Clasificación de placas de pizarra mediante técnicas de visión artificial y machine learning

 

Descripción | En este trabajo de investigación, se presenta un sistema que pretende automatizar la fase de clasificación de las placas de pizarra que se lleva a cabo dentro del proceso de elaboración, realizada hasta el momento de forma manual por un experto en el área.

El sistema se planifica en base a técnicas de visión artificial y algoritmos matemáticos que permitan simular la fase de clasificación en la línea de producción real sin ralentizar el proceso global, de tal modo que ante la presentación de una nueva placa de pizarra al sistema, éste proporcione una salida en tiempo real.

Así, se configura un sistema híbrido 2D-3D láser escáner formado por una cámara lineal 2D y un láser escáner 3D, de tal modo que extraiga la mayor cantidad posible de información de las placas de pizarra, y en base a dicha información, se desarrolle un algoritmo basado en técnicas de visión artificial capaz de construir un conjunto de variables que identifiquen cada placa de pizarra en función de los defectos contemplados en la normativa vigente. A partir del conjunto de variables, se desea implementar algoritmos matemáticos capaces de realizar una clasificación de dichas placas.

 

Coordinadores | Javier Martínez Torres (Centro Universitario de la Defensa de Marín) y Carla Iglesias Comesaña (Universidade de Vigo).