Conteo de gránulos usando redes neuronales tipo U-Net y componentes conectados

Abstract

Este trabajo desarrolla una metodología para automatizar el conteo de gránulos remanentes en una taza sanitaria (prueba ASME A112.19.2-2018/CSA B45.1-18). Esta metodología integra una red convolucional U-Net que fue entrenada con 3678 imágenes y una variación del algoritmo de componentes conectados. Los resultados arrojan una precisión superior al 98 % para valores entre 0 y 180 gránulos. La metodología se implementó en la línea de producción.

Keywords

• inteligencia artificial
• visión por computadora
• redes neuronales
• automatización