Browsing by Author "Canali, Luis"

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    Clasificación de Variedades de Semillas de Trigo usando Visión por Computadora
    (SADIO, 2016) Redolfi, Javier; González Dondo, Diego; Pucheta, Julián; Canali, Luis
    En este trabajo abordamos el problema de identificación de variedades de semillas de trigo. La identificación de semillas de trigo es una tarea realizada por personal calificado en diversas etapas de la producción agropecuaria, pero es una actividad lenta, tediosa y de baja repetibilidad. La disponibilidad de un método de clasificación automático de semillas acelera los procesos de evaluación y permite que sean reali-zados en diferentes etapas del proceso de producción de manera simple y con bajo costo. La solución propuesta es el uso de técnicas actuales de clasificación de imágenes como son Vectores de Fisher de la Familia Exponencial y Redes Neuronales Convolucionales. Con estas técnicas se logra una exactitud del 95 % en la clasificación de un dataset de semillas de 6 variedades de trigo recolectado para esta tarea el cual se encuentra disponible al público para futuras evaluaciones.
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    Detección de líneas en imágenes con ruido en un entorno de medición de alta presición
    (Biennial Congress of Argentina, 2014) Bergues, Guillermo; Ames, Guillermo; Canali, Luis; Schurrer, Clemar; Flesia, Ana Georgina
    El objetivo de este trabajo es estudiar los algoritmos de deteccion de centros de l ´ ´ıneas, utilizados para definir las posiciones de las mismas en las escalas de instrumentos de medicion de alta precisi ´ on. En base a una simulaci ´ on previa ´ y luego a traves de la aplicaci ´ on de los algoritmos simulados ´ en las imagenes reales de la escala y cruz de una ret ´ ´ıcula de medicion de un autocolimador Nikon 6D, estudiamos un ´ algoritmo de segmentacion de l ´ ´ıneas y deteccion de centros ´ construido mediante la transformada Hough. Se destaca el comportamiento del algoritmo bajo el ruido presente en este tipo de imagenes.
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    External visual interface for a Nikon 6D autocollimator
    (Institute of Electrical and Electronics Engineers, 2014) Bergues, Guillermo; Ames, Guillermo; Canali, Luis; Schurrer, Clemar; Flesia, Ana
    The goal of this paper is to describe the potential of a visual interface applied to a Nikon 6B/6D autocollimator in order to replace human operator within a “laboratory grade” measurement. The optical interface implemented consists of a Basler HD camera attached to the autocollimator’s eyepiece, camera positioning devices, and a proprietary digital image processing package, built around Matlab environment. The whole system is used to analyze the reticle image to detect both the scale and the measuring crosshair lines at sub-pixel level. The system performance was compared in a controlled experiment against an electronic level with internationally traceable certification. The resolution of the pitch angles obtained was 10 times better than that originally obtained with the instrument. This example shows that the value of 0.02 pixels for the uncertainty associated with sub-pixel position of reticle lines is realistic, allowing for continue working on a robust interface for all angle parameters that can be measured using autocollimators.
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    Interfaz visual para un autocolimador nikon 6D mediante procesamiento de imágenes con precisión sub-píxel : un caso de estudio.
    (ELSEVIER -Revista Iberoamericana de Automática e Informática Industrial, 2014) Schurrer, Clemar; Flesia, Ana; Bergues, Guillermo; Ames, Guillermo; Canali, Luis
    Resumen Este documento tiene el objetivo de describir el potencial de una interfaz visual ba´sica en un Autocolimador del tipo Nikon 6B/6D, para reemplazar al operario en una medicio´n de calidad metrolo´gica. La interfaz visual implementada consta de una ca´mara con sensor CMOS adosada al ocular del autocolimador, partes posicionales, y un sistema de procesamiento digital de ima´genes propio, escrito en lenguaje Matlab R , que analiza la imagen de la ret´ıcula para detectar la escala y la cruz de medicio´n a nivel sub-p´ıxel. Mediante un experimento controlado, realizado con un nivel electro´nico trazable internacionalmente, se obtuvieron, con este sistema, a´ngulos de cabeceo (αy) con una resolucio´n tres veces mejor que la del instrumento sin interfaz. Este ejemplo sugiere que el valor de 0.06 p´ıxeles para la incertidumbre asociada con la posicio´n sub-p´ıxel de las diferentes l´ıneas que conforman la ret´ıcula de medicio´n es realista, y permite seguir trabajando en una interfaz robusta para todos los para´metros angulares posibles de ser medidos por el autocolimador. Copyright ∗c 2014 CEA. Publicado por Elsevier Espan˜a, S.L. Todos los derechos reservados
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    Sistema de seguimiento de objetivos usando múltiples cámaras y estimación Bayesiana
    (IEEE, 2015-10) González Dondo, Diego; Redolfi, Javier; Griffa, Martín; Steiner, Guillermo; Canali, Luis
    In recent years, the increase in amount of camera networks available has led to the rise up of new techniques and applications of signal processing. In this work, an implementation of image sensor network, cameras, for mobile target tracking is shown. More specifically, it is performed an application of particle filter in a distributed way, based on leader agents for state estimation. Finally, simulations are presented, as well as a real experiment made with a camera network to track a mobile platform.
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    Sub-pixel straight lines detection for measuring through machine visión
    (Institute of Electrical and Electronics Engineers, 2014) Flesia, Ana; Ames, Guillermo; Bergues, Guillermo; Canali, Luis; Schurrer, Clemar
    External visual interfaces for high precision mea suring devices are based on the segmentation of images of their measuring reticle. In this paper, a method for subpixel straight lines detection is presented and tested on images taken from the reticle of a dark field autocollimator. The method has three steps, the sharpening of the image using a version of the Savitzky-Golay filter for smoothing and differentiation, the construction of a coarse edge image using Sobel filters, and finally, the subpixel edge location determination, by fitting a Gaussian function to orthogonal sections of the coarse edge image. We discuss results of applying the proposed method to images of the reticle of a Nikon 6D autocollimator, using the scale of the device as a benchmark for testing the error in the location of the lines and comparethem with Sobel/Hough and Sobel/polynomial fitting. We report that for this type of image-content, Gaussian fitting has smaller uncertainty, when cameras with two different sensors are used.
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    Target Tracking System Using Multiple Cameras and Bayesian Estimation
    (2016-08-29) Redolfi, Javier; González Dondo, Diego; Griffa, Martín; Steiner, Guillermo; Canali, Luis
    In recent years, the increase in amount of camera networks available has led to the rise up of new techniques and applications of signal processing. In this work, an implementation of image sensor network, cameras, for mobile target tracking is shown. More specifically, it is performed an application of particle filter in a distributed way, based on leader agents for state estimation. Finally, simulations are presented, as well as a real experiment made with a camera network to track a mobile platform.