José Armando Fernández Gallego, José David Alvarado Moreno
{"title":"纺织品缺陷识别空间技术的比较研究","authors":"José Armando Fernández Gallego, José David Alvarado Moreno","doi":"10.15332/iteckne.v7i1.2712","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"En este artículo se utilizan técnicas de procesamiento de imágenes para la detección de defectos en textiles en el sector industrial. Se evalúa el desempeño de tres técnicas espaciales con descriptores estadísticos para la extracción de características que son finalmente clasificados mediante una red neuronal. Para el desarrollo del proyecto se utilizó la base de datos texUAN del grupo de investigación GEPRO de la universidad Antonio Nariño.","PeriodicalId":53892,"journal":{"name":"Revista Iteckne","volume":"1 1","pages":""},"PeriodicalIF":0.5000,"publicationDate":"2013-11-19","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":"{\"title\":\"Estudio comparativo de técnicas espaciales para la identificación de defectos en textiles\",\"authors\":\"José Armando Fernández Gallego, José David Alvarado Moreno\",\"doi\":\"10.15332/iteckne.v7i1.2712\",\"DOIUrl\":null,\"url\":null,\"abstract\":\"En este artículo se utilizan técnicas de procesamiento de imágenes para la detección de defectos en textiles en el sector industrial. Se evalúa el desempeño de tres técnicas espaciales con descriptores estadísticos para la extracción de características que son finalmente clasificados mediante una red neuronal. Para el desarrollo del proyecto se utilizó la base de datos texUAN del grupo de investigación GEPRO de la universidad Antonio Nariño.\",\"PeriodicalId\":53892,\"journal\":{\"name\":\"Revista Iteckne\",\"volume\":\"1 1\",\"pages\":\"\"},\"PeriodicalIF\":0.5000,\"publicationDate\":\"2013-11-19\",\"publicationTypes\":\"Journal Article\",\"fieldsOfStudy\":null,\"isOpenAccess\":false,\"openAccessPdf\":\"\",\"citationCount\":\"0\",\"resultStr\":null,\"platform\":\"Semanticscholar\",\"paperid\":null,\"PeriodicalName\":\"Revista Iteckne\",\"FirstCategoryId\":\"1085\",\"ListUrlMain\":\"https://doi.org/10.15332/iteckne.v7i1.2712\",\"RegionNum\":0,\"RegionCategory\":null,\"ArticlePicture\":[],\"TitleCN\":null,\"AbstractTextCN\":null,\"PMCID\":null,\"EPubDate\":\"\",\"PubModel\":\"\",\"JCR\":\"Q4\",\"JCRName\":\"ENGINEERING, MULTIDISCIPLINARY\",\"Score\":null,\"Total\":0}","platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Revista Iteckne","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.15332/iteckne.v7i1.2712","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"Q4","JCRName":"ENGINEERING, MULTIDISCIPLINARY","Score":null,"Total":0}
Estudio comparativo de técnicas espaciales para la identificación de defectos en textiles
En este artículo se utilizan técnicas de procesamiento de imágenes para la detección de defectos en textiles en el sector industrial. Se evalúa el desempeño de tres técnicas espaciales con descriptores estadísticos para la extracción de características que son finalmente clasificados mediante una red neuronal. Para el desarrollo del proyecto se utilizó la base de datos texUAN del grupo de investigación GEPRO de la universidad Antonio Nariño.