Research of the Defects in Anesthetic Masks

The article concerns the computer-assisted vision system created for the detection of the disposable anesthetic respiratory masks. This article provides the classification of defects which may be common to both rubber and plastic parts of the masks. The defects were divided into groups and the nature of them was investigated. The algorithms and methods for the detection of defective products were based on the segmentation of image and the detection of uneven contours. The experiment results are presented in this work. With reference to the results, the most effective masks’ filters were identified. The achieved specificity of the computer vision system is 100 % and the sensitivity is 100 %

Aplicación Android para clasificar setas presentes en España mediante procesamiento de imagen

La recolección de setas es una afición con una larga tradición. Las setas pueden ser utilizadas para medicina o como alimento. Dentro del mundo de las setas hay muchas especies diferentes y algunas de ellas guardan similitud en cuanto a forma y color. Esta similitud puede dar lugar a errores. En este proyecto se propone un programa para clasificar setas a partir de una imagen. Este software utiliza diferentes procesos de Visión Artificial para conseguir este resultado. Estos procesos, pueden ser agrupados en tres niveles principales: Bajo Nivel, Nivel Medio y Nivel Superior. El programa propone un algoritmo para eliminar el fondo de una imagen mediante: la ayuda de un usuario que pulse las regiones de interés de dicha imagen, la computación del histograma de colores y comparándolo con otros histogramas en nuestra base de datos. Y de esta manera podamos encontrar a qué clase pertenece la seta. La tecnología empleada para completar este proyecto son: librerías de Visión Artificial de Código Abierto “OpenCV” y herramientas relacionadas con el desarrollo para Android. La puesta a prueba del programa muestra que funciona adecuadamente y que logra: identificar el área perteneciente a la seta, computar y comparar el histograma de colores y clasificar la seta seleccionada, en imágenes tomadas bajo las condiciones apropiadas. Sin embargo, quedá pendiente la obtención de suficientes resultados para evaluar el funcionamiento del programa con grandes volúmenes de datos. Como se comenta en el artículo, otros aspectos del sistema deberán ser también objeto de mejora.Cubertorer Segarra, A. (2016). Aplicación Android para clasificar setas presentes en España mediante procesamiento de imagen. http://hdl.handle.net/10251/77859

A Review Of Vision Based Defect Detection Using Image Processing Techniques For Beverage Manufacturing Industry

Vision based quality inspection emerged as a prime candidate in beverage manufacturing industry. It functions to control the product quality for the large scale industries; not only to save time, cost and labour, but also to secure a competitive advantage. It is a requirement of International Organization for Standardization (ISO) 9001, to appease the customer satisfaction in term of frequent improvement of the quality of products and services. It is totally impractical to rely on human inspector to handle a large scale quality control production because human has major drawback in their performance such as inconsistency and time consuming. This article reviews defect detection using image processing techniques for beverage manufacturing industry. There are comparative studies on techniques suggested by previous researchers. This review focuses on shape defect detection, color concentration inspection and level of liquid products measurement in a container. Shape, color and level defects are the main concern for bottle inspection in beverage manufacturing industry. The development of practical testing and the services performance are also discussed in this paper