Zernike moments and genetic algorithm : tutorial and application

Aims/ objectives: To demontrate effectiveness of Zernike Moments for Image Classification. Zernike moment(ZM) is an excellent region-based moment which has attracted the attentions of many image processing researchers since its first application to image analysis. Many papers have been published on several works done on ZM but no single paper ever give a detailed information of how the computation of ZM is done from the time the image is captured to the computation of ZM. This work showed how to effectively apply ZM on RGB images. We have demonstrated the effectiveness of Zernike moment in image classification system. A neuro-genetic intelligent system has been built with PNN classifier. The feature extracted viz ZM and Geometric features were further subjected to GA to bring the best combinatorial features for optimal accuracy. The algebraic structure of our novel fitness function enabled the GA to select the best results. The 10-fold CV used enabled the whole system to be unbiased giving a classification accuracy of 90.05%. A demonstration of affine properties of ZM are comprehensively stated and explained. In summary, the ZM enabled the classifier to have improved accuracy of 91% as compared with Geometric features with 89% accuracy

NEW APPROACH FOR 3D OBJECT RECOGNITION USING NON UNIFORM FOURIER AND MOMENTS COEFFICIENTS

In this paper, new descriptors have been proposed which are invariant to rotation and affinity transformations (Non Uniform Fourier and moments coefficients). These descriptors are computed using Fourier or moments coefficients obtained from development of object coordinates. These coordinates are parameterized with a function also invariant to affinity. The normal Fourier transform depends on points index, the Non Uniform transform proposed here depend on a parameter. This parameter depends on shape not on order of points. The proposed descriptors are easy to extract and are extensible to higher dimension

Sistema de asistencia y monitoreo para un parqueadero en entorno abierto usando visión artificial

El procesamiento digital de imágenes (por sus siglas en inglés, DIP), son las técnicas que se aplican a la figura con el fin de extraer información y mejorar su calidad visual, para esto se hace uso de la morfología matemática, es decir, el procesamiento interno de sus elementos, adoptando la imagen como un conjunto numérico organizado, a lo que se le denomina matriz. El objetivo de este proyecto es ofrecer un control a los estacionamientos vehiculares abiertos, facilitando la ubicación de lugares libres a conductores y operarios, esto se logra mediante el uso de cámaras, dando como resultado la cantidad de lugares disponibles y la ruta que deben tomar los vehículos al ingresar

Comparative Study of Hu Moments and Zernike Moments in Object Recognition

There are lots of ways to perform object recognition. This paper is part of a project studying object recognition. The project is intended as a starting point to further learning about object recognition. Therefore, moment invariants are studied as a good starting point. Hu moment invariant methods and Zernike moment invariant methods are implemented and compared. Zernike moment invariants are shown to outperform Hu moment invariants

Vision-Based Automated Hole Assembly System with Quality Inspection

Automated manufacturing, driven by rising demands for mass-produced products, calls for efficient systems such as the peg-in-hole assembly. Traditional industrial robots perform these tasks but often fall short in speed during pick-and-place processes. This study presents an innovative mechatronic system for peg-in-hole assembly, integrating a novel peg insertion tool, assembly mechanism and control algorithm. This combination achieves peg insertion with a 200 µm tolerance without the need for pick-and-place, meeting the requirements for high precision and rapidity in modern manufacturing. Dual cameras and computer vision techniques, both traditional and machine learning (ML)-based, are employed to detect workpiece features essential for assembly. Traditional methods focus on image enhancement, edge detection and circular feature recognition, whereas ML verifies workpiece positions. This research also introduces a novel statistical quality inspection, offering an alternative to standard ML inspections. Through rigorous testing on varied workpiece surfaces, the robustness of the methods is affirmed. The assembly system demonstrates a 99.00% success rate, while the quality inspection method attains a 97.02% accuracy across diverse conditions, underscoring the potential of these techniques in automated assembly, defect detection and product quality assurance

Detección y categorización de objetos invariante y multivista en imágenes digitales mediante visión artificial bioinspirada.

344 p.Esta tesis se posiciona en el campo de la anotación automática de imágenes dentro del área de investigación de la Visión Artificial. El principal objetivo de este campo es generar etiquetas textuales para una imagen de tal forma que describan los objetos existentes en la imagen sin intervención humana.Esta tesis se basa en el modelo de vecinos más cercanos para anotar de forma automática una imagen. La novedad de la tesis reside en la propuesta de una nueva implementación de los dos pasos principales de dicho modelo. En el primer paso, esta tesis propone el uso de las características MPEG7 para describir la similitud entre imágenes y propone un nuevo modelo de características de textura basado en el cortex primario de un primate. Se ha comprobado como el algoritmo formulado es más efectivo que la implementación propuesta por el estándar pero también es más preciso que otros modelos de córtex presentes en la literatura de neurociencia.En el segundo paso del modelo, esta tesis presenta un nuevo algoritmo para seleccionar las posibles etiquetas de una imagen dadas las imágenes visualmente similares. La principal ventaja introducida poreste algoritmo es la combinación de información textual de las etiquetas e información visual de las imágenes. Adicionalmente, esta tesis también propone un nuevo algoritmo de entrenamiento que tiene el beneficio de ser rápido y adaptado a la tarea de anotación particular, por lo que es posible aplicarlo en tiempo de anotación