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Localización espacial de un punto en XYZ mediante visión artificial

dc.creatorCastillo, Ricardo Andrés
dc.creatorDíaz López, Iván Andrés
dc.creatorHuertas León, Mauricio
dc.date2016-01-13
dc.identifierhttps://revistas.unimilitar.edu.co/index.php/rcin/article/view/1243
dc.identifier10.18359/rcin.1243
dc.descriptionWith the purpose of locating a point in the space using WebCams (artificial vision), the following aspects were considered: camera parameters, type of process to carry out on the captured image and presentation of the results. With the objective to find the camera useful field of vision, the angle for which the radial distortion is minimum was experimentally determined; then using a Multilayer Perceptron neural network with 3 inputs, 7 hidden neurons and 10 outputs, the images from each camera are filtered to identify a specific color; averaging the resulting set of points, the center of the object is bidimensionally located in each image, with this information and applying a mathematical development, the center of the object is completely located in a random XYZ orthogonal axis, respect to which, is only needed to know the position of each camera. A computer software, that allows to observe the images of each camera and the configuration of most of parameters, was developed. In the system calibration is necessary to consider: cameras direction, suggested distances between the centers of cameras and quality of the obtained images.en-US
dc.descriptionCon el fin de localizar un punto en el espacio mediante el uso de cámaras Web (visión artificial), se tuvieron en cuenta los siguientes aspectos: parámetros de la cámara, tipo de proceso a efectuar sobre la imagen capturada y presentación de los resultados. Con el objetivo de encontrar el campo útil de visión de la cámara, se determinó experimentálmente el ángulo para el cual la distorsión radial es mínima; luego por medio de una red neuronal tipo Perceptrón Multicapa de 3 entradas, 7 neuronas ocultas y 10 salidas, se filtra la imagen procedente de cada una de las cámaras identificando en estas un color específico; promediando los puntos de dispersión resultantes, se ubica bidimensionalmente en cada imagen el centroide del objeto, con base en esta información y aplicando un desarrollo matemático, se localiza completamente el objeto en un sistema de coordenadas aleatorio XYZ, respecto del cual, inicialmente, solo se necesita conocer la posición de cada una de las cámaras. Se desarrolló un software para computador, que permite observar las imágenes de cada una de las cámaras y la con figuración de la mayoría de parámetros. En la calibración del sistema se deben tener en cuenta: orientación de las cámaras, distancias sugeridas entre los focos de estas y calidad de las imágenes obtenidas.es-ES
dc.formatapplication/pdf
dc.languagespa
dc.publisherUniversidad Militar Nueva Granadaes-ES
dc.relationhttps://revistas.unimilitar.edu.co/index.php/rcin/article/view/1243/971
dc.relation/*ref*/Carl Zeiss homepage, http://www.zeiss.de/C12567A100537AB9/allBySubject/BD477DE7D4E650C2C12569D8003C8166.
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dc.relation/*ref*/Jang J. –S. R., C. –T. Su, E. Mizutani, 1998. “Neuro-Fuzzy and soft computing”, United States. Prentice hall, P. 233-236
dc.relation/*ref*/Hart, Anna. Mar 1992. Using Neural Networks for Classification Tasks - Some Experiments on Datasets and Practical Advice. The Journal of the Operational Research Society Oxford.
dc.relation/*ref*/Danese Giovanni, Fracesco Leporati, Stefano Ramat. May/Jun 2002. A parallel neural processor for real-time applications. IEEE Micro. Los Alamitos: Tomo 22, No. 3; pág. 20
dc.relation/*ref*/Geige C, R. Hunstock, G. Lehrenfeld, W. Mueller_, J. Quintanilla, C. Tahedl, A. Weber. Visual Modeling and 3D-Representation with a Complete Visual Programming Language —A Case Study inManufacturing_
dc.relation/*ref*/Duysinx, Pierre. Geradin, Michel. University of Liege, 2004. An Introduction to Robotics: Mechanical Aspects... p 5-21.
dc.relation/*ref*/Cyril Cauchois, Eric Brassart, Laurent Delahoche, Arnaud Clerentin. 3D Localization with Conical Vision CREA (Center of Robotic, Electrotechnic and Automatic)
dc.relation/*ref*/S. Baker and S. K. Nayar. Juanuary 1998. “A Theory of Catadioptric Image Formation” Proceedings of the 6th International Conference on Computer Vision, Bombay, pp. 35-42.
dc.rightsDerechos de autor 2016 Ciencia e Ingeniería Neogranadinaes-ES
dc.sourceCiencia e Ingenieria Neogranadina; Vol. 16 No. 1 (2006); 15-27en-US
dc.sourceCiencia e Ingeniería Neogranadina; Vol. 16 Núm. 1 (2006); 15-27es-ES
dc.sourceCiencia e Ingeniería Neogranadina; v. 16 n. 1 (2006); 15-27pt-BR
dc.source1909-7735
dc.source0124-8170
dc.subjectfilteren-US
dc.subjectimage processingen-US
dc.subjectneural networken-US
dc.subjectartificial visionen-US
dc.subjectfiltroes-ES
dc.subjectprocesamiento de imágeneses-ES
dc.subjectred neuronales-ES
dc.subjectvisión artificiales-ES
dc.titleSpace location of a point using artificial visionen-US
dc.titleLocalización espacial de un punto en XYZ mediante visión artificiales-ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/article
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion


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