Hacia una evaluación cuantitativa de los detectores de esquinas: el caso de las curvas ROC empíricas

El Reconocimiento de Objetos y otras aplicaciones fundamentales de la Visión por Computador requieren de la extracción de puntos geométricos de interés como las esquinas (“corners”). Por ello, la selección de un adecuado detector de esquinas y de sus algoritmos es un hecho trascendental en el diseño de sistemas de Visión Artificial. Conforme a esta situación, una de las metodologías más promisorias para evaluar dichos detectores es la comparación cuantitativa basada en curvas ROC (“Receiver Operating characteristic”) empíricas. Debido a ello, el trabajo presentado explora la implementación de dicha comparación cuantitativa seleccionando un conjunto de casos de estudio procedentes de piezas de producción. Específicamente, este trabajo realiza una evaluación de los detectores de Harris y Stephens, de Paler et al. y de un detector de Coincidencia de Plantillas (“Template matching”). Finalmente, el mencionado trabajo ilustra los resultados obtenidos por la comparación de puntos experimentales y por los análisis de regresión de las curvas ROC para cada pieza escogida.IV Workshop de Computación Gráfica, Imágenes y Visualización (WCGIV)Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Hacia una evaluación cuantitativa de los detectores de esquinas: el caso de las curvas ROC empíricas

El Reconocimiento de Objetos y otras aplicaciones fundamentales de la Visión por Computador requieren de la extracción de puntos geométricos de interés como las esquinas (“corners”). Por ello, la selección de un adecuado detector de esquinas y de sus algoritmos es un hecho trascendental en el diseño de sistemas de Visión Artificial. Conforme a esta situación, una de las metodologías más promisorias para evaluar dichos detectores es la comparación cuantitativa basada en curvas ROC (“Receiver Operating characteristic”) empíricas. Debido a ello, el trabajo presentado explora la implementación de dicha comparación cuantitativa seleccionando un conjunto de casos de estudio procedentes de piezas de producción. Específicamente, este trabajo realiza una evaluación de los detectores de Harris y Stephens, de Paler et al. y de un detector de Coincidencia de Plantillas (“Template matching”). Finalmente, el mencionado trabajo ilustra los resultados obtenidos por la comparación de puntos experimentales y por los análisis de regresión de las curvas ROC para cada pieza escogida.IV Workshop de Computación Gráfica, Imágenes y Visualización (WCGIV)Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Desarrollo de herramientas para la operabilidad de procesos

El proyecto “Desarrollo de Herramientas para la Operabilidad de Procesos” tiene como objetivo general desarrollar herramientas para la operación de procesos, enfocado principalmente hacia los procesos químicos e industriales. Para ello, se diseñarán, adaptarán y/o aplicarán herramientas propias de la Operabilidad de Procesos (flexibilidad, controlabilidad, confia-bilidad, robustez). Los procesos que tendrán prioridad son los que están implementados en la planta piloto de la Facultad de Ingeniería de la UNSa (extracción líquida-líquida, absorción gas-líquida, producción de vapor, pasteurización, reacción, entre otros), y los procesos vinculados al gas, al petróleo, al litio y a las energías no convencionales ―especialmente, a la energía solar―. Los objetivos particulares del proyecto propuesto son los siguientes: 1) Desarrollar métodos para determinar y aumentar la flexibilidad de procesos; 2) Desarrollar sistemas de supervisión; 3) Desarrollar sistemas de control avanzados; 4) Desarrollar material para la enseñanza de Ingeniería Química (simula-dores, optimizadores, sistemas de control, publicaciones y apuntes). Para alcanzar los objetivos propuestos, se emplearán técnicas del campo de la Ingeniería de Procesos (simulación, optimización, diseño) y de la Inteligencia Artificial (sistemas expertos fuzzy, redes neuronales, minería de datos).Eje: Agentes y Sistemas Inteligentes.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Desarrollo de herramientas para la operabilidad de procesos

El proyecto “Desarrollo de Herramientas para la Operabilidad de Procesos” tiene como objetivo general desarrollar herramientas para la operación de procesos, enfocado principalmente hacia los procesos químicos e industriales. Para ello, se diseñarán, adaptarán y/o aplicarán herramientas propias de la Operabilidad de Procesos (flexibilidad, controlabilidad, confia-bilidad, robustez). Los procesos que tendrán prioridad son los que están implementados en la planta piloto de la Facultad de Ingeniería de la UNSa (extracción líquida-líquida, absorción gas-líquida, producción de vapor, pasteurización, reacción, entre otros), y los procesos vinculados al gas, al petróleo, al litio y a las energías no convencionales ―especialmente, a la energía solar―. Los objetivos particulares del proyecto propuesto son los siguientes: 1) Desarrollar métodos para determinar y aumentar la flexibilidad de procesos; 2) Desarrollar sistemas de supervisión; 3) Desarrollar sistemas de control avanzados; 4) Desarrollar material para la enseñanza de Ingeniería Química (simula-dores, optimizadores, sistemas de control, publicaciones y apuntes). Para alcanzar los objetivos propuestos, se emplearán técnicas del campo de la Ingeniería de Procesos (simulación, optimización, diseño) y de la Inteligencia Artificial (sistemas expertos fuzzy, redes neuronales, minería de datos).Eje: Agentes y Sistemas Inteligentes.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Desarrollo de herramientas para la operabilidad de procesos

El proyecto “Desarrollo de Herramientas para la Operabilidad de Procesos” tiene como objetivo general desarrollar herramientas para la operación de procesos, enfocado principalmente hacia los procesos químicos e industriales. Para ello, se diseñarán, adaptarán y/o aplicarán herramientas propias de la Operabilidad de Procesos (flexibilidad, controlabilidad, confia-bilidad, robustez). Los procesos que tendrán prioridad son los que están implementados en la planta piloto de la Facultad de Ingeniería de la UNSa (extracción líquida-líquida, absorción gas-líquida, producción de vapor, pasteurización, reacción, entre otros), y los procesos vinculados al gas, al petróleo, al litio y a las energías no convencionales ―especialmente, a la energía solar―. Los objetivos particulares del proyecto propuesto son los siguientes: 1) Desarrollar métodos para determinar y aumentar la flexibilidad de procesos; 2) Desarrollar sistemas de supervisión; 3) Desarrollar sistemas de control avanzados; 4) Desarrollar material para la enseñanza de Ingeniería Química (simula-dores, optimizadores, sistemas de control, publicaciones y apuntes). Para alcanzar los objetivos propuestos, se emplearán técnicas del campo de la Ingeniería de Procesos (simulación, optimización, diseño) y de la Inteligencia Artificial (sistemas expertos fuzzy, redes neuronales, minería de datos).Eje: Agentes y Sistemas Inteligentes.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Supervisión y control de procesos

El actual contexto productivo exige la optimización tanto del diseño como de la operación de las plantas industriales. Sin embargo, tradicionalmente, la Ingeniería de Procesos se enfocó más en el diseño que en la operación. Basados en ese enfoque, en el proyecto “Supervisión y Control de Procesos”, se desarrollarán, adaptarán y aplicarán herramientas propias de la Operabilidad de Procesos (flexibilidad, controlabilidad, confiabilidad, robustez). Los procesos que tendrán prioridad son los que están implementados en la planta piloto de la Facultad de Ingeniería de la UNSa (extracción líquida-líquida, absorción gas-líquida, producción de vapor, pasteurización, reacción, entre otros), y los procesos vinculados al gas, al petróleo, al litio y a las energías no convencionales ―especialmente a la energía solar―. Para alcanzar los objetivos del proyecto, se emplearán técnicas del campo de la Ingeniería de Procesos (simulación, optimización, control, diseño) y de la Inteligencia Artificial (sistemas expertos fuzzy, redes neuronales, minería de datos).Eje: Agentes y Sistemas Inteligentes.Red de Universidades con Carreras en Informátic