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Vallejos, J., (2021). Comparación de algoritmos de detección de bordes y vectorización de imágenes de moldes textiles [Tesis, Universidad Señor de Sipán]. https://hdl.handle.net/20.500.12802/8382
Vallejos, J., Comparación de algoritmos de detección de bordes y vectorización de imágenes de moldes textiles [Tesis]. PE: Universidad Señor de Sipán; 2021. https://hdl.handle.net/20.500.12802/8382
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Título: Comparación de algoritmos de detección de bordes y vectorización de imágenes de moldes textiles
Autor(es): Vallejos Rodríguez, Jair Adbeel
Asesor(es): Mejia Cabrera, Heber Ivan
Palabras clave: Algoritmos; Detección de bordes; Vectorización; Detección de esquinas; Imagen vectorial
Campo OCDE: https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04
Fecha de publicación: 2021
Institución: Universidad Señor de Sipán
Resumen: Las industrias en el Perú están conformadas en su 99.05% por mipymes,
de las cuales el 6.7% y 3.3% representan a industrias manufactureras de media
y baja tecnología. Estas empresas realizan un proceso llamado patronaje, el cual
resulta costoso en términos de recursos, mano de obra y tiempo trabajo, pues
se realiza mediante técnicas manuales.
Esta investigación busca facilitar dicho proceso mediante la digitalización,
para ello se planteó realizar moldes computarizados siguiendo un proceso que
consta en la obtención de imágenes de patrones físicos mediante un protocolo
de adquisición de imágenes, la detección de bordes y detección de esquinas
para una futura vectorización. Existen diversas técnicas para realizar estas
tareas, par ello se realizó una evaluación de las mismas para determinar que
técnica se adecúa mejor a la problemática enfrentada. Se evaluó técnicas de
detección de bordes como Canny-Deriche, Sobel y un método propuesto basado
en la erosión de la imagen, tras la evaluación se dedujo que para este trabajo la
técnica adecuada es Sobel, pues muestra calidad visual buena con un valor MSE
de 1536 en tiempos de respuesta de 6.1 milisegundos, sobreponiéndose sobre
Canny-Deriche y Erosión..
También se evaluó técnicas de detección de esquinas que ayudarán a
identificar puntos vectorizables de una imagen, para ello se comparó las técnicas
de Harris Corner, con una propuesta de dos técnicas, una evalúa las pendientes
del borde de una imagen y otra técnica que recorre pixel a pixel del borde la una
imagen. Tras evaluar su desempeño, se logró identificar que la técnica propuesta
de recorrido Pixel a Pixel logra precisión de 90%, consumo de 0.9 MB de
memoria en 0.57 milisegundos por proceso. Se concluyó que la técnica de
recorrido pixel a pixel, es la mejor para reconocer esquinas pues presenta mayor
precisión, consumo de memoria hasta 30 veces más bajo y tiempos de respuesta
hasta 68 veces más rápido que el método tradicional de Harris.
Enlace al repositorio: https://hdl.handle.net/20.500.12802/8382
Disciplina académico-profesional: Ingeniería de Sistemas
Institución que otorga el grado o título: Universidad Señor de Sipán. Facultad de Ingeniería, Arquitectura y Urbanismo
Grado o título: Ingeniero de Sistemas
Jurado: Ramos Moscol, Mario Fernando; Mejia Cabrera, Heber Ivan; Bances Saavedra, David Enrique
Fecha de registro: 27-jul-2021
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