Inteligencia computacional embebida para la supervisión de procesos de microfabricación

En este artículo se presenta el desarrollo e implementación de una estrategia de supervisión de un proceso de microfabricación. El método propuesto está basado en técnicas de Inteligencia Artificial, embebidas en una plataforma de tiempo real para la monitorización inteligente de procesos. La contribución se centra fundamentalmente en dos modelos para la estimación en proceso (on-line) de la rugosidad superficial (Ra), a partir de la mínima información sensorial posible. El primero de estos modelos está basado en un algoritmo para el modelado híbrido incremental (HIM), cuyos parámetros óptimos se obtienen a partir de un método estocástico, representado por el temple simulado. El segundo está basado en un algoritmo de agrupamiento borroso generalizado (GFCM), incorporado en un sistema de inferencia de una estructura neuroborrosa. Esta estrategia se embebe en una plataforma para una ejecución en tiempo real y en paralelo junto con el resto de estrategias y métodos. Finalmente, se hace una validación en una plataforma experimental, utilizada como soporte tecnológico, lo cual permite el aprovechamiento mutuo de las experiencias alcanzadas y la mejora de los resultados obtenidos. Este resultado científico y técnico, supone un salto cualitativo importante sin precedentes en la investigación industrial en el campo de la microfabricación

A Novel Selective Scale Space based Fuzzy C-means Model for Spatial Clustering

AbstractThis paper proposed a novel Scale Space Filter based Fuzzy C-Means algorithm for clustering spatial data. The number of clusters, C, in present case is known in advance. The Scale Space filter is used for better separability of the data which are not linearly separable and in the present paper the same is used to selective parameters for betterment to meet the complexity-accuracy tradeoff. The Xie-Beni validity index is used as Objective Function of the model to check the quality of the clusters produced. The Results are tested on Standard iris data. The analysis and comparative study with existing algorithms has also been drawn

簇间可分的鲁棒模糊C均值聚类算法

与经典的K均值聚类算法相比,模糊C均值(FCM)聚类算法通过引入模糊因子,考虑不同聚类数据簇之间的相互关系,得到可分性更好的聚类结果。但是模糊因子的引入,使得任意一个样本点都存在模糊性...国家自然科学基金(61203176);; 福建省自然科学基金(2013J05098,2016J01756)~

A Short Survey on Data Clustering Algorithms

With rapidly increasing data, clustering algorithms are important tools for data analytics in modern research. They have been successfully applied to a wide range of domains; for instance, bioinformatics, speech recognition, and financial analysis. Formally speaking, given a set of data instances, a clustering algorithm is expected to divide the set of data instances into the subsets which maximize the intra-subset similarity and inter-subset dissimilarity, where a similarity measure is defined beforehand. In this work, the state-of-the-arts clustering algorithms are reviewed from design concept to methodology; Different clustering paradigms are discussed. Advanced clustering algorithms are also discussed. After that, the existing clustering evaluation metrics are reviewed. A summary with future insights is provided at the end

IMPLEMENTATION OF K-MEANS CLUSTERING AND WATERSHED TRANSFORMATION IN THE WHITE BLOOD CELL CALCULATION PROCESS

Sel darah putih atau Leukosit adalah salah satu bagian dalam komponen darah manusia yang memiliki peranan penting. Leukosit merupakan salah satu komponen yang membentuk sistem imun dalam tubuh manusia. Kelainan pada leukosit yang salah satunya dapat dilihat dari jumlahnya dapat menjadi indikator awal adanya infeksi virus maupun penyakit kelainan darah. Perhitungan sel darah putih secara manual cukup rumit serta kurang efektif dan efisien, karena prosesnya yang lambat sehingga membutuhkan waktu yang lama. Selain itu, sebagian besar akurasi bergantung pada faktor subjektif yang dipengaruhi oleh pengalaman, keahlian serta faktor kelelahan seseorang. Hal ini membuat proses perhitungan sel darah putih secara otomatis oleh sistem komputer dibutuhkan. Penelitian ini bertujuan untuk menghitung sel darah putih dari masukan berupa citra mikroskopis sel darah manusia. K-means Clustering digunakan pada proses pengelompokkan objek, sehingga dapat dengan mudah diambil objek sel darah putih saja untuk kemudian didentifikasi apakah objek termasuk sel tunggal atau sel berdempet lalu dihitung jumlahnya. Trasformasi watershed digunakan untuk membantu proses pemisahan sel darah putih berdempet. Berdasarkan hasil penelitian, sistem mampu menghitung objek sel darah putih dengan rata-rata tingkat akurasi sistem sebesar 85%

A Modified Brain MR Image Segmentation and Bias Field Estimation Model Based on Local and Global Information

Because of the poor radio frequency coil uniformity and gradient-driven eddy currents, there is much noise and intensity inhomogeneity (bias) in brain magnetic resonance (MR) image, and it severely affects the segmentation accuracy. Better segmentation results are difficult to achieve by traditional methods; therefore, in this paper, a modified brain MR image segmentation and bias field estimation model based on local and global information is proposed. We first construct local constraints including image neighborhood information in Gaussian kernel mapping space, and then the complete regularization is established by introducing nonlocal spatial information of MR image. The weighting between local and global information is automatically adjusted according to image local information. At the same time, bias field information is coupled with the model, and it makes the model reduce noise interference but also can effectively estimate the bias field information. Experimental results demonstrate that the proposed algorithm has strong robustness to noise and bias field is well corrected

Inteligencia computacional embebida para la supervisión de procesos de microfabricación

[Resumen] En este artículo se presenta el desarrollo e implementación de una estrategia de supervisión de un proceso de microfabricación. El método propuesto está basado en técnicas de Inteligencia Artificial, embebidas en una plataforma de tiempo real para la monitorización inteligente de procesos. La contribución se centra fundamentalmente en dos modelos para la estimación en proceso (on-line) de la rugosidad superficial (Ra), a partir de la mínima información sensorial posible. El primero de estos modelos está basado en un algoritmo para el modelado híbrido incremental (HIM), cuyos parámetros óptimos se obtienen a partir de un método estocástico, representado por el temple simulado. El segundo está basado en un algoritmo de agrupamiento borroso generalizado (GFCM), incorporado en un sistema de inferencia de una estructura neuroborrosa. Esta estrategia se embebe en una plataforma para una ejecución en tiempo real y en paralelo junto con el resto de estrategias y métodos. Finalmente, se hace una validación en una plataforma experimental, utilizada como soporte tecnológico, lo cual permite el aprovechamiento mutuo de las experiencias alcanzadas y la mejora de los resultados obtenidos. Este resultado científico y técnico, supone un salto cualitativo importante sin precedentes en la investigación industrial en el campo de la microfabricación.Este trabajo ha sido realizado parcialmente gracias al apoyo del Ministerio de Economía y Competitividad y los fondos FEDER a través del proyecto CONMICRO (DPI2012-35504). Los autores también quisieran agradecer al proyecto “IOSENSE: Flexible FE/BE Sensor Pilot Line for the Internet of Everything project” con referencia PCIN-2015-123, cofinanciado por ECSEL JU y MINECOhttps://doi.org/10.17979/spudc.978849749808