MAESTRÍA EN CIENCIAS EN INGENIERÍA MECATRÓNICA | INSTITUTO TECNOLÓGICO DE TUXTLA
Julio Cesar Torres Peña
E-mail: juliocr.torres@gmail.com
Nombre de la Tesis: Detección de deformaciones en superficies curvas mediante visión por computadora, con aplicación en el control de calidad de huevos avícolas.
Generación: Quinta generación Agosto - Diciembre 2011.
Fecha de examen de grado:
Actividad actual: Profesora de Enseñanza Superior
Nombre de la institución donde trabaja: Universidad Politécnica de Chiapas
Actividad: Docencia e Investigación
Generación: Quinta generación Agosto - Diciembre 2011.
Fecha de examen de grado:
Actividad actual: Profesora de Enseñanza Superior
Nombre de la institución donde trabaja: Universidad Politécnica de Chiapas
Actividad: Docencia e Investigación
Resumen
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El presente trabajo de investigación describe un método para la detección de deformaciones en
superficies curvas; está enfocado de manera particular en el estudio de deformaciones en huevos
avícolas, para la identificación de afectaciones en el cascaron causadas por huevos de cáscara fina o
en fárfara. El sistema se basa en la detección de defectos, mediante el barrido de un patrón de luz
estructurada láser y la adquisición de imágenes, resaltando las alteraciones en su geometría como
consecuencia de la deformación del láser en las transiciones generadas por el barrido sobre la
superficie del huevo, posteriormente se analizan las imágenes para la obtención de puntos
equidistantes a lo largo de la curva evaluada y aplicando una interpolación mediante spline cúbicos
es posible la extracción de características métricas descriptivas para observar la disparidad entre las
curvas evidenciando las deformaciones al realizar una interposición gráfica; la información métrica
adquirida, se utiliza para clasificar las muestras defectuosas mediante el desarrollo de un algoritmo
empleando una red neuronal artificial, entrenada como una base de datos compuesta por 200
imágenes, obteniendo una eficiencia de 97.5% durante la evaluación de 150 muestras de huevos.
Abstract
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In this work is presented a method for detecting deformations on curved surfaces, this research is
particularly focused on the study of deformations in poultry eggs, for identification of damages in
the shell caused by thin shelled eggs. The system is based on the detection of defects, by sweeping
a pattern of laser structured light and imaging, highlighting the changes in geometry as a result of
deformation of the laser transitions generated by scanning the surface of egg, then the images are
analyzed to obtain equidistant points along the curve and evaluated by generating a cubic spline
interpolation allows the extraction of descriptive metric characteristics to observe the disparity
between curves showing deformation by performing a graph interposition, the metric information
acquired is used to classify the defective samples by developing an algorithm using an artificial neural
network, trained with a database composed of 200 images, achieving 97.5% efficiency during the
evaluation of 150 samples of eggs.