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Sistema de Visión Artificial para detección de fallas en tela terminada
| Resumo: | Resumen La detección de fallas en tela terminada es llevada a cabo mediante la inspección visual que una persona realiza para determinar la afectación directa de diferentes defectos en parte del tejido y así determinar su calidad, tomando como referencia la norma técnica internacional ASTM D 5430-07. Este estudio propone un sistema de Visión Artificial para la detección de las tres principales fallas que se pueden producir en los tejidos como son: hilo sucio, caída de tejido y manchas, mediante cámaras, que en tiempo real encuentran las diferentes fallas mediante algoritmos de detección empleando el programa Python con librerías de cv2. Una vez detectada la falla en la tela, el sistema muestra dónde se encuentra la anomalía mediante la visualización en una pantalla. Para la validación de la detección de las fallas, se realiza la comparación con los métodos: LBP, HAAR y HOG, dando como mejor resultado para la detección de anomalías el LBP. |
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| Autores principais: | Morales,Jorge |
| Outros Autores: | Morales,Juan |
| Assunto: | Visión Artificial Tejido LBP HAAR HOG |
| Ano: | 2025 |
| País: | Portugal |
| Tipo de documento: | artigo |
| Tipo de acesso: | acesso aberto |
| Instituição associada: | Fundação para a Ciência e Tecnologia |
| Idioma: | espanhol |
| Origem: | SciELO Portugal |
| Resumo: | Resumen La detección de fallas en tela terminada es llevada a cabo mediante la inspección visual que una persona realiza para determinar la afectación directa de diferentes defectos en parte del tejido y así determinar su calidad, tomando como referencia la norma técnica internacional ASTM D 5430-07. Este estudio propone un sistema de Visión Artificial para la detección de las tres principales fallas que se pueden producir en los tejidos como son: hilo sucio, caída de tejido y manchas, mediante cámaras, que en tiempo real encuentran las diferentes fallas mediante algoritmos de detección empleando el programa Python con librerías de cv2. Una vez detectada la falla en la tela, el sistema muestra dónde se encuentra la anomalía mediante la visualización en una pantalla. Para la validación de la detección de las fallas, se realiza la comparación con los métodos: LBP, HAAR y HOG, dando como mejor resultado para la detección de anomalías el LBP. |
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