Adquisición y reconocimiento de imágenes por medio de técnicas de visión e inteligencia artificial

• Ramírez González, Diana Carolina ^[1] ; Pulido Sarmiento, Guillermo ^[2] ; Gerardino Arévalo, Beatriz ^[1] ; Cruz Romero, José Manuel ^[2] ; Estupiñán Escalante, Enrique ^[3] ; Cancino Suárez, Sandra ^[3]
  1. [1] Ingeniera Electrónica, Universidad Escuela Colombiana de Ingeniería Julio Garavito Bogotá
  2. [2] Ingeniero Electrónico, Universidad Escuela Colombiana de Ingeniería Julio Garavito Bogotá
  3. [3] MSc. Profesor de la Universidad Escuela Colombiana de Ingeniería Julio Garavito. Bogota

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• Localización: ITECKNE: Innovación e Investigación en Ingeniería, ISSN-e 2339-3483, ISSN 1692-1798, Vol. 6, Nº. 1, 2009, págs. 5-13
• Idioma: español
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• Resumen

  • Este proyecto presenta un sistema que permite reconocer diferentes figuras geométricas, que se encuentran en una banda transportadora. Para el posicionamiento de la banda transportadora se utiliza la técnica de lógica difusa. El control de posicionamiento presenta un error aceptable debido a los protocolos de comunicaciones usados. El reconocimiento de imágenes se realiza a través de técnicas de Visión Artificial y Redes Neuronales. El sistema de reconocimiento de imágenes consta de tres etapas: adquisición de imágenes digitales a color, procesamiento de imágenes y extracción de las diferentes características de las imágenes e identificación de la figura geométrica. Este sistema puede diferenciar siete formas geométricas (círculo, cuadrado, triángulo, rectángulo, elipse, rombo, estrella de cinco puntas), doce colores (Rojo, rojo claro, rojo oscuro, azul, azul claro, azul oscuro, azul lila, verde, verde claro, verde oscuro, amarillo, amarillo quemado) y tres tamaños (grande, mediano, pequeño). El tratamiento de las imágenes de las figuras requiere técnicas diversas para la identificación de forma como: métrica y diferencia entre ejes principales. Estas características de las imágenes son usadas en la etapa de identificación de las figuras por medio de las técnicas clásicas de visión artificial y a su vez conforma los vectores de entrada a las redes neuronales. Con los resultados obtenidos se comparan las técnicas de visión artificial y redes neuronales, con el fin de determinar qué herramienta presenta un mejor desempeño en el problema planteado.