Ingeniería electrónica

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Browsing Ingeniería electrónica by Author "Castrillón-Osorio, Luis Reinel"

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    Detección automática de grietas y fisuras en pavimento por medio de fotos y redes neuronales convolucionales
    (Universidad Católica de Oriente, 2019-06-11) Marín-Acevedo, Edwin Alonso; Castrillón-Osorio, Luis Reinel; Universidad Católica de Oriente. Facultad de Ingeniería
    Las vías son el medio de transporte de personas y carga más importante en Colombia, mantenerlas en buenas condiciones es una tarea desafiante que requiere como primer paso conocer el estado de estas. Dentro de los muchos parámetros para medir el estado de las vías, las grietas y fisuras son uno de los más importantes porque reflejan el estado superficial del pavimento. En este trabajo se propuso un sistema automático para la detección y segmentación automática de grietas y fisuras por medio de imágenes del pavimento. Para ello se tomaron 28000 fotos en vías del oriente antioqueño y se etiquetaron manualmente 4200 con grietas visibles. Se entrenó una arquitectura de red neuronal convolucional conocida como Mask R-CNN y, estableciendo un valor de certidumbre del modelo en 0.85, se logró obtener una precisión del 80% con niveles de sensibilidad del 78% y media de precisión del 77 %. El modelo entrenado tiene un rendimiento sobresaliente cuando las grietas son grandes, por lo tanto, investigaciones futuras se deben centrar en la detección de grietas de menor dimensión.
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    Medición automática de dimensiones en telas para aplicación en entornos industriales empleando técnicas de procesamiento digital de imágenes.
    (2019-07-11) García-Atehortúa, María Verónica; Castrillón-Osorio, Luis Reinel; Universidad Católica de Oriente. Facultad de Ingeniería
    El sector textil a nivel mundial es altamente competitivo, por lo cual se requiere tecnificar lo procesos por medio de inversión en nuevas tecnologías y renovación de equipos, para lograr una mayor productividad a menores costos. En búsqueda de mejorar los procesos de producción textil, en este artículo se ha propuesto un sistema automático para la medición de anchos de telas de manera precisa para su aplicación en un entorno industrial. El sistema de medición se basa en el uso de técnicas de procesamiento digital de imágenes implementadas sobre una Raspberry Pi, utilizando una Picamera como dispositivo para la adquisición de imágenes. La programación de los algoritmos se realizó sobre lenguaje Python usando funciones de la librería de visión por computador OpenCV. Se utilizó una base de datos de 237 imágenes de telas etiquetadas manualmente para evaluar los algoritmos. El sistema completo fue probado e implementado en la empresa Crystal SAS. Las pruebas realizadas mostraron mejores resultados de medición en telas de color oscuro con un error promedio de 11.11 mm, seguido de las telas de tonos claros con error promedio de 29.97 mm y, finalmente, las telas con estampados presentaron un error promedio de medición de 33.59 mm. El sistema en operación en el entorno industrial presenta un desempeño superior a la forma convencional como el proceso era realizado, mejorando el sistema de medición, automatizando la tarea y permitiendo realizar un seguimiento en tiempo real en etapas intermedias en el proceso producción.