Boundary geometric moments and its application to automatic quality control in the Industry

• Autor: Montenegro Joo, Javier
• Formato: artículo
• Fecha de Publicación: 2006
• Institución: Universidad Nacional Mayor de San Marcos
• Repositorio: Revista UNMSM - Industrial Data
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:ojs.csi.unmsm:article/5759
• Enlace del recurso: https://revistasinvestigacion.unmsm.edu.pe/index.php/idata/article/view/5759
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Artificial intelligence; cybernetic vision; pattern recognition.; Inteligencia artificial; visión cibernética; reconocimiento del modelo.

In this research the performance of the Chen's Improved (Boundary) Moments is carefully compared to that of the traditional (Massive) Moments. To achieve this investigation, the pattern recognition power of the former is thoroughly assessed against that of the latter. The boundary moments are evaluated by two methods, in the first by edge-tracing, in the second method the edge pixels are considered as though they are met when sweeping the image space. It is concluded that the computation of the Boundary Moments by sweeping the image space associates minimum computational complexity to a high enough object classification efficiency, thus they may be used in lieu of the traditional moments.
En esta investigación se lleva a cabo una detallada comparación de la performance de los Momentos Mejorados (de Borde), de C.C. Chen, con los Momentos Masivos tradicionales, para ejecutar este examen, el poder de reconocimiento de objetos de los primeros es cuidadosamente comparado con aquella de los últimos. Los Momentos de Borde son evaluados usando dos métodos, en el primero, mediante Trazado de Bordes, y en el segundo, mediante Barrido de Imagen. Se concluye que el cálculo de los Momentos de Borde mediante Barrido de Imagen, asocia una Complejidad Computacional mínima a una suficientemente alta eficiencia en la clasificación de objetos, pudiendo entonces ser usados en lugar de los Momentos Tradicionales.