Aplicación de redes neuronales en la reconstrucción tridimensional de objetos

FRANCISCO CUEVAS DE LA ROSA, MANUEL SERVÍN GUIRADO

Resumen


EN ESTE TRABAJO SE PRESENTA LA APLICACIÓN DE REDES NEURONALES (RNS) EN LA RECONSTRUCCIÓN TRIDIMENSIONAL DE OBJETOS Y SU UTILIZACIÓN EN TAREAS DE CALIBRACIÓN EN SISTEMAS DE PROYECCIÓN DE LUZ ESTRUCTURADA. EN UNA PRIMER PROPUESTA, SE ESTABLECE UNA RED NEURONAL QUE UTILIZA FUNCIONES DE BASE RADIAL (RNFBR) ÚTIL PARA CALIBRAR UN SISTEMA DE PROYECCIÓN DE FRANJAS. EN ESTE CASO LA RNFBR ES MODELADA PARA AJUSTAR LA INFORMACIÓN DE FASE, OBTENIDA DE LOS IMÁGENES DE FRANJAS A MEDICIONES FÍSICAS REALES. SE PROPONE UNA SEGUNDA TÉCNICA QUE UTILIZA UNA RED NEURONAL MULTICAPAS DE PERCEPTRONES (RNMP) PARA LA RECUPERACIÓN DE FASE Y PROFUNDIDAD A PARTIR DE LOS PATRONES DE FRANJAS. EN ESTA TÉCNICA SE UTILIZA UNA VENTANA DE ANÁLISIS CONTENIENDO SUBIMÁGENES DE LOS PATRONES DE FRANJAS. ESTA SUBIMAGEN ES UTILIZADA COMO ENTRADA DE LA RNMP, OBTENIENDO COMO SALIDA LAS MEDICIONES DE LOS GRADIENTES DE FASE O PROFUNDIDAD. SE PRESENTAN EXPERIMENTOS QUE APLICAN LAS TÉCNICAS PROPUESTAS PARA MEDIR UN OBJETO REAL.

Palabras clave


REDES NEURONALES; SISTEMAS DE PROYECCIÓN DE LUZ ESTRUCTURADA; COMPUTACIÓN SUAVE; VISIÓN POR COMPUTADORA; METROLOGÍA ÓPTICA; DEMODULACIÓN DE FRANJAS; RECUPERACIÓN DE PROFUNDIDAD; MEDICIÓN DE FASE

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Oscar Zavala