Resumen

En el presente artículo se describe una metodología para el reconocimiento de objetos, los cuales se han clasificado en poliedros y no poliedros, este reconocimiento se logra mediante procesamiento digital de imágenes combinada con el uso de algoritmos de inteligencia artificial, como son las redes neuronales de Hopfield. En una primera etapa se procesa las imágenes, con el fin de obtener los patrones a entrenar, dicho proceso fue desarrollado en tres etapas: i.) Segmentación, ii.) Reconocimiento inteligente, iii.) Extracción de características, a partir de los resultados obtenidos, en este caso imágenes de los objetos, estos elementos se entrenan en la red neuronal diseñada, finalmente se hace uso de la red neuronal de Hopfield Propuesta, la cual, al recibir un nuevo elemento o imagen de un objeto, determinará el tipo de objeto. La metodología propuesta fue evaluada en un ambiente real, mostrando un amplio número de imágenes detectadas, la incertidumbre al reconocer imágenes ruidosas, representa el 2,6% de la muestra, ofreciendo una respuesta aceptable frente a condiciones de luz, forma y color variables, los resultados obtenidos a partir del experimento evidencian upgrade de reconocimiento del 97.4%, consecuentemente, a partir de este procedimiento es posible entrenar nuevos patrones con nuevas formas, y se espera que este modelo de reconocimiento sea capaz de reconocer patrones completamente nuevos. La metodología propuesta potencialmente puede ser utilizada en diferentes aplicaciones, como es la identificación de objetos en procesos industriales, funciones de agarre de objetos mediante el uso de manipuladores o brazos robóticos, en el área de la rehabilitación como ayuda a personas con limitaciones visuales, entre otras.

I. INTRODUCCIÓN

La visión artificial es una importante línea de investigación que se puede aplicar en la robótica, en los procesos industriales y en los dispositivos para personas con discapacidades visuales, entre otros. La inteligencia artificiales una de las áreas del conocimiento más importantes en la visión artificial, pues hace uso de diferentes algoritmos, técnicas y métodos, con lo cual se logra el procesamiento de información contenida en imágenes digitales.

Particularmente, para dar solución al reconocimiento de objetos se han planteado múltiples algoritmos [1] que involucran diferentes operaciones morfológicas, las cuales permiten adecuar las imágenes capturadas que presentan alta variabilidad debido a las condiciones de luz, al dispositivo de captura de la imagen, e incluso, al objeto a reconocer en sí, entre otras posibilidades.

Por otra parte, de forma complementaria a las metodologías propuestas se utilizan algoritmos de inteligencia artificial, como la implementación de redes neuronales, específicamente las de tipo Hopfield [2-10].

• Materias:Inteligencia artificial Formación de las imágenes Redes neuronales (Computadores) Sistemas de imágenes
• Subjects:Artificial intelligence Formation des images Neural networks (Computer science) Imaging systems
• Palabras claves:Operaciones morfológicas; Reconocimiento de imágenes en 2d; red de hopfield; Redes neuronales
• Keywords:Hopfield network; Morphologic operations; Neuronal networks; Objects recognition as of 2d images.