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Clasificación de huecos en superficies de modelos tridimensionales de forma libre utilizando aprendizaje de máquina supervisado

dc.contributor
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dc.creatorPedro Sandino Atencio Ortiz; Instituto Técnico Metropolitano, Sede Medellín
dc.creatorJohn William Branch Bedoya; Universidad Nacional de Colombia, Sede Medellín
dc.creatorGermán Sánchez Torres; Universidad del Magdalena, Santa Marta
dc.date2015-04-18
dc.date.accessioned2017-05-25T22:50:25Z
dc.date.available2017-05-25T22:50:25Z
dc.date.issued2017-05-25
dc.identifierhttp://rcientificas.uninorte.edu.co/index.php/ingenieria/article/view/5437
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10584/6039
dc.descriptionHole-filling task in tridimensional reconstruction process requires an expert user to select holes to be corrected (filled) in cases where there are presence of real holes in the surface of the object that is being reconstructing.  Generally, proposed works in hole–filling task, assume the surface of the object is continuous so that all holes must be corrected.  The foregoing is not true for many cases e.g. industrial parts and free-form objects.  In this work, it is proposed a method for automatic holes classification in tridimensional surfaces of free-form objects, in two categories: real or holes that must not be corrected, and anomalies or holes that must be corrected. For this purpose three characteristics of contour of hole are calculated: torsion, curvature and size, and subsequently are used in a supervised classification system.  Results show a classification rate over 90%.
dc.descriptionLa tarea del llenado de huecos en el proceso de reconstrucción tridimensional, requiere de un usuario experto que se encargue de seleccionar los huecos que deben ser corregidos (llenados), en los casos en que en la superficie del objeto que se esté reconstruyendo existan huecos reales.  Generalmente los trabajos propuestos en el tema de llenado de huecos asumen que la superficie de los objetos es continua, por lo que todos los huecos deben ser corregidos.  Lo anterior no es cierto para muchos casos, por ejemplo, piezas industriales y objetos de forma libre.  En este trabajo se propone un método para la clasificación automática de huecos en superficies tridimensionales de objetos de forma libre, en dos categorías: real o huecos que no deben ser corregidos y anomalía o huecos que deben ser corregidos.  Para ello, se calculan tres características del contorno del hueco: torsión, curvatura y tamaño, y posteriormente se utilizan en un sistema de clasificación supervisada.  Los resultados muestran un porcentaje de clasificación superior al 90%.
dc.formatapplication/pdf
dc.formattext/html
dc.formattext/html
dc.languagees
dc.publisherUniversidad del Norte
dc.relationhttp://rcientificas.uninorte.edu.co/index.php/ingenieria/article/download/5437/19771
dc.relationhttp://rcientificas.uninorte.edu.co/index.php/ingenieria/article/download/5437/19773
dc.relationhttp://rcientificas.uninorte.edu.co/index.php/ingenieria/article/download/5437/19774
dc.relationhttp://rcientificas.uninorte.edu.co/index.php/ingenieria/article/download/5437/20384
dc.relationhttp://rcientificas.uninorte.edu.co/index.php/ingenieria/article/download/5437/0
dc.relationhttp://rcientificas.uninorte.edu.co/index.php/ingenieria/article/download/5437/23186
dc.sourceRevista Científica Ingeniería y Desarrollo.; Vol 33, No 1 (2015): Enero-Junio; 18-37
dc.sourceRevista Científica Ingeniería y Desarrollo; Vol 33, No 1 (2015): Enero-Junio; 18-37
dc.titleSupervised machine learning for holes classification of three-dimensional free-form models
dc.titleClasificación de huecos en superficies de modelos tridimensionales de forma libre utilizando aprendizaje de máquina supervisado
dc.type
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