Identificación automática de cilindros de almacenamiento de gas utilizando redes neuronales tipo hopfield
Las compañías que se dedican a la fabricación, comercialización y mantenimiento de cilindros para el gas licuado de petróleo en Colombia, estampan en placas de acero y soldadas al producto un código serial único para ser identificado dentro del parque de cilindros del país. Actualmente el proceso de...
| Main Authors: | , , |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | English |
| Published: |
Universidad Industrial de Santander
2012-06-01
|
| Series: | Revista UIS Ingenierías |
| Subjects: | |
| Online Access: | https://revistas.uis.edu.co/index.php/revistauisingenierias/article/view/3200 |
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| author | Luis Carlos Maldonado César Augusto Peña Oscar Gualdrón |
| author_facet | Luis Carlos Maldonado César Augusto Peña Oscar Gualdrón |
| author_sort | Luis Carlos Maldonado |
| collection | DOAJ |
| description | Las compañías que se dedican a la fabricación, comercialización y mantenimiento de cilindros para el gas licuado de petróleo en Colombia, estampan en placas de acero y soldadas al producto un código serial único para ser identificado dentro del parque de cilindros del país. Actualmente el proceso de identificación es manual y se revisan aproximadamente 7000 cilindros al día en una sola fábrica. El objetivo principal de este documento es presentar un sistema de visión artificial que utiliza redes neuronales artificiales para reconocer dicho código. Este sistema se compone físicamente de un dispositivo portátil de ambiente controlado en iluminación y escena para la adquisición de las imágenes. Otro componente del sistema es el ajuste de la imagen. El ajuste se realiza a partir de filtros de mediana, binarización, etiqueta, y segmentación; este procesamiento permite obtener mayor información significativa y discriminación de la imagen. Por último el componente inteligente para la identificación se realiza con redes neuronales artificiales tipo Hopfield y un algoritmo que verifica la evolución del reconocimiento de la imagen. La efectividad del sistema se reporta con los resultados experimentales obtenidos con base al error con una cantidad significativa de muestras. |
| first_indexed | 2024-12-11T09:37:47Z |
| format | Article |
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| institution | Directory Open Access Journal |
| issn | 1657-4583 2145-8456 |
| language | English |
| last_indexed | 2024-12-11T09:37:47Z |
| publishDate | 2012-06-01 |
| publisher | Universidad Industrial de Santander |
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