Application of textural descriptors for the evaluation of surface roughness class in the machining of metals

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Title: Application of textural descriptors for the evaluation of surface roughness class in the machining of metals
Author: Morala Argüello, Patricia;Barreiro García, Joaquín;Alegre Gutiérrez, Enrique;González Castro, Víctor
xmlui.dri2xhtml.METS-1.0.item-contributor: Escuela de Ingenierias Industrial e Informatica
xmlui.dri2xhtml.METS-1.0.item-area: Ingenieria de Sistemas y Automatica
Abstract: La medición de la rugosidad superficial ha sido una cuestión de especial interés en la investigación de mecanizado de metales durante los últimos cincuenta años. El acabado superficial se puede evaluar mediante algunos parámetros de rugosidad definidos en las normas internacionales. Estas normas están orientadas a dispositivos de medición táctiles que proporcionan registros bidimensionales del perfil de la pieza. Sin embargo, en la última década, la mejora de la visión computarizada y la óptica ha animado a muchos grupos a investigar en la aplicación de estas tecnologías. La evaluación de rugosidad de la superficie no es una excepción. La ventaja de la visión por ordenador en esta área es la caracterización de amplias áreas de superficie proporcionando más información (información 3D). En este contexto, este documento propone un método basado en la visión por ordenador para evaluar la calidad superficial delas piezas mecanizadas. El método consiste en el análisis de imágenes de acabado superficial de piezas mecanizadas mediante cinco vectores de características basados en momentos: Hu, Flusser, Taubin, Zernike y Legendre. Atendiendo a estos descriptores las imágenes se clasificaron en dos clases: baja rugosidad y alta rugosidad, utilizando el algoritmo del vecino k-nn y las redes neuronales. Los momentos utilizados como descriptores en este artículo muestran un comportamiento diferente con respecto a la identificación del acabado superficial, concluyendo que los descriptores Zernike y Legendre proporcionan el mejor rendimiento. Se logró una tasa de error del 6,5% utilizando descriptores Zernike con clasificación k-nn.
xmlui.dri2xhtml.METS-1.0.item-citation: III Manufacturing Engineering Society Internatinal Congress, MESIC´09, 17-19 Junio, 2009, Alcoy
URI: http://hdl.handle.net/10612/11027
Date: 2009-06
xmlui.dri2xhtml.METS-1.0.item-tipo: info:eu-repo/semantics/conferenceObject
xmlui.dri2xhtml.METS-1.0.item-subtipo: info:eu-repo/semantics/conferenceObject
Subject: Ingeniería industrial
Ingeniería mecánica
xmlui.dri2xhtml.METS-1.0.item-palclave: Rugosidad superficial
Torneado
Descriptores de momento
k-nn
Redes neuronales
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