Selección de características mediante computación evolutiva para clasificadores de defectos superficiales identificados con visión por computador
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Silvia Satorres Martínez ; Alejandro Sánchez García ; Juan Gómez Ortega ; Juan Pedro Aranda Carmona [1] ; Javier Gámez García
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[1] Universidad de Jaén
Universidad de Jaén
Jaén, España
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- Localización: Actas de las XXXII Jornadas de Automática, Escuela Técnica Superior de Ingeniería, Univesidad de Sevilla: Sevilla, 7 al 9 de septiembre de 2011, 2011, ISBN 978-84-694-6454-0, pág. 75
- Idioma: español
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Resumen
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.
