Jaén, España
Este trabajo está destinado a presentar un procedimiento automático de selección de características que permita simplificar el diseño y mejorar la tasa de acierto en un clasificador de defectos superficiales.
Describiendo a cada una de las regiones extraídas de la imagen mediante un vector de características, el procedimiento propuesto, basado en algoritmos genéticos, evaluará cuáles son las que deben ser seleccionadas e incluidas en el proceso de reconocimiento.
Se ha utilizado una red neuronal tipo backpropagation para identificar distintos tipos de defectos superficiales.
Los resultados demuestran que las tasas de acierto aumentan en un 23% al introducir en el clasificador las características calculadas por el algoritmo genético frente a la utilización de la intuición del diseñador en la selección de éstas.
© 2001-2024 Fundación Dialnet · Todos los derechos reservados