Scientia et technica

Evaluación de descriptores para la detección automática de fallas en fabricación utilizando máquinas de soporte vectorial

Andrés Felipe Calvo Salcedo, Edward J Marín García, José B Padilla Bejarano

Resumen


Este documento presenta la evaluación de un método de clasificación de fallas en productos terminados utilizando la combinación de descriptores de color, forma y textura. Se utiliza una Máquina de Vectores de Soporte multiclase (SVM-Support Vector Machine) y se construye una base de datos anotada capturando botellas de plástico con 11 situaciones de fabricación entre botellas en buen estado y botellas con imperfectos como rasgaduras, golpes, hendiduras, etc; bajo diferentes condiciones no controladas (ruido, iluminación, escala, entre otras). La etapa de fusión propone una combinación lineal de características y para calcular el desempeño de descriptores y fusión de datos, se utilizó una metodología de validación cruzada aplicando el método de Montecarlo. La configuración de SVM utiliza la metodología multiclase “One-vs-All” con Kernel Radial Gaussiano. La detección se realiza inicialmente aplicando descriptores individuales y combinados.


Palabras clave


Fusión de Datos, Maquina de Soporte Vectorial, Descriptores de Color, Forma y Textura, Control de Calidad, Visión por computador, Aprendizaje de Máquina

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DOI: http://dx.doi.org/10.22517/23447214.21631

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