Resumen

Este estudio tiene como objetivo proponer un modelo de visión por computadora para el reconocimiento automático de objetos de desprendimiento localizados que aparecen en las superficies de elementos de hormigón armado. El nuevo modelo es una integración de técnicas de procesamiento de imágenes y enfoques de aprendizaje automático. El filtro de Gabor, respaldado por el análisis de componentes principales y el agrupamiento -means, se utiliza para identificar la región de interés dentro de una muestra de imagen. El contorno de gradiente binario, la matriz de co-ocurrencia de niveles de gris y las mediciones estadísticas de canales de color se emplean para calcular la textura de la región de interés extraída. Basándose en las características basadas en la textura calculada, se utiliza el modelo de regresión logística entrenado por la estimación de momento adaptativo (Adam) de última generación para establecer un límite de decisión que ofrece predicciones sobre el estado de desprendimiento no localizado y desprendimiento localizado. Los resultados experimentales demuestran que el modelo recién desarrollado es cap

• Materias:Modelo de rigidez Desempeño estructural Fallas estructurales Estructuras de membrana
• Subjects:Stiffness model Structural performance Structural failures Membrane structures
• Palabras claves:Visión por computadora; Reconocimiento automático; Aprendizaje automático; Técnicas de procesamiento de imágenes; Características basadas en textura; Modelo de regresión logística
• Keywords:Computer vision; Automatic recognition; Machine learning; Image processing techniques; Texture-based features; Logistic regression model