_str_mv https://repositorio.unal.edu.co/
url https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/82929
https://repositorio.unal.edu.co/
identifier_str_mv Universidad Nacional de Colombia
Repositorio Institucional Universidad Nacional de Colombia
dc.language.iso.spa.fl_str_mv spa
language spa
dc.relation.references.spa.fl_str_mv Alonso, V., Dacal-Nieto, A., Barreto, L., Amaral, A., and Rivero, E. (2019). Industry 4.0 implications in machine vision metrology: An overview. Procedia Manufacturing, 41:359– 366. Disponible en https://doi.org/10.1016/j.promfg.2019.09.020.
Andria, G., Cavone, G., Fabbiano, L., Giaquinto, N., and Savino, M. (2009). Automatic calibration system for digital instruments without built-in communication interface. 19th IMEKO World Congress 2009, 3:1934–1937.
Bauer, J. M., Bas, G., Durakbasa, N. M., and Kopacek, P. (2015). Development Trends in Automation and Metrology. IFAC-PapersOnLine, 48(24):168–172. Disponible en http: //dx.doi.org/10.1016/j.ifacol.2015.12.077.
Bureau International de Pois et Measure Joint Committee for Guides in Metrology, B. (2008). Evaluation of measurement data — Guide to the expression of uncertainty in measurement. International Organization for Standardization Geneva ISBN, 50(September):134.
Centro Español de Metrología (2020). Procedimiento EL-001 PROCEDIMIENTO PARA LA CALIBRACION DE MULTÍMETROS DIGITALES CON MENOS DE 6 ½ DÍGITOS DE RESOLUCIÓN . Madrid.
EA Laboratory Committee (2022). EA-4/02 M: 2022 Evaluation of the Uncertainty of Measurement in calibration. Disponible en https://www.enac.es/documents/7020/ 635abf3f-262a-4b3b-952f-10336cdfae9e.
European Association of National Metrology Institutes (2015). Guidelines on the Calibration of Digital Multimeters EURAMET cg-15. Number 3. Braunschweig.
FLUKE CORPORATION (2001). Models 110, 112 112 True-rms Multimeters, Manual de uso. (November 2000). Disponible en http://www.isotest.es/web/Soporte/manuales/ FLUKE/manualesdeusuario/FLUKE112-USUARIO.pdf.
FLUKE CORPORATION (2005). 87V Ex True-rms Multimeter, Manual de uso. (December). Disponible en https://dam-assets.fluke.com/s3fs-public/87vex___umspa0000.pdf.
FLUKE CORPORATION (2006). 5500A Multi-Product Calibrator, Operator Manual. (December 1994). Disponible en https://la.flukecal.com/literature/ product-manuals/5500a-operator-manual.
FLUKE CORPORATION (2014). Conceptos básicos de los multímetros digitales.
FLUKE CORPORATION (2015). 175, 177, 179 True-rms Multimeters, Manual de uso. (May 2002):1–22. Disponible en https://dam-assets.fluke.com/s3fs-public/175___ __umspa0200.pdf.
Goodfellow, I. J., Bulatov, Y., Ibarz, J., Arnoud, S., and Shet, V. (2014). Multi-digit number recognition from street view imagery using deep convolutional neural networks. 2nd International Conference on Learning Representations, ICLR 2014 - Conference Track Proceedings, pages 1–13.
Joint Committee for Guides in Metrology (2012). Vocabulario Internacional de Metrología - Conceptos fundamentales y generales, y términos asociados (VIM), volume 3ª Edición.
Khudonogova, L. I. (2013). REMOTE CALIBRATION USING LABVIEW VIRTUAL INSTRUMENT TECHNOLOGY. XIX International conference - Modern technique and technologies, pages 225–226.
Kulkarni, P. H. and Kute, P. D. (2016). Optical numeral recognition algorithm for seven segment display. Conference on Advances in Signal Processing, CASP 2016, pages 397– 401. Disponible en https://doi.org/10.1109/CASP.2016.7746203.
Lind, D. A., Marchal, W. G., and Wathen, S. A. (2014). Estad´ıstica Aplicada a los Negocios Y La Econom´ıa, volume XVI. M´exico D.F., 15 edition.
Marbán, R. and Pellecer, J. (2002). Metrología para no-metrólogos
Matan, O., Burges, J. C., LeCun, Y., and Denker, J. S. (1992). Multi-digit recognition using a space displacement neural network. Proc. NIPS, pages 488–495. Disponible en https: //pdfs.semanticscholar.org/464e/8d981df7f326c3af6e9d7bd627f83e438816.pdf.
Metas y Metrólogos Asociados (2006). Capacidad de Medición La Guía MetAs. Guía Metas, 3. Disponible en http://www.metas.com.mx/guiametas/ La-Guia-MetAs-06-03-Mejor-Capacidad-de-Medicion.pdf.
Mo, W., Pei, L., Huang, Q., and Liao, W. (2020). Digital multimeter reading recognition for automation verification. ACM International Conference Proceeding Series, pages 217–221. Disponible en https://doi.org/10.1145/3421766.3421821.
Netzer, Y., Wang, T., Coates, A., Bissacco, A., Wu, B., and Ng, A. Y. (2011). Reading Digits in Natural Images with Unsupervised Feature Learning. Voprosy neˇırokhirurgii, 16(5):9–13. Disponible en https://storage.googleapis.com/ pub-tools-public-publication-data/pdf/37648.pdf.
Ondrej, M., Zboril Frantisek, V., and Martin, D. (2007). Algorithmic and mathematical principles of automatic number plate recognition systems. Brno University of Technology, pages 20–22.
Organización Internacional de Normalización (2011). Evaluación de la conformidad - Requisitos generales para los ensayos de aptitud (ISO 17043). Disponible en https: //www.iso.org/obp/ui#iso:std:iso-iec:17043:ed-1:v1:es.
Organización Internacional de Normalización (2015). Statistical methods for use in proficiency testing by interlaboratory comparison (ISO 13528). Disponible en https://www. iso.org/standard/56125.html.
Organización Internacional de Normalización and Comisión Electrotécnica Internacional (2017). General requirements for the competence of testing and calibration laboratories (ISO 17025). Disponible en https://www.iso.org/obp/ui/#iso:std:iso-iec:17025: ed-3:v1:en
Red Colombiana de Metrología, Instituto Nacional de Metrología de Colombia, and Organismo Nacional de Acreditación de Colombia (2019). GUÍA PARA LA CALIBRACIÓN DE MULTIMETROS DIGITALES 4 5/6 (50 000 CUENTAS) INM/GTM EM-CCA/01. Number 1. Bogotá.
Rosebrock, A. (2017). Recognizing digits with OpenCV and Python. pyimagesearch. https: //pyimagesearch.com/2017/02/13/recognizing-digits-with-opencv-and-python/.
Saad, N. M., Noor, N. S., Abdullah, A. R., Fong, O. Y., and Rahman, N. N. (2017). Realtime LCD digit recognition system. Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science, 6(2):402–411. Disponible en https://doi.org/10.11591/ijeecs.v6. i2.pp402-411.
Shenoy, V. N. and Aalami, O. O. (2017). Utilizing Smartphone-Based Machine Learning in Medical Monitor Data Collection: Seven Segment Digit Recognition. AMIA ... Annual Symposium proceedings. AMIA Symposium, 2017:1564–1570.
Slavov, V. and Tashev, T. (2017). Closed-loop DMM calibration English Language Faculty of Engineering. (February 2014):4–7. Disponible en https://www.researchgate.net/ publication/229020793_Closed-loop_DMM_calibration.
Solano, G. (2020). Reconocimiento de matrículas vehiculares — OpenCV, Pytesseract (OCR) – Python. OMES. https://omes-va.com/ reconocimiento-de-matriculas-vehiculares-opencv-pytesseract-ocr-python/.
Vallejo, M., De La Espriella, C., Gómez-Santamaría, J., Ramírez-Barrera, A. F., and Delgado Trejos, E. (2019). Soft metrology based on machine learning: A review. Measurement Science and Technology, 31(3). Disponible en https://doi.org/10.1088/1361-6501/ ab4b39.
Wu, C., Wu, Q., Yuan, C., Li, P., Zhang, Y., and Xiao, Y. (2018). Multimeter digital recognition based on feature coding detection. Proceedings - 2017 10th International Congress on Image and Signal Processing, BioMedical Engineering and Informatics, CISP-BMEI 2017, 2018-January:1–6. Disponible en https://doi.org/10.1109/CISP-BMEI.2017.8302009.
Zhang, M., Li, K., Wang, J., and He, S. (2014). An on-site calibration system for electronic instrument transformers based on LabVIEW. Metrology and Measurement Systems, 21(2):257–270. Disponible en https://doi.org/10.2478/mms-2014-0022.
dc.rights.coar.fl_str_mv http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.rights.license.spa.fl_str_mv Atribución-SinDerivadas 4.0 Internacional
dc.rights.uri.spa.fl_str_mv http://creativecommons.org/licenses/by-nd/4.0/
dc.rights.accessrights.spa.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
rights_invalid_str_mv Atribución-SinDerivadas 4.0 Internacional
http://creativecommons.org/licenses/by-nd/4.0/
http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.extent.spa.fl_str_mv xi. 131 páginas
dc.format.mimetype.spa.fl_str_mv application/pdf
dc.publisher.spa.fl_str_mv Universidad Nacional de Colombia
dc.publisher.program.spa.fl_str_mv Bogotá - Ingeniería - Maestría en Ingeniería - Automatización Industrial
dc.publisher.faculty.spa.fl_str_mv Facultad de Ingeniería
dc.publisher.place.spa.fl_str_mv Bogotá, Colombia
dc.publisher.branch.spa.fl_str_mv Universidad Nacional de Colombia - Sede Bogotá
institution Universidad Nacional de Colombia
bitstream.url.fl_str_mv https://repositorio.unal.edu.co/bitstream/unal/82929/1/license.txt
https://repositorio.unal.edu.co/bitstream/unal/82929/2/1016074514.2022.pdf
https://repositorio.unal.edu.co/bitstream/unal/82929/3/1016074514.2022.pdf.jpg
bitstream.checksum.fl_str_mv eb34b1cf90b7e1103fc9dfd26be24b4a
39833c024332afbc38b731cca8e20e6f
b9463a676d0f98c535f9df2acb78923b
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
MD5
MD5
repository.name.fl_str_mv Repositorio Institucional Universidad Nacional de Colombia
repository.mail.fl_str_mv repositorio_nal@unal.edu.co
_version_ 1814089531139293184
spelling Atribución-SinDerivadas 4.0 Internacionalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Quintero Quintero, Jesús Maríaed8f7e40c3aa175d5f3add4f4e42bd8bVargas Chavarro, Angélica6168de0402933013221c5e5f5b974f4cHurtado Castaño, José Felipe55241ff32d2503075592a72b67bed48bGrupo de Investigación en Metrología, Iluminación y Radiometría - Matisse2023-01-13T20:24:40Z2023-01-13T20:24:40Z2022https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/82929Universidad Nacional de ColombiaRepositorio Institucional Universidad Nacional de Colombiahttps://repositorio.unal.edu.co/ilustraciones, fotografías a color, gráficosEl proyecto tuvo como propósito desarrollar un sistema automático de adquisición y reconocimiento de las mediciones realizadas por multímetros digitales mediante el uso de imágenes; esto planteado con el fin de mejorar su proceso de calibración en las magnitudes de intensidad de corriente continua, alterna, tensión continua, alterna y resistencia eléctrica. Se desarrolló así un sistema que automáticamente captura, procesa y reconoce los valores asociados a las lecturas de multímetros en su proceso de calibración, el cual se implementó en tres etapas: La primera etapa consistió en la creación de una base de datos con información de los modelos de multímetro a calibrar, del instrumento patrón (evaluando la viabilidad de usarlo en el proceso) y de los puntos de calibración. En una segunda etapa, se elaboró un algoritmo de identificación y clasificación de los valores visualizados en el multímetro bajo prueba. Este algoritmo alcanzó un nivel de exactitud de reconocimiento global (realizado sobre 600 muestras) del 99,33 %. En una tercera etapa se realizó el proceso de estimación de incertidumbres, el reporte y evaluación de la validez de los resultados. A partir de este último subproceso se determinó que el sistema de captura y de estimación de las incertidumbres es adecuado para realizar la calibración de los multímetros digitales de mano evaluados. (texto tomado de la fuente)The purpose of the project was to develop an automatic system for the acquisition and recognition of measurements taken by digital multimeters through the use of images; this was proposed in order to improve their calibration process in the magnitudes of direct and alternating current, direct and alternating voltage and electrical resistance. Thus, a system was developed to automatically capture, process and recognize the values associated with multimeter readings in its calibration process, divided in three stages: The first stage consisted onto create a database with information of the multimeter models to be calibrated, the standard instrument (evaluating the feasibility of using it in the process) and the calibration points. In a second stage, an algorithm was developed to identify and classify the values displayed on the under test multimeter. This algorithm achieved a global recognition accuracy level (performed on 600 samples) of 99,33 %. In a third stage, the process of uncertainty estimation, reporting and evaluation of the validity of the results was carried out. From this last subprocess, it was determined that the capture and uncertainty estimation system is adequate to perform the calibration of the evaluated handheld digital multimeters.Maestríaxi. 131 páginasapplication/pdfspaUniversidad Nacional de ColombiaBogotá - Ingeniería - Maestría en Ingeniería - Automatización IndustrialFacultad de IngenieríaBogotá, ColombiaUniversidad Nacional de Colombia - Sede BogotáSistema automático de toma de datos en la calibración de Multímetros Digitales a Través de Procesamiento Digital de ImágenesAutomatic data acquisition system for the calibration of digital multimeters through digital image processingTrabajo de grado - Maestríainfo:eu-repo/semantics/masterThesisinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionTexthttp://purl.org/redcol/resource_type/TMAlonso, V., Dacal-Nieto, A., Barreto, L., Amaral, A., and Rivero, E. (2019). Industry 4.0 implications in machine vision metrology: An overview. Procedia Manufacturing, 41:359– 366. Disponible en https://doi.org/10.1016/j.promfg.2019.09.020.Andria, G., Cavone, G., Fabbiano, L., Giaquinto, N., and Savino, M. (2009). Automatic calibration system for digital instruments without built-in communication interface. 19th IMEKO World Congress 2009, 3:1934–1937.Bauer, J. M., Bas, G., Durakbasa, N. M., and Kopacek, P. (2015). Development Trends in Automation and Metrology. IFAC-PapersOnLine, 48(24):168–172. Disponible en http: //dx.doi.org/10.1016/j.ifacol.2015.12.077.Bureau International de Pois et Measure Joint Committee for Guides in Metrology, B. (2008). Evaluation of measurement data — Guide to the expression of uncertainty in measurement. International Organization for Standardization Geneva ISBN, 50(September):134.Centro Español de Metrología (2020). Procedimiento EL-001 PROCEDIMIENTO PARA LA CALIBRACION DE MULTÍMETROS DIGITALES CON MENOS DE 6 ½ DÍGITOS DE RESOLUCIÓN . Madrid.EA Laboratory Committee (2022). EA-4/02 M: 2022 Evaluation of the Uncertainty of Measurement in calibration. Disponible en https://www.enac.es/documents/7020/ 635abf3f-262a-4b3b-952f-10336cdfae9e.European Association of National Metrology Institutes (2015). Guidelines on the Calibration of Digital Multimeters EURAMET cg-15. Number 3. Braunschweig.FLUKE CORPORATION (2001). Models 110, 112 112 True-rms Multimeters, Manual de uso. (November 2000). Disponible en http://www.isotest.es/web/Soporte/manuales/ FLUKE/manualesdeusuario/FLUKE112-USUARIO.pdf.FLUKE CORPORATION (2005). 87V Ex True-rms Multimeter, Manual de uso. (December). Disponible en https://dam-assets.fluke.com/s3fs-public/87vex___umspa0000.pdf.FLUKE CORPORATION (2006). 5500A Multi-Product Calibrator, Operator Manual. (December 1994). Disponible en https://la.flukecal.com/literature/ product-manuals/5500a-operator-manual.FLUKE CORPORATION (2014). Conceptos básicos de los multímetros digitales.FLUKE CORPORATION (2015). 175, 177, 179 True-rms Multimeters, Manual de uso. (May 2002):1–22. Disponible en https://dam-assets.fluke.com/s3fs-public/175___ __umspa0200.pdf.Goodfellow, I. J., Bulatov, Y., Ibarz, J., Arnoud, S., and Shet, V. (2014). Multi-digit number recognition from street view imagery using deep convolutional neural networks. 2nd International Conference on Learning Representations, ICLR 2014 - Conference Track Proceedings, pages 1–13.Joint Committee for Guides in Metrology (2012). Vocabulario Internacional de Metrología - Conceptos fundamentales y generales, y términos asociados (VIM), volume 3ª Edición.Khudonogova, L. I. (2013). REMOTE CALIBRATION USING LABVIEW VIRTUAL INSTRUMENT TECHNOLOGY. XIX International conference - Modern technique and technologies, pages 225–226.Kulkarni, P. H. and Kute, P. D. (2016). Optical numeral recognition algorithm for seven segment display. Conference on Advances in Signal Processing, CASP 2016, pages 397– 401. Disponible en https://doi.org/10.1109/CASP.2016.7746203.Lind, D. A., Marchal, W. G., and Wathen, S. A. (2014). Estad´ıstica Aplicada a los Negocios Y La Econom´ıa, volume XVI. M´exico D.F., 15 edition.Marbán, R. and Pellecer, J. (2002). Metrología para no-metrólogosMatan, O., Burges, J. C., LeCun, Y., and Denker, J. S. (1992). Multi-digit recognition using a space displacement neural network. Proc. NIPS, pages 488–495. Disponible en https: //pdfs.semanticscholar.org/464e/8d981df7f326c3af6e9d7bd627f83e438816.pdf.Metas y Metrólogos Asociados (2006). Capacidad de Medición La Guía MetAs. Guía Metas, 3. Disponible en http://www.metas.com.mx/guiametas/ La-Guia-MetAs-06-03-Mejor-Capacidad-de-Medicion.pdf.Mo, W., Pei, L., Huang, Q., and Liao, W. (2020). Digital multimeter reading recognition for automation verification. ACM International Conference Proceeding Series, pages 217–221. Disponible en https://doi.org/10.1145/3421766.3421821.Netzer, Y., Wang, T., Coates, A., Bissacco, A., Wu, B., and Ng, A. Y. (2011). Reading Digits in Natural Images with Unsupervised Feature Learning. Voprosy neˇırokhirurgii, 16(5):9–13. Disponible en https://storage.googleapis.com/ pub-tools-public-publication-data/pdf/37648.pdf.Ondrej, M., Zboril Frantisek, V., and Martin, D. (2007). Algorithmic and mathematical principles of automatic number plate recognition systems. Brno University of Technology, pages 20–22.Organización Internacional de Normalización (2011). Evaluación de la conformidad - Requisitos generales para los ensayos de aptitud (ISO 17043). Disponible en https: //www.iso.org/obp/ui#iso:std:iso-iec:17043:ed-1:v1:es.Organización Internacional de Normalización (2015). Statistical methods for use in proficiency testing by interlaboratory comparison (ISO 13528). Disponible en https://www. iso.org/standard/56125.html.Organización Internacional de Normalización and Comisión Electrotécnica Internacional (2017). General requirements for the competence of testing and calibration laboratories (ISO 17025). Disponible en https://www.iso.org/obp/ui/#iso:std:iso-iec:17025: ed-3:v1:enRed Colombiana de Metrología, Instituto Nacional de Metrología de Colombia, and Organismo Nacional de Acreditación de Colombia (2019). GUÍA PARA LA CALIBRACIÓN DE MULTIMETROS DIGITALES 4 5/6 (50 000 CUENTAS) INM/GTM EM-CCA/01. Number 1. Bogotá.Rosebrock, A. (2017). Recognizing digits with OpenCV and Python. pyimagesearch. https: //pyimagesearch.com/2017/02/13/recognizing-digits-with-opencv-and-python/.Saad, N. M., Noor, N. S., Abdullah, A. R., Fong, O. Y., and Rahman, N. N. (2017). Realtime LCD digit recognition system. Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science, 6(2):402–411. Disponible en https://doi.org/10.11591/ijeecs.v6. i2.pp402-411.Shenoy, V. N. and Aalami, O. O. (2017). Utilizing Smartphone-Based Machine Learning in Medical Monitor Data Collection: Seven Segment Digit Recognition. AMIA ... Annual Symposium proceedings. AMIA Symposium, 2017:1564–1570.Slavov, V. and Tashev, T. (2017). Closed-loop DMM calibration English Language Faculty of Engineering. (February 2014):4–7. Disponible en https://www.researchgate.net/ publication/229020793_Closed-loop_DMM_calibration.Solano, G. (2020). Reconocimiento de matrículas vehiculares — OpenCV, Pytesseract (OCR) – Python. OMES. https://omes-va.com/ reconocimiento-de-matriculas-vehiculares-opencv-pytesseract-ocr-python/.Vallejo, M., De La Espriella, C., Gómez-Santamaría, J., Ramírez-Barrera, A. F., and Delgado Trejos, E. (2019). Soft metrology based on machine learning: A review. Measurement Science and Technology, 31(3). Disponible en https://doi.org/10.1088/1361-6501/ ab4b39.Wu, C., Wu, Q., Yuan, C., Li, P., Zhang, Y., and Xiao, Y. (2018). Multimeter digital recognition based on feature coding detection. Proceedings - 2017 10th International Congress on Image and Signal Processing, BioMedical Engineering and Informatics, CISP-BMEI 2017, 2018-January:1–6. Disponible en https://doi.org/10.1109/CISP-BMEI.2017.8302009.Zhang, M., Li, K., Wang, J., and He, S. (2014). An on-site calibration system for electronic instrument transformers based on LabVIEW. Metrology and Measurement Systems, 21(2):257–270. Disponible en https://doi.org/10.2478/mms-2014-0022.Image compressionImage processing - Digital techniquesComprensión de imágenesProcesamiento digital de imágenesMultímetros Digitales de ManoCalibración de MultímetrosProcesamiento de ImágenesEstimación de IncertidumbreValidez de los ResultadosDigital Handheld MultimeterMultimeter CalibrationImage ProcessingUncertainty EstimationValidity of ResultsSistema automático de toma de datos en la calibración de Multímetros Digitales a Través de Procesamiento Digital de ImágenesSistema automático de toma de datos en la calibración de Multímetros Digitales a Través de Procesamiento Digital de ImágenesPúblico generalLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-85879https://repositorio.unal.edu.co/bitstream/unal/82929/1/license.txteb34b1cf90b7e1103fc9dfd26be24b4aMD51ORIGINAL1016074514.2022.pdf1016074514.2022.pdfTesis de Maestría en Ingeniería - Automatización Industrialapplication/pdf6426264https://repositorio.unal.edu.co/bitstream/unal/82929/2/1016074514.2022.pdf39833c024332afbc38b731cca8e20e6fMD52THUMBNAIL1016074514.2022.pdf.jpg1016074514.2022.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg4402https://repositorio.unal.edu.co/bitstream/unal/82929/3/1016074514.2022.pdf.jpgb9463a676d0f98c535f9df2acb78923bMD53unal/82929oai:repositorio.unal.edu.co:unal/829292023-08-12 23:03:47.318Repositorio Institucional Universidad Nacional de Colombiarepositorio_nal@unal.edu.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