Desarrollo de algoritmos de visión artificial para la inspección de defectos en superficies metálicasaplicación en tareas de mantenimiento naval

  1. NAVARRO LORENTE, PEDRO JAVIER
Supervised by:
  1. José Carlos Fernández Andrés Director
  2. Juan Suardíaz Muro Director

Defence university: Universidad Politécnica de Cartagena

Fecha de defensa: 23 July 2009

Committee:
  1. Andrés Iborra García Chair
  2. Antonio Mateo Aroca Secretary
  3. José María Armingol Moreno Committee member
  4. Sergio Cuenca Asensi Committee member
  5. Arturo de la Escalera Hueso Committee member
Department:
  1. Tecnologías de la Información y las Comunicaciones

Type: Thesis

Teseo: 293043 DIALNET

Abstract

La actualidad tecnológica asociada al mantenimiento en el sector naval demanda sistemas capaces de mejorar el entorno laboral, y aumentar la productividad. La carencia en el mercado de sistemas automáticos de limpieza capaces de reciclar la granalla, unido a la prohibición por la unión europea del vertido de los subproductos de la limpieza en las áreas de trabajo, ha generado una situación en la que los armadores de los barcos acuden a astilleros en países en los que el granallado a cielo abierto está todavía permitido (países del Este, Corea, China, etc.). La necesidad de abaratar costes que presenta el sector de mantenimiento naval en zonas geográficas del norte y sur de España, concretamente en los astilleros de Navantia en Ferrol y Cartagena, han motivado la realización de esta tesis. En esta tesis se presenta un completo análisis algorítmico de diferentes técnicas utilizadas en el procesado de imágenes orientadas a la detección de defectos en imágenes con iluminación variable. Las técnicas examinadas son: umbralización, análisis de textura mediante estadísticos de primer orden, análisis de textura mediante las matrices de ocurrencia conjunta de niveles de gris, análisis de textura en el espacio de Fourier y análisis de textura en el espacio Wavelet. El estudio realizado incorpora el seudocódigo para la implementación en cualquier lenguaje de programación los algoritmos evaluados. Como aportaciones de la tesis y derivado del estudio previo se ha desarrollado un nuevo algoritmo de segmentación de defectos denominado Método Umbralización basado en la Estimación no Supervisada del Fondo (UBE) y un nuevo operador, denominado Diferencia de Energía Media, que es capaz de segmentar defectos superficiales en el espacio Wavelet. En el ámbito industrial se ha desarrollado un novedoso sistema de inspección visual automatizado para la detección de defectos y limpieza de superficies metálicas durante las tareas de mantenimiento naval. El sistema de inspección utiliza el algoritmo UBE para la detección automática de defectos sobre imágenes reales de la superficie de un buque. El nuevo sistema es capaz de ser operado mediante un dispositivo inalámbrico, mejorando las condiciones actuales de trabajo de los operarios involucrados en el proceso de limpieza. Además, la integración de técnicas de visión artificial en las tareas de mantenimiento naval, han logrado aumentar el rendimiento del proceso de limpieza y mejorar la calidad de la inspección. http://repositorio.bib.upct.es/dspace/