Reporte de actividades del proyecto de Investigación en ...

Se probó el desempeño de la combinación Bayesiano-Flusser-Zuk ante cambios de
iluminación dado que en el experimento anterior se obtuvieron mejores resultados.
Se usaron 4 cambios de iluminación. Los resultados obtenidos se muestran en la
tabla 2.1.2, obteniendo que el desempeño de la combinación sube y después baja al
final del cuarto nivel de iluminación.
Tabla 2.1.2 Desempeño de la combinación Bayesiano-Flusse-Suk ante cambios de iluminación.
Se probó también el desempeño de la combinación Bayesiano-Flusser-Suk con
objetos pintados de negro para eliminar los brillos, y como era de esperarse, el
desempeño del clasificador fué del 91.16%.
Otra prueba que se realizó es el de determinar la identidad y número de objetos
circulando por una banda transportadora. Para ello se debe calcular la velocidad de
la banda, el sistema toma una imagen del objeto dentro del campo visual del sensor
y calcula su centroide en el tiempo t1. Toma una siguiente imagen calculando de
nuevo el centroide del mismo objeto en el tiempo t2. Con esta información se estima
la velocidad v como:
v =
x
t
2
2
− x1
− t
1
(2.1.2)
donde, x1 y x2 son las coordenadas de los centros del objeto.
Se probó únicamente el desempeño de la combinación Bayesiano-Flusser-Suk,
obteniéndose un desempeño del 96.66%. Los errores en la determinación del
número de objetos circulando sobre la banda se debieron a los tiempos de
procesamiento, los cambios de velocidad de la banda y, las sombras y brillos en los
objetos.
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