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Measurement of pressure losses using computer vision
En un circuito hidr谩ulico, el fluido sufre p茅rdidas de presi贸n al atravesar tramos o diferentes accesorios, estas pueden ser inspeccionadas observando el nivel del fluido en piez贸metros. Este trabajo presenta un desarrollo en visi贸n artificial, que permite la medici贸n en l铆nea de los niveles de presi贸n registrados en diecis茅is columnas piezom茅tricas. La t茅cnica de extracci贸n de fondo basada en el algoritmo de Codebook, combinada con el filtrado morfol贸gico y uni贸n de blobs, es usada para obtener los niveles piezom茅tricos. El algoritmo de procesamiento est谩 dise帽ado en Open CV y soportado en Linux. Se obtuvieron coeficientes de variaci贸n inferiores al 0,1% y errores m谩ximos del 1,4 %.In a hydraulic circuit, the fluid pressure loss when passing through different sections or accessories, and聽 it聽 can聽 be聽 inspected聽 by聽 observing聽 the聽 fluid聽 level聽 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聽 morphological聽 filtering and聽 junction聽 blobs,聽 are聽 used聽 to聽 obtain聽 piezometrics聽 levels.聽 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
Medici贸n de p茅rdidas de presi贸n usando visi贸n por computador
En un circuito hidr谩ulico, el fluido sufre p茅rdidas de presi贸n al atravesar tramos o diferentes accesorios, estas pueden ser inspeccionadas observando el nivel del fluido en piez贸metros. Este trabajo presenta un desarrollo en visi贸n artificial, que permite la medici贸n en l铆nea de los niveles de presi贸n registrados en diecis茅is columnas piezom茅tricas. La t茅cnica de extracci贸n de fondo basada en el algoritmo de Codebook, combinada con el filtrado morfol贸gico y uni贸n de blobs, es usada para obtener los niveles piezom茅tricos. El algoritmo de procesamiento est谩 dise帽ado en Open CV y soportado en Linux. Se obtuvieron coeficientes de variaci贸n inferiores al 0,1% y errores m谩ximos del 1,4 %