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dc.contributor.advisorMejia Cabrera, Heber Ivan
dc.contributor.authorVallejos Rodríguez, Jair Adbeel
dc.date.accessioned2021-07-27T07:22:07Z
dc.date.available2021-07-27T07:22:07Z
dc.date.issued2021
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12802/8382
dc.description.abstractLas industrias en el Perú están conformadas en su 99.05% por mipymes, de las cuales el 6.7% y 3.3% representan a industrias manufactureras de media y baja tecnología. Estas empresas realizan un proceso llamado patronaje, el cual resulta costoso en términos de recursos, mano de obra y tiempo trabajo, pues se realiza mediante técnicas manuales. Esta investigación busca facilitar dicho proceso mediante la digitalización, para ello se planteó realizar moldes computarizados siguiendo un proceso que consta en la obtención de imágenes de patrones físicos mediante un protocolo de adquisición de imágenes, la detección de bordes y detección de esquinas para una futura vectorización. Existen diversas técnicas para realizar estas tareas, par ello se realizó una evaluación de las mismas para determinar que técnica se adecúa mejor a la problemática enfrentada. Se evaluó técnicas de detección de bordes como Canny-Deriche, Sobel y un método propuesto basado en la erosión de la imagen, tras la evaluación se dedujo que para este trabajo la técnica adecuada es Sobel, pues muestra calidad visual buena con un valor MSE de 1536 en tiempos de respuesta de 6.1 milisegundos, sobreponiéndose sobre Canny-Deriche y Erosión.. También se evaluó técnicas de detección de esquinas que ayudarán a identificar puntos vectorizables de una imagen, para ello se comparó las técnicas de Harris Corner, con una propuesta de dos técnicas, una evalúa las pendientes del borde de una imagen y otra técnica que recorre pixel a pixel del borde la una imagen. Tras evaluar su desempeño, se logró identificar que la técnica propuesta de recorrido Pixel a Pixel logra precisión de 90%, consumo de 0.9 MB de memoria en 0.57 milisegundos por proceso. Se concluyó que la técnica de recorrido pixel a pixel, es la mejor para reconocer esquinas pues presenta mayor precisión, consumo de memoria hasta 30 veces más bajo y tiempos de respuesta hasta 68 veces más rápido que el método tradicional de Harris.es_PE
dc.description.uriTesises_PE
dc.formatapplication/pdfes_PE
dc.language.isospaes_PE
dc.publisherUniversidad Señor de Sipánes_PE
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_PE
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/pe/*
dc.sourceRepositorio Institucional - USSes_PE
dc.sourceRepositorio Institucional USSes_PE
dc.subjectAlgoritmoses_PE
dc.subjectDetección de bordeses_PE
dc.subjectVectorizaciónes_PE
dc.subjectDetección de esquinases_PE
dc.subjectImagen vectoriales_PE
dc.titleComparación de algoritmos de detección de bordes y vectorización de imágenes de moldes textileses_PE
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises_PE
thesis.degree.grantorUniversidad Señor de Sipán. Facultad de Ingeniería, Arquitectura y Urbanismoes_PE
thesis.degree.nameIngeniero de Sistemases_PE
thesis.degree.disciplineIngeniería de Sistemases_PE
dc.subject.ocdehttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04es_PE
renati.advisor.dni41639565
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0002-0007-0928es_PE
renati.author.dni75919526
renati.discipline612076es_PE
renati.jurorRamos Moscol, Mario Fernandoes_PE
renati.jurorMejia Cabrera, Heber Ivanes_PE
renati.jurorBances Saavedra, David Enriquees_PE
renati.levelhttps://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesionales_PE
renati.typehttps://purl.org/pe-repo/renati/type#tesises_PE
dc.description.lineadeinvestigacionInfraestructura, Tecnología y Medio Ambientees_PE
dc.publisher.countryPEes_PE


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