DOI:
https://doi.org/10.14483/22484728.251Published:
2010-05-31Issue:
Vol. 1 No. 1 (2008)Section:
A Case-Study VisionReconocimiento de primitivas 3D, usando autocorrelación y ANFIS
Keywords:
Primitive 3D, artificial vision, correlation, NeuroFuzzy (en).Keywords:
Primitivas 3D, visión artificial, correlación, NeuroFuzzy (es).Downloads
Abstract (es)
El presente trabajo muestra una metodología para el reconocimiento y clasificación de cuatro, primitivas tridimensionales como son: cilindro, cubo, esfera y cono, las cuales están contenidas en imágenes de 128X128 píxeles. La metodología se fundamenta en la aplicación de un algoritmo de autocorrelación, para la extracción de características en las imágenes, y el proceso de clasificaciónse realiza mediante ANFIS, que es un híbrido entre las redes neuronales antificiales y la lógica difusa. En la fase de operación, el sistema debe ser capaz de diferenciar las primitivas mencionadas, en forma independiente del ángulo de adquisición de la imagen. El sistema descrito, por ejemplo puede ser acoplado a un brazo robótico, para realizar tareas de clasificación de objetos según su forma.Abstract (en)
The present work shows a metodology for reconition and clasification of four (4), primitive three-dimensional such as: cylinder, cube, sphere and cone, which are contained in images of 128X128 pixels. The methodology is based on the application of autocorrelation algoritm, for the extraction of charcteristics in images, and he classification process is made by means of ANFIS, that is a hybrid between the artificial neuronal networks and the fuzzy logic. In the phase of operation, the system must be able to differentiate the primitive ones mentioned, in an independent way of the angle of acquisition of the image. The described system, for example, can be connected to a robotic arm stops to perfom tasks of classification of objects according to its form.References
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