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:Revistas - Universidad Nacional Mayor de San Marcos
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
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visión cibernética
momentos de borde
clasificación automática
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spelling Automatic classification of products in the industry via invariant boundary momentsCLASIFICACIÓN AUTOMÁTICA DE PRODUCTOS EN LA INDUSTRIA VÍA MOMENTOS INVARIANTES DE BORDEMontenegro Joo, JavierArtificial intelligenceinvariant pattern recognitioncybernetic visionboundary momentsautomatic classificationindustrial applications.Inteligencia artificialreconocimiento de patrones invariantesvisión cibernéticamomentos de bordeclasificación automáticaaplicaciones industriales.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.La técnica de los Momentos Invariantes de Borde (MIB) es aplicada a la clasificación automática de dos diferentes objetos seleccionados al azar, independientemente de sus dimensiones, posición y orientación. Se muestra que si los objetos difieren solo en posición y orientación (sus dimensiones se mantienen), el poder de los MIB es optimo; sin embargo, cuando se incluyen variaciones en las dimensiones, los valores de los MIBs se superponen, lo cual limita su uso como una herramienta de clasificación, en casos como estos, debe introducirse un margen de tolerancia predefinido.Facultad de Ingeniería Industrial, Universidad Nacional Mayor de San Marcos2007-12-31info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionapplication/pdfhttps://revistasinvestigacion.unmsm.edu.pe/index.php/idata/article/view/625610.15381/idata.v10i2.6256Industrial Data; Vol. 10 No. 2 (2007); 021-025Industrial Data; Vol. 10 Núm. 2 (2007); 021-0251810-99931560-9146reponame:Revistas - Universidad Nacional Mayor de San Marcosinstname:Universidad Nacional Mayor de San Marcosinstacron:UNMSMspahttps://revistasinvestigacion.unmsm.edu.pe/index.php/idata/article/view/6256/5457Derechos de autor 2007 Javier Montenegro Joohttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0info:eu-repo/semantics/openAccessoai:ojs.csi.unmsm:article/62562020-06-13T17:20:30Z
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