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Timestamp: 2019-12-12 10:38:53+00:00

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Reunión septiembre 2009 proyecto VAMAD | Visión por computador | Imagen
Reunión septiembre 2009 proyecto VAMAD
Presentación sobre la marcha del proyecto consorciado de visión artificial VAMAD en septiembre de 2009. Autor: Miguel Ángel Abián
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VAMAD: VAMAD:
DESARROLLO DESARROLLO DEDE SISTEMAS
INNOVADORES DEDE VISI
VISIÓÓNN ARTIFICIAL
PARA LALA DETECCI
DETECCIÓÓNN DEDE DEFECTOS
DEFECTOS ENEN
SUPERFICIES DEDE MADERA
MADERA YY DEDE
MATERIALES DERIVADOS
Valencia, 14 de septiembre de 2009
FIT-170260-2007-1
Carácter documento: Público Asistentes: AIDIMA, AIDO, AIN, CETEM, Universidad de Karlsruhe Coordinación y edición: Miguel Ángel Abián
1. Marcha del proyecto
En. 08
ETAPA 1: Caracterización de la calidad superficial de la madera y de sus materiales derivados, así como de las superficies acabadas.
E2.1 Feb. 08
H2.1 Mar. 08
ETAPA 2: Creación de las bases de datos de defectos con las que se entrenará el sistema de aprendizaje supervisado.
ETAPA 3: Desarrollo de un prototipo del sistema de visión artificial a escala de laboratorio.
E4.1 Feb. 09
H4.1 Mar. 09
ETAPA 4: Desarrollo de un prototipo industrial del sistema de visión artificial.
ETAPA 5: Integración industrial del sistema de visión artificial en empresas de madera y tableros.
E6.1 Dic. 09
E6.2 Dic. 09
H6.1 Dic. 09
ETAPA 6: Transferencia del conocimiento.
Entregable 1.1. Informe sobre defectos en superficies acabadas y sobre los defectos relevantes para la industria.
Durante la etapa 1 del proyecto se ha realizado una extensa búsqueda bibliográfica en la que se han localizado normas (españolas, europeas e internacionales), artículos, manuales, documentos y libros sobre los defectos de los acabados de las superficies de madera y de materiales derivados. Al conocimiento obtenido del estudio de dichos documentos se ha sumado el obtenido mediante entrevistas con expertos nacionales e internacionales en defectos de acabados y mediante reuniones con diversas empresas del sector del mueble y afines.
Todo este conocimiento es la base para la clasificación y cuantificación posterior de los defectos de acabados en superficies de madera y derivados, conocimiento que será introducido en el sistema de visión artificial que se desarrollará a lo largo del proyecto.
El sector del mueble y afines carece de un vocabulario común y sin ambigüedades para los defectos, lo que imposibilita la aparición y aceptación de calidades estándares para los acabados y dificulta la comunicación entre interlocutores.
NOMBRE DEFECTO
Grietas/
Chelcking
Cuarteamientos lineales
Cuarteamientos red
En el entregable 1.1 se presenta una tabla que asigna a cada defecto su traducción al inglés y los posibles sinónimos en inglés que existen, extraídos tanto de publicaciones técnicas como del vocabulario de los técnicos que trabajan en las industrias, así como los sinónimos para cada defecto en español peninsular y americano.
Frecuencia de los defectos de acabados
Se distribuyó por correo electrónico y por fax un cuestionario a 51 empresas del sector de la madera y derivados con el objetivo de conocer sus problemas, tanto técnicos como económicos, con los diferentes tipos de defectos. La gráfica muestra los resultados de la encuesta.
Entregable 1.2. Informe sobre la recopilación de muestras físicas de defectos
En la etapa 1 del proyecto se ha recopilado una gran cantidad de muestras de acabados de madera o derivados con defectos en el acabado.
Para garantizar que dichas muestras sean representativas de los problemas que sufren las empresas, muchas de ellas se recogieron en empresas de Murcia y de la Comunidad Valenciana y son consecuencias de fallos reales durante los procesos de acabado (pintado, barnizado, lacado, aplicación de lasures, revestimiento de tableros con melaminas, con papel termofusible, con chapas, etc.). Un grupo más reducido de las muestras se ha creado en los laboratorios de AIDIMA y CETEM mediante, por ejemplo, métodos de aplicación erróneos o incompatibilidades entre los recubrimientos y el sustrato.
Las muestras defectuosas servirán para crear un banco de imágenes con que se entrenará el sistema de clasificación que se usará en el proyecto (etapa 3: Desarrollo de un prototipo del sistema de visión artificial a escala de laboratorio). Este sistema necesitará disponer de una gran variedad de texturas para discriminar entre el dibujo de la madera y los defectos. Por eso, se ha obtenido una amplia representación de los sustratos utilizados en la industria.
Se sigue trabajando en la recopilación de muestras físicas procedentes de la industria u obtenidas artificialmente en los laboratorios de AIDIMA y CETEM.
Creación artificial de defectos
Creación artificial de defectos en un túnel de ultravioleta
Colección de muestras defectuosas
Entregable 2.1. Informe sobre el banco de imágenes de defectos
Las superficies barnizadas se ubican dentro del grupo de superficies consideradas "no cooperativas". Esta denominación responde al hecho de que la información obtenida, mediante su observación, cambia con el ángulo de iluminación y observación elegido. Por lo tanto, la adquisición de imágenes de este tipo de superficies, dado un punto de observación fijo, representa un desafío desde el punto de vista de la iluminación.
En nuestro caso, los defectos del barnizado solamente son parcialmente visibles bajo un grupo limitado de ángulos de iluminación y observación. Esta característica descarta el uso de luz difusa en favor de luz direccional. Bajo luz direccional, la información sobre el defecto captada en la imagen no sólo es parcial, sino que cambia a medida que se elige otra dirección de iluminación. Por tanto, una imagen tomada bajo un determinado ángulo de luz describe sólo una parte del defecto, y resulta necesario inspeccionar la superficie bajo otras direcciones de iluminación a fin de completar esta descripción. Sólo así se obtiene la información necesaria para clasificar la pieza defectuosa.
Lo anterior se traduce en la necesidad de generar una serie de imágenes. La serie se consigue fotografiando sucesivamente la misma superficie, pero iluminando cada vez desde una dirección distinta. De esta manera, cada fotografía posee una parte de la información necesaria para reconocer el defecto. Analizando las series de imágenes con algoritmos desarrollados por la Universidad de Karlsruhe, se podrá recopilar e interpretar su contenido.
Las series de imágenes se han ido almacenando en un banco de imágenes, el cual servirá en el futuro como entrada al sistema de aprendizaje supervisado encargado de la clasificación de los defectos.
Serie de 16 imágenes correspondientes a un cráter
Serie de 16 imágenes correspondientes a una grieta y una burbuja
Se sigue trabajando en aumentar las fotografías del banco de imágenes.
Sistema de adquisición de imágenes propuesto por la Universidad de Karlsruhe.
Para este muestreo se considera un ángulo de elevación fijo y un desplazamiento
en dirección del ángulo azimut. Es decir, a partir de un punto de partida
dado por ( , =0) la fuente de iluminación se va rotando alrededor de la muestra
tomándose una fotografía luego de cada desplazamiento igual a .
Entregable 2.2. Informe sobre las características invariantes y el clasificador
de aprendizaje supervisado
Este informe expone un método desarrollado por la Universidad de Karlsruhe para
obtener características invariantes a partir de series de imágenes. Este método ha sido
desarrollado a fin de detectar y clasificar defectos en superficies no cooperativas (aquellas en
que la información obtenida mediante observación cambia con el ángulo de iluminación y
observación elegido). En nuestro caso, los defectos de interés son defectos de barnices, lacas
o lasures sobre substratos de madera. Cada defecto se cataloga y recibe un nombre de
acuerdo a su apariencia, la cual está directamente relacionada con sus causas. La
clasificación de los defectos consiste en asignar a cada defecto detectado una clase
preestablecida que indique la naturaleza del mismo.
Debido a las características no cooperativas de la superficies barnizadas debe trabajarse
con series de imágenes, donde cada imagen presente la misma superficie, pero iluminada
desde una dirección distinta. En este proyecto, las series de imágenes se obtienen rotando
una fuente de luz puntual alrededor de la superficie inspeccionada y fotografiando después
ésta cada vez que la iluminación recorre un desplazamiento azimutal determinado. El método
exacto de obtención de las series de imágenes se explicó en el entregable 2.1 (Informe sobre
el banco de imágenes de defectos).
De las series de imágenes debe extraerse información relevante para la clarificación de
los defectos. Esta información recibe el nombre de características. Para que puedan aplicarse
al proyecto, estas características deben cumplir ciertas condiciones que aumentan la
complejidad del método. Entre estas condiciones se destaca el hecho de que deben ser
independientes de la textura del substrato. Esto es relevante cuando se trabaja con
acabados transparentes, los cuales dejan expuesta la textura del substrato o soporte. Este
requisito implica, por tanto, que la características extraídas deben experimentar ningún o
muy poco cambio cuando distintos tipos de substratos son utilizados. Además, los defectos
deben reconocerse correctamente sin que importe su tamaño, ubicación o rotación relativa.
La información relevante sobre los defectos está contenida en cada imagen de la serie;
es decir, tanto en la intensidad de cada punto en relación con su entorno bidimensional,
como también en su relación con su entorno tridimensional (esto es, en los cambios de
intensidad que se producen de una imagen de la serie a la otra). Debe definirse, por lo
tanto, una función núcleo capaz de recolectar esta información.
En el método propuesto, las invariantes se consiguen mediante un proceso mixto: la
invariancia frente a la rotación se obtiene por integración; y la invariancia frente a la
translación, mediante la construcción de histogramas de lógica difusa.
Para clasificar las características extraídas de las series de imágenes se utiliza un
support vector machine (SVM). Este clasificador es de aprendizaje asistido. Esto
significa que, durante la etapa de entrenamiento, un experto ofrece al clasificador una
lista de objetos que han sido clasificados previamente, a fin de que éste “aprenda” para
luego poder reconocer objetos similares. Durante la fase de entrenamiento el clasificador
asocia cada clase con las características extraídas de las imágenes y establece fronteras
entre las distintas clases en un espacio multidimensional.
Para el entrenamiento del SVM se utiliza una lista de series de imágenes llamada
lista de entrenamiento. La misma desempeña un papel decisivo en la determinación de
las fronteras entre clases que luego se utilizarán en la clasificación. Es importante que
esta lista cuente con un número adecuado de defectos representativos de cada clase, así
como de texturas de substrato.
Para probar el sistema se utiliza una lista de series de imágenes disjunta a la de
entrenamiento que recibe el nombre de lista de prueba. Los resultados de esta lista
sirven para ajustar tanto la lista de entrenamiento como la lista de funciones núcleo.
Ejemplo de parámetros de la función núcleo: a=2, r2=2r1, =45°, =90° y =180°.
Ejemplo de serie de
imágenes de la lista de
entrenamiento: grupos de
prueba: burbuja
Entregable 3.1. Informe sobre el prototipo de visión artificial de laboratorio
La construcción de un prototipo de laboratorio se presenta como un paso intermedio
indispensable previo al diseño del prototipo industrial. El objetivo de este prototipo es simular
todas las condiciones posibles de adquisición de imágenes con el objetivo de determinar la
configuración del prototipo final industrial.
En la concepción del prototipo de laboratorio se fijó como meta alcanzar un diseño que
presente alta flexibilidad y precisión. Además, se buscó encontrar el mejor compromiso
entre las funciones automáticas y manuales, a fin de que la adquisición de imágenes resulte
cómoda, precisa, reproducible y rápida, al mismo tiempo que los costes y tiempos de
desarrollo fueran aceptables.
(izq) Característica que representa una grieta.
(derecha) Característica que representa una superficie sin defecto.
Hay que tener en cuenta que hay defectos muy
similares (cráteres y burbujas, por ejemplo).
Entregable 4.1. Informe sobre patentes de sistemas de visión artificial para la
detección de defectos en superficies
Este documento es una recopilación de documentos de patentes internacionales
donde se ha intentado plasmar todos aquellos desarrollos de productos, sistemas y
metodologías patentados relacionados con sistemas de visión artificial para detección de
defectos en superficies.
esas patentes se
metodología patentado
bien total
o parcialmente,
implementación del prototipo industrial que se desarrollará a lo largo de la etapa 4.
El estudio se ha realizado sobre la base de datos Espacenet y en el quedan incluidos
aquellos documentos que se consideraron de interés desde el periodo de 1980 a 2008.
TÍTULO: Natural wood surface optically inspecting method for use in
production line, involves combining two set of local physical properties
extracted from grey-scale value images, and calculating surface quality
assessment from combined
NUMERO DE PATENTE: WO2008031621-A1
TÍTULO: Planar object`s e.g. magnetic thin film disk, property e.g. thickness,
and defect e.g. wear, measuring method for use in e.g. semiconductor
industry, involves determining roughness bias parameter from two surface
roughness data
NÚMERO DE PATENTE: US2007115483-A1
En resumen, ninguna de las 17 patentes analizadas, seleccionadas
previamente de entre 386 patentes obtenidas mediante búsquedas por
descriptores en Espacenet, resulta adecuada para el proyecto.
Los principales inconvenientes que presentan son los siguientes:
1. Incapacidad para separar los defectos de acabado de la propia textura
del substrato.
2. Incapacidad para obtener series de imágenes de una misma
3. Incapacidad para inspeccionar toda la superficie de interés.
Entregable 4.2. Informe sobre los requisitos del sistema de visión artificial y
estudio de soluciones comerciales
Este informe expone los requisitos que debe cumplir el sistema de visión artificial que
se desarrollará en el proyecto, en cuanto a velocidad de línea y tamaños de las
piezas que inspeccionará.
Este informe también presenta un estudio en que se recopila información de
prototipos y sistemas industriales, basados en visión artificial, orientados a la inspección
superficial de diferentes materiales con objetivo de detectar la presencia de anomalías y
defectos característicos de cada material o producto del proceso de producción. A
diferencia del entregable anterior, aquí se presentan soluciones comerciales con cierta
aceptación en la industria.
La finalidad de tal recopilación de información es disponer de información de sistemas
de captura, iluminación, disposición entre ambos, resolución, velocidades de inspección y
campos de visión que permita a los participantes evaluar su posible aplicación al
Sistema de OCS evaluado para el proyecto.
Sistema de ISRA VISION (Surface Inspector) evaluado para el proyecto.
Entregable 4.3. Configuración del sistema de visión para el prototipo
En este documento se describe el sistema de visión artificial en cuanto a
configuración y elementos integrantes partiendo de las especificaciones siguientes, que
proceden de prototipo de laboratorio y del entregable E4.2 (Informe sobre los requisitos
del sistema de visión artificial y estudio de soluciones comerciales):
a) Ancho del campo de visión de 800 mm, que será el campo para las pruebas iniciales.
b) Velocidad de avance de 8 m/min, que es la velocidad máxima de funcionamiento.
c) Resolución 16 píxeles/mm.
d) Uso de 4 fuentes de iluminación de tipo estroboscópico colocadas con una inclinación θ
y posicionadas en φ, φ+90, φ+180 y φ+270.
e) 4 imágenes por zona inspeccionada, una por cada inclinación de la iluminación φ,
φ+90, φ+180 y φ+270.
Entregable 4.4. Informe sobre el prototipo industrial de visión artificial
Este informe recopila los pasos seguidos en la definición, diseño y construcción de
un prototipo industrial para el sistema de inspección superficial de madera y derivados
del proyecto VAMAD.
El prototipo industrial desarrollado recoge la experiencia adquirida con el modelo
desarrollado a escala de laboratorio y está diseñado para cumplir con dos requisitos
fundamentales. En primer lugar, se buscaba un modelo robusto, transportable e
instalable en las condiciones previsibles en diferentes entornos industriales. En segundo
lugar, la estructura debía disponer de dimensiones adecuadas y la flexibilidad suficiente
para adaptarse a muestras con diferente anchura, grosor y dimensiones tal y como
sucede en las aplicaciones reales.
El informe incluye la información y los resultados obtenidos en el desarrollo de
las tareas 4.1, 4.2 y 4.3 de la etapa 4: Desarrollo de un prototipo industrial del sistema
de visión artificial.
El sistema diseñado cumple las especificaciones requeridas de poder verificar los
algoritmos innovadores de visión propuestos en este proyecto en condiciones reales de
funcionamiento tanto en un entorno preindustrial como industrial. Sin embargo, presenta
algunas restricciones de funcionamiento impuestas por el alto coste de cámaras y
sistemas de iluminación, y por la necesidad de crear un diseño flexible que admita el
máximo grado de libertad en todos sus parámetros. Estas limitaciones permiten orientar
el trabajo de mejora y perfeccionamiento de futuras versiones.
La primera limitación citada implica que en este prototipo no es posible inspeccionar
todo el ancho de la muestra dada la alta resolución requerida (16 píxeles/mm) con sólo
tres cámaras. En siguientes fases, parece interesante trabajar en la reducción de la
resolución necesaria en las imágenes a 8 píxeles/mm para inspeccionar toda muestra y
reducir el procesamiento y el coste. En este sentido, hay que recordar que la estructura
de soporte utiliza componentes modulares, guías sin perforaciones y un
ensamblaje sencillo que facilita los cambios. Esta modificación podría ser abordada
con unos cambios mínimos en el prototipo.
La consideración de dotar al sistema de todos los grados de libertad posibles para no
realizar un prototipo cerrado que no permitiera cambios, implica una mayor complejidad
en la puesta a punto del prototipo. Sin embargo, esta flexibilidad en esta fase previa de
prototipo preindustrial permite seguir trabajando en la optimización de todos los
parámetros del sistema de visión. Una vez definidos mejor los grados de libertad sería
posible reducirlos para dotar al sistema de mayor robustez y fiabilidad.
2. Fotografías de la reunión
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 resolución 

resolución 

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Artículo 3

Artículo 2

Artículo 1