Measurement of pressure losses using computer vision

En un circuito hidráulico, el fluido sufre pérdidas de presión al atravesar tramos o diferentes accesorios, estas pueden ser inspeccionadas observando el nivel del fluido en piezómetros. Este trabajo presenta un desarrollo en visión artificial, que permite la medición en línea de los niveles de presión registrados en dieciséis columnas piezométricas. La técnica de extracción de fondo basada en el algoritmo de Codebook, combinada con el filtrado morfológico y unión de blobs, es usada para obtener los niveles piezométricos. El algoritmo de procesamiento está diseñado en Open CV y soportado en Linux. Se obtuvieron coeficientes de variación inferiores al 0,1% y errores máximos del 1,4 %.In a hydraulic circuit, the fluid pressure loss when passing through different sections or accessories, and  it  can  be  inspected  by  observing  the  fluid  level  in piezometers. This paper presents a development in artificial vision, which allows on-line measurement of pressure levels recorded in sixteen piezometric columns. The technique of background subtraction based in algorithm on Codebook, combined with  morphological  filtering and  junction  blobs,  are  used  to  obtain  piezometrics  levels.  The processing algorithm is designed in Open CV and supported on Linux. Coefficients of variation of less than 0.1% and maximum error of 1.4% were obtained

Medición de pérdidas de presión usando visión por computador

En un circuito hidráulico, el fluido sufre pérdidas de presión al atravesar tramos o diferentes accesorios, estas pueden ser inspeccionadas observando el nivel del fluido en piezómetros. Este trabajo presenta un desarrollo en visión artificial, que permite la medición en línea de los niveles de presión registrados en dieciséis columnas piezométricas. La técnica de extracción de fondo basada en el algoritmo de Codebook, combinada con el filtrado morfológico y unión de blobs, es usada para obtener los niveles piezométricos. El algoritmo de procesamiento está diseñado en Open CV y soportado en Linux. Se obtuvieron coeficientes de variación inferiores al 0,1% y errores máximos del 1,4 %