Automatic classification of products in the industry via invariant boundary moments

Descripción del Articulo

The technique of the Invariant Boundary Moments (IBM) is applied to the automatic classification of two different randomly selected objects, independently of their size, position and orientation. It is shown that if the objects differ only in position and orientation (size is maintained), the power...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Montenegro Joo, Javier
Formato: artículo
Fecha de Publicación:2007
Institución:Universidad Nacional Mayor de San Marcos
Repositorio:Revista UNMSM - Industrial Data
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:ojs.csi.unmsm:article/6256
Enlace del recurso:https://revistasinvestigacion.unmsm.edu.pe/index.php/idata/article/view/6256
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Artificial intelligence
invariant pattern recognition
cybernetic vision
boundary moments
automatic classification
industrial applications.
Inteligencia artificial
reconocimiento de patrones invariantes
visión cibernética
momentos de borde
clasificación automática
aplicaciones industriales.
Descripción
Sumario:The technique of the Invariant Boundary Moments (IBM) is applied to the automatic classification of two different randomly selected objects, independently of their size, position and orientation. It is shown that if the objects differ only in position and orientation (size is maintained), the power of the IBM is optimum; however when variations in size are included, overlapping results in the IBM show up, placing strong limitations to their use as a classifier tool, in cases like these a predefined margin of tolerance must be introduced.
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