Clasificación de huecos en superficies de modelos tridimensionales de forma libre utilizando aprendizaje de máquina supervisado
Título del documento: Clasificación de huecos en superficies de modelos tridimensionales de forma libre utilizando aprendizaje de máquina supervisado
Revista: Ingeniería y desarrollo
Base de datos: PERIÓDICA
Número de sistema: 000411280
ISSN: 0122-3461
Autores: 1
2
3
Instituciones: 1Instituto Técnico Metropolitano, Facultad de Ingenierías, Medellín, Antioquia. Colombia
2Universidad Nacional de Colombia, Facultad de Minas, Medellín, Antioquia. Colombia
3Universidad del Magdalena, Facultad de Ingenierías, Santa Marta, Magdalena. Colombia
Año:
Periodo: Ene-Jun
Volumen: 33
Número: 1
Paginación: 18-37
País: Colombia
Idioma: Español
Tipo de documento: Artículo
Enfoque: Aplicado, descriptivo
Resumen en español La tarea del llenado de huecos en el proceso de reconstrucción tridimensional requiere de un usuario experto que se encargue de seleccionar los que deben ser corregidos (llenados), en casos en que existan huecos reales en la superficie del objeto que se esté reconstruyendo. Generalmente, los trabajos propuestos en esta área 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, en 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 que posteriormente se utilizan en un sistema de clasificación supervisada. Los resultados muestran un porcentaje de clasificación superior al 90%
Resumen en inglés Hole-filling task in tridimensional reconstruction process requires an expert user to select holes to be corrected (filled) in cases where there are real holes in the surface of the object that is being reconstructed. Generally, proposed works in hole-filling tasks assume the surface of the object is continuous, so that all holes must be corrected. The latter is not true for many cases e.i. industrial parts and free-form objects. In this work, it is proposed a method for automatic hole classification in tridimensional surfaces of free-form objects into two categories: real or holes that must not be corrected, and anomalies or holes that must be corrected. For this purpose, three characteristics of hole contour are calculated: torsion, curvature and size, and subsequently are used in a supervised classification system. Results show a classification rate over 90%
Disciplinas: Ciencias de la computación
Palabras clave: Procesamiento de datos,
Reconstrucción tridimensional de superficies,
Llenado de huecos,
Aprendizaje de máquinas,
Textura
Keyword: Computer science,
Data processing,
three-dimensional surface reconstruction,
Hole filling,
Machine learning,
Texture
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