Estudio y optimización de algoritmos de visión artificial para la inspección visual automatizada orientada al análisis de calidad de carne de B.F.T.adecuación e implementación en arquitecturas reconfigurables

  1. MATEO AROCA, ANTONIO
Dirigida por:
  1. Joaquín Roca Dorda Director
  2. José Carlos Fernández Andrés Director

Universidad de defensa: Universidad Politécnica de Cartagena

Fecha de defensa: 06 de octubre de 2006

Tribunal:
  1. Andrés Iborra García Presidente
  2. Juan Suardíaz Muro Secretario
  3. Arturo de la Escalera Hueso Vocal
  4. Fernando de la Gándara García Vocal
  5. Sergio Cuenca Asensi Vocal
Departamento:
  1. Tecnologías de la Información y las Comunicaciones

Tipo: Tesis

Teseo: 139218 DIALNET

Resumen

La presente tesis centra su contenido en el diseño y consecución de Sistemas para Inspección Visual Automatizada (SIVAs) con el objeto del análisis y clasificación de la carne de Atún Rojo del Mediterráneo (BFT) así como la determinación de parámetros de calidad basados en técnicas de análisis de color y textura. La información visual, y en concreto el color que presentan las superficies, juega un papel fundamental a la hora de evaluar la calidad de muchos productos (fruta, hortalizas, papel, aluminio, tejidos, etc...). Además, el desarrollo de métodos de visión artificial cada vez más sofisticados unidos al estado de la tecnología, hace prever que, en principio, una gran cantidad de problemas de inspección puedan ser abordados con garantías de éxito. Se realiza un estudio de los SIVAs para aplicaciones industriales y se propone una arquitectura para su aplicación a la inspección visual de carne de atún rojo que responda, en función del tipo de elementos a analizar, a exigencias de resolución, diseño a medida del sistema de iluminación, especificación de la plataforma de inspeccionar, junto con un original sistema de iluminación que permite un realce visual de las propiedades de los elementos a inspeccionar. Se estudia la caracterización del aspecto visual mediante técnicas de análisis textual y de textura del color. Se proponen algoritmos de análisis y clasificación de color, que conjuguen una elevada capacidad de discriminación con una carga computacional no necesariamente baja a tenor de que la configuración del procedimiento de inspección no requiere de una alta velocidad de procesamiento. Además, del estudio de la posibilidad de migración de estos algoritmos sobre dispositivos reconfigurables con el objeto de analizar la respuesta de los mismos sobre estos sistemas. El estudio, análisis y distribución del color y textural del color se ha centrado en cálculos de homogeneidad y sus historgramas asociados, en estim