Application of textural descriptors for the evaluation of surface roughness class in the machining of metals

La medición de la rugosidad superficial ha sido una cuestión de especial interés en la investigación de mecanizado de metales durante los últimos cincuenta años. El acabado superficial se puede evaluar mediante algunos parámetros de rugosidad definidos en las normas internacionales. Estas normas están orientadas a dispositivos de medición táctiles que proporcionan registros bidimensionales del perfil de la pieza. Sin embargo, en la última década, la mejora de la visión computarizada y la óptica ha animado a muchos grupos a investigar en la aplicación de estas tecnologías. La evaluación de rugosidad de la superficie no es una excepción. La ventaja de la visión por ordenador en esta área es la caracterización de amplias áreas de superficie proporcionando más información (información 3D). En este contexto, este documento propone un método basado en la visión por ordenador para evaluar la calidad superficial delas piezas mecanizadas. El método consiste en el análisis de imágenes de acabado superficial de piezas mecanizadas mediante cinco vectores de características basados en momentos: Hu, Flusser, Taubin, Zernike y Legendre. Atendiendo a estos descriptores las imágenes se clasificaron en dos clases: baja rugosidad y alta rugosidad, utilizando el algoritmo del vecino k-nn y las redes neuronales. Los momentos utilizados como descriptores en este artículo muestran un comportamiento diferente con respecto a la identificación del acabado superficial, concluyendo que los descriptores Zernike y Legendre proporcionan el mejor rendimiento. Se logró una tasa de error del 6,5% utilizando descriptores Zernike con clasificación k-nn

Classification and correlation of surface roughness in metallic parts using texture descriptors

En este artículo presentamos un método para clasificar la rugosidad superficial en piezas metálicas, después de mecanizar procesos, utilizando un sistema de visión artificial. Se utilizan dos métodos de análisis de texturas: matriz de co-ocurrencia (GLCM) y la energía de la textura obtenida por el método de las leyes. Estos descriptores se clasifican con análisis de discriminantes lineales y cuadráticos (LDA y QDA) y redes neuronales artificiales (ANN). Los mejores resultados se han logrado utilizando la máscara de leyes R5R5 (94,03%) y el descriptor de correlación combinado extraído del GLCM (94,23%), ambos clasificados utilizando redes neuronales. Estos resultados muestran el éxito del método y la posibilidad de correlacionar estos descriptores con la rugosidad media (RA)

Segmentación de cabezas de espermatozoides de verraco mediante combinación de umbralización y transformada Watershed

Se ha desarrollado un nuevo m´etodo que per- mite segmentar im´agenes de cabezas de esper- matozoides vivos y muertos. Las im´agenes se han adquirido utilizando una c´amara AVT Os- car F-810C y un microscopio de epifluorescen- cia Nikon E-600. La segmentaci´on se realiz´o sobre im´agenes obtenidas en escala de grises y se uti- lizaron las im´agenes de fluorescencia para etique- tar cada cabeza para evaluar el m´etodo. ´ Este con- siste en segmentar la mayor parte de las im´agenes mediante un preprocesamiento y umbralizaci´on basada en Otsu y las im´agenes que resulten mal segmentadas procesarlas mediante una transfor- mada Watershed. Se eval´ua autom´aticamente si la segmentaci´on es correcta tras realizar la seg- mentaci´on. De esta manera se consigue segmentar correctamente un 97.39% de los espermatozoides vivos y un 82.99% de los espermatozoides muer- tos

Evaluación de diferentes tipos de iluminación para la clasificación de la rugosidad de piezas metálicas mediante análisis de imagen

En este trabajo se clasifica la rugosidad de piezas metálicas en procesos de torneado mediante análisis de imagen, y se evalúa la incidencia de la iluminación de acuerdo al ángulo utilizado. Para describir la rugosidad de la superficie, a partir de la imagen obtenida, se ha utilizado un vector compuesto por cuatro descriptores de primer orden (DPO): media, desviación estándar, coeficiente de asimetría y kurtosis. Como clasificador se utilizó Knn. Se obtuvieron 284 imágenes sobre las que se calcularon los anteriores descriptores y la clasificación obtenida se comparó con la rugosidad media de las piezas calculadas por un método tradicional. El porcentaje de error obtenido para cada tipo de iluminación fue coaxial 0.70%, angular 9,68% y rasante 1.03%. Los resultados de la clasificación mediante diferentes tipos de iluminación demuestran la importancia de dicho proceso el cual puede incidir en errores a la hora de obtener la rugosidad y a la vez la efectividad de los descriptores de textura en la obtención del respectivo valor

Qualitive surface roughness evaluation using Haralick features and wavelet transform

La investigación presentada en este documento tiene como objetivo el desarrollo de un sistema de visión automatizado para la clasificación del acabado de la superficie en piezas torneadas. Las características de Haralick en el dominio de la frecuencia se han utilizado para caracterizar la rugosidad del acabado de las partes metálicas por medio de la transformada wavelet. Primero, la transformada wavelet se aplicó a dos conjuntos de imágenes, una perteneciente a partes con baja rugosidad y otra perteneciente a partes con alta rugosidad. Las características de Haralick fueron elaboradas para la descripción de la imagen. Luego, se realizó una clasificación utilizando knn. También se calcularon otras características simples y basadas en el momento para comparar los resultados con las características de Haralick