Examinando por Materia "Procesamiento de imágenes"
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Publicación Acceso abierto Aplicativo móvil para el reconocimiento de medicamentos usando visión artificial para apoyar el proceso de inventarios(Universidad del Valle, 2025) Montaño Cely, Edwar Stiven; Bacca Cortes, Eval Bladimir; Loaiza-Correa, HumbertoEl desarrollo de una aplicación móvil para el reconocimiento de medicamentos surge como una respuesta a la necesidad de mejorar la gestión de inventarios en farmacias aumentando la precisión en la distribución y almacenamiento de medicamentos. El proyecto se enfoca inicialmente en diez medicamentos seleccionados por su alto volumen de ventas y relevancia en el tratamiento de condiciones comunes en Colombia. Para implementar esta solución, se utilizó un modelo YOLO versión 8, adaptado para ejecutarse en TensorFlow lite, lo cual permite su uso en una amplia gama de dispositivos móviles. La recopilación y preparación de datos involucraron procedimientos meticulosos en entornos controlados y comerciales para garantizar la robustez del sistema ante variaciones reales de iluminación y empaque. El sistema de clasificación emplea la arquitectura YOLOv8, destacándose por su precisión y velocidad en la detección y clasificación de objetos, lo cual es esencial para la funcionalidad de la aplicación en tiempo real. Además, se integraron herramientas como PyTorch, Ultralytics, Roboflow y Comet para facilitar el flujo de desarrollo y la gestión de modelos. El entrenamiento del modelo se realizó ajustando cuidadosamente los hiperparámetros para equilibrar precisión y eficiencia computacional, y se exportó el modelo a TensorFlow Lite para asegurar su compatibilidad y rendimiento en dispositivos móviles. El diseño de la aplicación móvil se centró en integrar todas las etapas del flujo MLOps, desde la adquisición de datos hasta el despliegue y monitoreo de modelos. En pruebas, el modelo alcanzó una precisión del 94 % y una sensibilidad de 97.2 % mostrando capacidad robusta para identificar medicamentos. La evaluación de desempeño en plataformas de GPU y CPU arrojó resultados de velocidades de inferencia de 8 y 71 milisegundos por imagen respectivamente. Aunque en CPU la velocidad de inferencia se redujo, la precisión y sensibilidad se mantuvieron, lo que sugiere que el modelo es adaptable y funcional en dispositivos con recursos computacionales limitados, lo que amplía considerablemente su aplicabilidad.Publicación Acceso abierto Automatización de la granulometría del material del lecho en ríos de gravas y piedras mediante el procesamiento digital de imágenes [recurso electrónico](2014-12-18) Solarte, Jorge LeonardoEn el estudio del Proyecto de Modelación del Río Cauca (PMC), se realizaron gran variedad de estudios para analizar el comportamiento hidráulico, morfológico y ambiental de dicho cauce; en una de sus etapas se estudiaron las características granulométricas del lecho del río y principales ríos tributarios. Este proceso de caracterización del material sedimentológico se realizó tomando muestras superficiales por medio de fotografías digitales, las cuales posteriormente fueron analizadas por tamizado fotográfico manual. Con el fin de evitar tal situación en futuros muestreos, ha surgido un interés por reemplazar la medición manual de las partículas desde fotografías, por un sistema que automatice la identificación de las propiedades geométricas de las partículas muestreadas (fotografía). En este trabajo se desarrolla una metodología que aplica técnicas de visión artificial en imágenes digitales para la detección de bordes, identificación y medición de partículas, como base para automatizar el proceso de medición y las técnicas tradicionales para el análisis de partículas y su caracterización granulométrica como resultado final. En este documento se describen los fundamentos teóricos para el procesamiento digital de imágenes, métodos de muestreo y el proceso de validación con los resultados del tamizado fotográfico registrados por el PMC.Publicación Acceso abierto Bosquejos de caras en escenas típicas. (Telefonía Visual)(2011-10-13) Ayala Peñuela, Omar Ricardo; Díaz Melo, Mauricio; Vizcaya Guarín, Pedro RaúlEste artículo propone dos métodos para reducir la información en secuencias de genera imágenes en semitono(“halftoning”) haciendo énfasis en la información de la orientación de la imagen. El segundo método genera imágenes en colores, cuantificando los tonos originales mediante el uso de la mínima distancia euclidiana. Previamente se detectan y localizan algunas características faciales como ojos, nariz y boca, para generar mayor detalle en estas regiones de interés (RDI).Publicación Acceso abierto Construcción de mosaicos para un sistema de información a usuarios sobre la presencia de zonas libres en parqueaderos usando técnicas de visión artificial.(Universidad del Valle, 2016-05-26) Manzano Mendoza, Juan Pablo; Posso Bautista, Breyner; Nope Rodríguez, Sandra EsperanzaHoy en día existen una gran variedad de técnicas, que hacen uso de tecnologías para realizar captura e interpretación de datos en imágenes digitales, las cuales podrían usarse para brindar información a los usuarios de los parqueaderos sobre espacios libres, dentro de éstos, mejorando la movilidad de los parqueaderos y disminuyendo el tiempo que requiere un conductor en encontrar un espacio libre de parqueo. El objetivo de este proyecto es hacer un aporte en la solución a esta problemática haciendo uso de técnicas de visión artificial. De esta manera, se construye un mosaico a partir de imágenes capturadas por una sola cámara, que posteriormente se interpreta para identificar zonas libres de parqueo que son informadas al conductor.Publicación Acceso abierto Detección de patologías en vías pavimentadas : prototipo y protocolo para la captura de imágenes de la superficie del pavimento(Universidad del Valle, 2025) Acero Henao, Sergio David; Thomson, PeterEste trabajo se enfoca en el desarrollo de un sistema semiautomático de bajo costo para la adquisición de imágenes de la superficie del pavimento, con el objetivo de facilitar la evaluación de los daños en pavimentos asfalticos y mejorar la gestión de la infraestructura vial en Colombia. La red vial del país, administrada en su mayoría por el Instituto Nacional de Vías (INVIAS), enfrenta desafíos debido a los métodos tradicionales de inspección visual, los cuales son lentos, subjetivos y tediosos. Por lo tanto, se hace necesario implementar tecnologías que optimicen la recolección de información para el análisis de pavimentos. El sistema propuesto consiste en un prototipo móvil que integra una cámara ZED 2i y un módulo GPS, montados en una estructura compacta y adaptable a un vehículo. Este dispositivo permite la captura de imágenes de alta resolución, junto con la localización precisa de cada punto de la vía. En la fase de desarrollo, se implementaron algoritmos específicos para automatizar la adquisición y el procesamiento de las imágenes. Luego, se formuló un protocolo detallado para optimizar la captura, seleccionando los horarios adecuados para minimizar las sombras y maximizar la calidad de las imágenes. El sistema fue validado mediante pruebas experimentales en diversas condiciones, asegurando su robustez y fiabilidad. Finalmente, se comparó el método propuesto con las metodologías manuales tradicionales, evaluando el tiempo de adquisición de datos, costos, personal requerido y la precisión en la medición de daños. Los resultados muestran que el sistema desarrollado ofrece ventajas significativas en eficiencia, reducción de costos y objetividad en la evaluación de pavimentos. Esta contribución se enmarca en un proyecto de investigación doctoral titulado “Methodology for Diagnosing Damage in Colombian Flexible Pavement Roads Using Computer Vision and Machine Learning techniques”, orientado a mejorar los procesos de evaluación y diagnóstico de pavimentos, que se complementa con el desarrollo del sistema aquí presentado, siendo un paso significativo hacia la modernización de la evaluación de la infraestructura vial en Colombia.Publicación Acceso abierto Diseño e implementación de un sistema en un solo chip para la navegación y reconocimiento de señales de tránsito en un sistema robótico móvil.(2013-09-20) Giraldo, Juan J.; Estrada, Eliud; Pineda, Diego F.; López, AlexanderDado que los accidentes de tránsito son una de las causales más relevantes de muertes a nivel mundial, este artículo pretende sustentar el diseño de un sistema en un solo chip (SoC), que tiene la capacidad de reconocer algunas señales de tránsito, obstáculos y las líneas blancas que delimitan una carretera en un escenario controlado, proporcionando una perspectiva a futuro para la implementación de pilotos automáticos en automóviles reales que ayuden a disminuir los índices de accidentalidad. El SoC opera sobre un FPGA (Field Programmable Gate Array) con el propósito que los algoritmos de alta velocidad de procesamiento sean implementados en hardware, y los algoritmos de baja velocidad sean implementados en software. Por lo tanto se desarrollaron diversos módulos hardware para la captura de video, pre-procesamiento de imágenes y control del balance de blancos para la captura de video. También se diseñaron algoritmos en software, tales como navegación, visión artificial estereoscópica y el reconocimiento inteligente de las señales de tránsito, conformando un conjunto de procesos que son administrados por un sistema operativo en tiempo real (RTOS). Los resultados del SoC se obtuvieron a partir de simulaciones de una plataforma robótica navegando en una carretera controlada y diseñada a pequeña escala.Publicación Acceso abierto Metodología para la identificación automática del deterioro en pavimento flexible, por medio de fotografías aéreas tomadas desde vehículos no tripulados(Universidad del Valle, 2019) Madroñero Urcuqui, Jaime David; Valencia López, Yury Catalina; Garcia Hurtado, Jorge Enrique; Hernandez Torres, FranciscoCuando las sociedades crecen las carreteras juegan un papel importante en su desarrollo; por lo tanto, el mantenimiento del pavimento, el cual es la base para la construcción de caminos, se hace relevante cuando las vías empiezan a presentar deterioros. Actualmente las inspecciones visuales de la infraestructura vial se realizan por trabajo de campo, el cual requiere de tiempo y está ligado a las opiniones subjetivas de los inspectores; por consiguiente, en el presente proyecto se desarrolló una metodología para identificar deterioros presentes en el pavimento flexible de manera automática, utilizando técnicas de fotogrametría digital, procesamiento de imágenes y redes neuronales, el trabajo está representado en seis etapas: procesamiento de las fotografías aéreas, extracción de la superficie vial, extracción de características, identificación de grietas y baches, automatización y validación del método y de los resultados; este procedimiento se realizó con el entrenamiento de una red neuronal capaz de identificar baches, grietas y pavimento sano. Este clasificador obtuvo un porcentaje de 98.3% aciertos. La metodología planteada es un acercamiento a la generación de un sistema automatizado para la identificación de baches y grietas en pavimento flexiblePublicación Acceso abierto Métodos de regularización para el procesamiento de imágenes ruidosas(Universidad de Valle, 2017) Pizo Quira, Deissy Marcela; Hinestroza Gutiérrez, DorisEn este trabajo se hace una presentacion del problema de restauración de imágenes ruidosas el cual es un problema inverso mal condicionado, se hace un análisis de dos métodos de regularización que se usan para encontrar buenas soluciones de dicho problema aun en presencia de errores. En el capitulo 1 se hace una introducción de nociones básicas de espacios de Hilbert, operadores compactos y valores singulares. En el capitulo 2 se hace una introducci ¿on a los problemas inversos y algunos ejemplos de inter ¿es. En el capitulo 3 se hace una breve introducci ¿on a la definici ¿on de imagen, formalizaci ¿on del problema en im ¿agenes ruidosas y su correspondiente representaci ¿on matem ¿atica. En el capitulo 4 se hace una presentaci ¿on de los esquemas de regularizaci ¿on usados para la soluci ¿on del problema y en el capitulo 5 el m ¿etodo general que es la combinaci ¿on de dos m ¿etodos como es el truncamiento espectral y la regularizaci ¿on de Tikhonov.Publicación Acceso abierto Reconocimiento automático de placas de automóviles : automatización de parqueaderos.(2011-10-13) Guzmán Castillo, Paola Fernanda; Medina Villalobos, Jorge Alberto; Gualdrón González, OscarEn este trabajo se presenta una metodología que permite, mediante el procesamiento de una imagen digital tomada a un automóvil, realizar el reconocimiento de los seis caracteres principales contenidos en su placa. La tarea consiste en transformar una imagen o conjunto de valores de intensidad que no le aportan ninguna información explícita al computador, en una secuencia de caracteres ASCII, que pueden ser manipulados mediante bases de datos en procesos de verificación, comparación e identificación. La investigación se desarrolló considerando una aplicación particular como es el control de acceso a un parqueadero.Publicación Acceso abierto Sistema de clasificación de los niveles de cognición normal, afectación leve y enfermedad de Alzheimer a partir de imágenes de Resonancia Magnética(Universidad del Valle, 2025) Villarejo García, Jaime Andrés; Loaiza-Correa, HumbertoEste trabajo de grado implementó dos máquinas de aprendizaje automático para la clasificación de tres niveles de cognición cerebral CN (cognición normal), LMCI (afectación leve cognitiva), y AD (enfermedad de Alzheimer) en imágenes de resonancia magnética del plano sagital en secuencia T1. La base de datos utilizada fue obtenida desde ADNI (Iniciativa de Neuroimágenes de la Enfermedad de Alzheimer) [1]. Se emplearon dos modelos de clasificación: Random Forest y una red neuronal convolucional VGG-16. Se utilizaron 14 sujetos de cada clase para los datos de entrenamiento y 3 sujetos por clase para los datos de test, obteniendo un total de 3922 y 840 imágenes respectivamente. Para el modelo Random Forest se realizó la extracción de características morfológicas utilizando las técnicas CLAHE para el realce de contraste, un filtrado gaussiano para suavizar las imágenes y el método OTSU para la segmentación del cerebro; también se utilizaron los patrones locales binarios (LBP) y el histograma de gradientes orientados (HOG) como métodos para la extracción de características de forma complementaria. En cuanto a la red neuronal, se basó en la técnica transfer learning haciendo uso de una red convolucional pre-entrenada VGG-16. Para esta red no fue necesario la extracción manual de características debido a que esta red proporciona un total de 14’715.714 parámetros, de las cuales se establecieron 7’080.450 parámetros entrenables. Además, se realizó la clasificación utilizando un modelo en cascada (CN vs AD + LMCI y AD vs LMCI) con el fin de obtener un mejor desempeño.Publicación Acceso abierto Sistema de detección de pie diabético a partir de imágenes en el espectro visible e infrarrojo(Universidad del Valle, 2025) Rubianes Realpe, Jhonatan Esteban; Nope Rodríguez, Sandra Esperanza; Restrepo Girón, Andrés DavidEl pie diabético es una de las complicaciones más severas de la diabetes mellitus, caracterizado por infecciones, ulceraciones y riesgo de amputación. Bajo esta problemática, el presente trabajo desarrolla un sistema automático de apoyo al diagnóstico temprano del pie diabético, utilizando imágenes en el espectro visible e infrarrojo de la planta de los pies. A diferencia de otros enfoques dependientes de información clínica o antropométrica, este sistema se basa exclusivamente en el procesamiento de imágenes, permitiendo su aplicación en escenarios prácticos y no controlados. El sistema aborda el reto de clasificar entre pie diabético y sano mediante una etapa de segmentación automatizada, especialmente desafiante por los fondos no controlados. Esta etapa inicia con un recorte preliminar de ambas plantas del pie a partir de análisis de histogramas y continúa con una estrategia en cascada que combina redes neuronales YOLO, transformaciones de espacios de color (RGB, HSV, YIQ) y operadores morfológicos, sobre imágenes en el espectro visible e infrarrojo. Tras la segmentación, se aplicaron técnicas de fusión multiespectral para la extracción de características, evaluando siete métodos y seleccionando el de mejor rendimiento según métricas cuantitativas como clasificatorias. Posteriormente, se implementaron técnicas de extracción y selección de características, tomando como base aquellas previamente identificadas en trabajos anteriores, con el objetivo de reducir la dimensionalidad del conjunto de datos sin comprometer el rendimiento del sistema en términos de precisión, sensibilidad y F1-Score. El sistema fue entrenado y validado con una base de datos pública a través de diversos clasificadores: máquinas de vectores de soporte (SVM), modelos estadísticos como Naive Bayes, LDA, QDA y K-NN, así como redes neuronales como el perceptrón multicapa, Patternet y redes de base radial (RBF). En la clasificación binaria, el mejor desempeño se obtuvo con el clasificador SVM, alcanzando una exactitud del 95,0 %, precisión del 96,6 %, sensibilidad del 93,3 % y un F1-Score del 94,9 %, superando el desempeño reportado en los antecedentes, los cuales informaban una exactitud de 89,2 %, precisión de 96,2 %, sensibilidad de 81,9 % y un F1-Score de 88,3 %. Adicionalmente, se incorporó una opción de rechazo, ausente en trabajos anteriores, permitiendo abstenerse de clasificar cuando la confianza del modelo es baja. En este escenario, el clasificador QDA obtuvo el mejor balance: exactitud del 90 %, precisión del 92,9 %, sensibilidad del 86,7 %, especificidad del 93,3 % y un F1-Score del 89,7 % en la misma clasificación binaria, siendo seleccionado para el sistema implementado. Aunque el objetivo principal del estudio fue la clasificación entre pie diabético y pie sano, se aprovechó que la base de datos contenía casos etiquetados con neuropatía e isquemia para explorar una clasificación multiclase. Se intentó distinguir entre tres clases: pie sano, pie diabético con neuropatía y otro con isquemia. El mejor desempeño se obtuvo con el clasificador Naive Bayes, logrando una sensibilidad del 91,7 %, precisión del 73,3 % y un F1-score del 81,5 % para la clase sana. Sin embargo, las métricas para las clases afectadas fueron inferiores al 80 %, lo que sugiere que las características empleadas distinguen bien los pies sanos, pero no discriminan con la misma eficacia entre las patologías del pie diabético, lo cual podría explorarse en futuros estudios.Publicación Acceso abierto Sistema para conteo y clasificación de peces en estanques de cultivo, basado en visión artificial(Universidad del Valle, 2013) Hoyos Giraldo, Edgar Andres; Muñoz Otero, Alejandro; Loaiza Correa, HumbertoEl presente trabajo se orienta al desarrollo de un prototipo de sistema para conteo y clasificación por tamaño y especie de peces vivos en estanques de cultivos. Este sistema tiene un impacto directo sobre un sector de la industria bastante influyente, en constante desarrollo y crecimiento como es el de la piscicultura. La construcción del prototipo se realizó en dos etapas. La primera, relacionada con el diseño y elaboración de una plataforma hardware con características adecuadas para realizar un seguimiento controlado del paso de peces entre estanques con la posibilidad de realizar la captura de las mejores imágenes posibles de los peces a través de dos cámaras web estratégicamente localizadas. La segunda etapa comprendió la implementación software de los algoritmos para conteo y clasificación de peces por tamaño y especie, a partir de las imágenes capturadas en la plataforma construida. El diseño software a su vez se estructuró en tres grandes algoritmos: conteo, clasificación por tamaño y clasificación por especie. Se trabajó una etapa inicial de pre-procesamiento sobre los vídeos capturados, cuya salida es utilizada para la ejecución de los tres algoritmos mencionados. En el desarrollo software, domina el uso de técnicas de segmentación por color, mejoramiento morfológico, reconstrucción y extracción de características geométricas y espaciales de las imágenes.