Restauración de contornos

En este trabajo se presenta una metodología para restaurar el contorno de un objeto desde la firma de su imagen la cual es borrosa o posee ruido gaussiano no aditivo. La firma de un objeto contenido en una imagen es la representación polar de su contorno. La restauración del contorno se obtiene aplicando distintos filtros sobre su firma y no sobre su imagen. Se evalúa la capacidad de cada filtro en la obtención de un contorno mejorado, con el cual, es posible hacer un reconocimiento del objeto, o bien, hacer mediciones de su perímetro y área.III Workshop de Computación Gráfica, Imágenes y Visualización (WCGIV)Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Sistema automático no destructivo para la clasificación de la calidad de frutas basado en visión por computadora

El objetivo de este proyecto es determinar empleando procesamiento digital de imágenes, un conjunto de descriptores morfológicos y de aspecto, y a partir de ellos seleccionar el subconjunto más apropiado para la evaluación de la calidad de frutas. Estos descriptores son el insumo que emplea un sistema experto para la clasificación según estándares de calidad preestablecidos. El método desarrollado calcula los descriptores morfológicos en forma automática, independientemente de la posición del producto en la escena. Los descriptores son firma, alto, ancho, perímetro, área, factores de forma, desviación cuadrática media, distancia significativa, superficie y volumen. La aplicación de este método está restringida a frutas esferoidales con elevada simetría respecto de un eje. Para comprobar la validez de los algoritmos de cálculo se los aplicó primero a modelos y se valuó su performance. Finalmente se los aplicó a los siguientes productos: naranja y quinoto, y se realizó un análisis de los errores del método. Los descriptores de aspecto analizados son: de textura (descriptores que surgen de la matriz de coocurrencia), color (análisis de las propiedades por banda color) y manchas (reconocimiento de la región manchada y calculo porcentaje manchado en la cara visible).Eje: Computación gráfica, Imágenes y VisualizaciónRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Sistema automático no destructivo para la clasificación de la calidad de frutas basado en visión por computadora

El objetivo de este proyecto es determinar empleando procesamiento digital de imágenes, un conjunto de descriptores morfológicos y de aspecto, y a partir de ellos seleccionar el subconjunto más apropiado para la evaluación de la calidad de frutas. Estos descriptores son el insumo que emplea un sistema experto para la clasificación según estándares de calidad preestablecidos. El método desarrollado calcula los descriptores morfológicos en forma automática, independientemente de la posición del producto en la escena. Los descriptores son firma, alto, ancho, perímetro, área, factores de forma, desviación cuadrática media, distancia significativa, superficie y volumen. La aplicación de este método está restringida a frutas esferoidales con elevada simetría respecto de un eje. Para comprobar la validez de los algoritmos de cálculo se los aplicó primero a modelos y se valuó su performance. Finalmente se los aplicó a los siguientes productos: naranja y quinoto, y se realizó un análisis de los errores del método. Los descriptores de aspecto analizados son: de textura (descriptores que surgen de la matriz de coocurrencia), color (análisis de las propiedades por banda color) y manchas (reconocimiento de la región manchada y calculo porcentaje manchado en la cara visible).Eje: Computación gráfica, Imágenes y VisualizaciónRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Regiones activas Mac Math 12136 y 12139 : Acoplamiento magnético de larga escala, radioburst del 9 de diciembre de 1972

Se estudian las regiones MacMath 12136 y 12139 durante el período del 6 al 17 de diciembre de 1972.Asociación Argentina de Astronomí

Restauración de contornos

En este trabajo se presenta una metodología para restaurar el contorno de un objeto desde la firma de su imagen la cual es borrosa o posee ruido gaussiano no aditivo. La firma de un objeto contenido en una imagen es la representación polar de su contorno. La restauración del contorno se obtiene aplicando distintos filtros sobre su firma y no sobre su imagen. Se evalúa la capacidad de cada filtro en la obtención de un contorno mejorado, con el cual, es posible hacer un reconocimiento del objeto, o bien, hacer mediciones de su perímetro y área.III Workshop de Computación Gráfica, Imágenes y Visualización (WCGIV)Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Medida del espesor de la cáscara de cítricos con procesamiento digital de imágenes

Se presenta una técnica de procesamiento de imágenes para determinar el espesor de la cáscara de cítricos. La misma utiliza la imagen de una mitad de la fruta cortada en su sección media ecuatorial. La imagen se procesa empleando diferentes algoritmos hasta obtener las coordenadas polares de los contornos interior y exterior de la cáscara, referidos al baricentro de la misma. Se obtiene un muestreo con separación angular equidistante de 2º y, por diferencia de radios exterior e interior se determina el espesor. Promediando los 180 valores obtenidos, se calcula el espesor medio. Comparado con el método estándar que toma cuatro espesores con calibre y promedia, el valor obtenido por el método propuesto es claramente más representativo del espesor de la cáscara. Este método presenta la ventaja de ser objetivo, pues no depende del operador, ni de eventuales compresiones de la cáscara al tomar la medida, que resultan en una subestimación. Como resultado adicional, se obtiene el número de gajos del cítrico y un descriptor que da cuenta de la relación entre el radio medio en la sección ecuatorial y el espesor promedio.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativ

Sistema experto para clasificación de granos de arroz pulidos

Se presenta un sistema experto para clasificar la calidad de muestras de granos pulidos de arroz empleando procesamiento de imágenes. Determina las características morfológicas y de aspecto de cada grano con la finalidad de evaluar el tipo y la calidad de una muestra. La determinación de las características morfológicas se basa en la firma del contorno de la superficie expuesta de los granos y para las características de aspecto emplea un análisis estadístico de la distribución de niveles gris de los pixeles. Los métodos empleados son objetivos, rápidos, exactos y precisos. El sistema procesa muestras de 10 gramos aproximadamente y produce dos tipos de informes: a) Global: integra las determinaciones morfológicas y de aspecto indicando el tipo y la calidad de la muestra y b) Individual: describe la morfología y el aspecto de cada grano. Además almacena la imagen de la muestra para repetir las determinaciones sin pérdida de información.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativ

Sistema de control de calidad de granos de arroz pulidos empleando visión por computadora

El objetivo de este proyecto es determinar un conjunto de descriptores morfológicos y de aspecto a partir de una imagen color de una muestra de granos de arroz pulidos empleando procesamiento digital de imágenes. Estos descriptores son el insumo de un sistema experto para clasificar tipo de grano y su calidad en forma objetiva según estándares. El método desarrollado calcula los descriptores morfológicos y de aspecto en forma automática, independientemente de la posición en la escena y del número de granos. Los descriptores morfológicos son firma, elipse que mejor ajusta, alto, ancho, perímetro, área, factores de forma, superficie y volumen. Para comprobar la validez de los algoritmos de cálculo se los aplicó primero a modelos y se valuó su performance. Finalmente se los aplicó a muestras de granos de arroz de diferentes tipos y se realizó un análisis de los errores del método. Los descriptores de aspecto básicamente de dos tipos: a) Determinísticos: porcentaje de píxeles con niveles de gris respecto de un umbral previamente definido empíricamente para definir si se trata de un grano normal, pancha blanca o yesoso. b) Estadísticos: empleando propiedades del histograma de cada grano.Eje: Computación gráfica, imágenes y visualizaciónRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Aplicando redes BPN para determinar áreas no deseadas en quinotos: resultados gráficos

El bajo costo de las cámaras digitales hace atractivo el uso de la segmentación de imágenes a color para evaluar la calidad de alimentos como ser los citrus. Para implementar un sistema automático de clasificación se requiere explicitar el conocimiento presente en las personas y caracterizar la variación de color en áreas de similar aceptabilidad atendiendo la profundidad de color con que se capturan las imágenes. En este trabajo evaluaremos algunas redes BPN aplicadas a la diferenciación de áreas con colores deseables de aquellas con colores que corresponden a defectos como ser manchas o áreas no lo suficientemente maduras. Se pondrá énfasis en la aplicabilidad de la técnica y se profundizará en la descripción del espacio de decisión a aprender, los efectos de las representaciones en espacio de color RGB y L* a* b * y la calidad de los resultados obtenidos. Concluiremos que el enfoque es viable y perfeccionable atendiendo la discretización de las salidas de la red, la variedad de entradas usadas y el interés en disminuir cada tipo de error y la complejidad de la red usada.Presentado en el X Workshop Agentes y Sistemas InteligentesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Reconocimiento de marcas de ganado

En este trabajo se presenta un sistema de reconocimiento de marcas de ganado mayor y menor, basado en la comparación de dos parámetros (el número de extremos y el número de cruces de la traza) y un descriptor denominado histograma de tangentes. Obtenida la imagen binarizada de la marca, se procede a adelgazar la traza de la misma mediante morfología binaria, hasta alcanzar un ancho de un píxel manteniendo la continuidad. Se segmenta la marca adelgazada y se determina la pendiente de cada segmento. El histograma de las pendientes caracteriza la marca y permite su comparación con otras mediante el calculo del coeficiente de Pearson. El descriptor es inmune a desplazamientos y el reconocimiento resulta altamente satisfactorio.Eje: Computación gráfica, Imágenes y Visualización (CGI)Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI