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Cálculo del valor de la resistencia eléctrica de un resistor de 4 franjas, por medio del código de colores

utilizando visión por computadora

Maestría en Manufactura Integrada por Computadora Sistemas de Visión en Manufactura

Universidad Don Bosco Catedrático: Msc Manuel Cardona

Proyecto de Cátedra Presenta: Sergio Miguel García Pérez

Introducción

Hoy en día, los procesos de producción están evolucionando de tal forma que, las

empresas se ven en la necesidad de contar con una infraestructura tecnológica de última

generación, para estar a la vanguardia dentro del campo industrial. La intervención

humana en dichos procesos debe ser la necesaria y en los más altos niveles del mismo,

es decir, las actividades básicas e intermedias deben, estar a cargo de las celdas de

manufactura de los procesos.

Aplicaciones tan diversas que, con la intervención del ser humano de manera directa en

ellas, podrían reducir eficiencia, eficacia, calidad, dentro del proceso. Variables

inherentes al ser humano, como cansancio, distracción, lentitud, podrían ser las causas

principales.

Proyecto de Cátedra Introducción

Para el caso, los sistemas de visión por

computadora y el manejo de la información,

son más confiables y están lejos de ser

afectados por los factores humanos

anteriormente mencionados.

Dichos sistemas deben ser acompañados por

cámaras, lentes, sensores, computadora,

software, convertidores, en general, equipo

especializado, que den soporte al

procesamiento de imágenes.

Proyecto de Cátedra Introducción

Descripción de la Aplicación

El objetivo de la aplicación implementada, es obtener el valor de la

resistencia en ohmios de un resistor de cuatro franjas, por medio del

código de color de las mismas.

Estableciendo claramente la adquisición de la imagen, el procesamiento

y sus respectivas valoraciones. También se consideran las

particularidades y características físicas del objeto de estudio

(resistor).

Proyecto de Cátedra Descripción de la Aplicación

Proyecto de Cátedra Descripción de la Aplicación

Tales como:

Superficie del resistor (dimensiones ancho-largo).

Ancho de la franja de color.

Distancia entre franjas.

Posición de las franjas dentro de la imagen (pixeles,

mm).

Intensidad de colores.

Descripción del Procesamiento de la Imagen

En el procesamiento de la imagen, se deben considerar muchos pasos antes de la

obtención de resultados de la aplicación. Para el caso en estudio, se llevan a cabo las

siguientes etapas:

(a) Preparación de la escena

(b) Captura de la imagen

(c) Almacenamiento de la imagen

(d) Calibración de los colores (patrones)

(e) Diseño del algoritmo para determinar el valor del resistor

El software que soporta la aplicación es Matlab, R2008a, versión 7.6.0.

Proyecto de Cátedra Descripción del Procesamiento de la Imagen

Figura: Etapas de la Aplicación


Hardware utilizado

Proyecto de Cátedra Hardware utilizado

Proyecto de Cátedra Hardware utilizado

Hardware utilizado

Se ejecuta un algoritmo y se diseñan dos algoritmos para la obtención de resultados, en

total, tres algoritmos.

El primero (Algoritmo 1), contiene la función que se ejecuta, con el fin de realizar la

captura de la imagen.

El segundo (Algoritmo 2), contiene un archivo .m que se ejecuta para obtener el

espacio de color RGB de cada una de las bandas de color de las resistencias.

Y finalmente, el tercero (Algoritmo 3), contiene la función que se ejecuta, con el fin de

obtener el valor de la resistencia eléctrica en ohmios.


El Algoritmo 1, se ejecuta una función ( [A] = Camara ( ) ), con el objetivo de capturar

la imagen que será procesada. Instrucciones tales como: creación variable video,

cuadros por disparo, tipo de imagen a utilizar; son ejecutadas. Al final del mismo y de

manera manual, la imagen es guardada, para luego ser leída en los posteriores

algoritmos.

Se deben considerar las diferencias que se pueden presentar entre el proceso de captura

de la imagen y el proceso de grabación de la misma. Por ejemplo, el tamaño de la

imagen puede verse afectado y no ser el mismo (para la captura y grabado), por lo que

en el momento del diseño de funciones posteriores, deben considerarse este y otros

aspectos, que influyen por ejemplo, en procesos de calibración por posición.


¡¡¡ Colores ???


En el Algoritmo 2, se diseña un archivo .m (Calibracion_color.m), para obtener de la

propia imagen que se está procesando, la escala de colores a identificar. El espacio de

color en el cual se ha trabajado es RGB. De manera general, el algoritmo consta de:

(1) Lectura de tres imágenes que corresponden a tres resistores, que serán los patrones

que servirán para la comparación con los resistores a los que se les determinara el valor

de la resistencia eléctrica.

(2) Se determina la posición que ocupan las franjas de color del resistor dentro de la

imagen y se seleccionan filas y columnas que poseen la información, la cual, servirá de

patrón para la identificación de color de la imagen que se procesará. Esta operación se

realiza para cada uno de los canales (canal R, canal G y canal B) y para cada una de las

tres franjas que posee el resistor.


(3) Del volumen de datos obtenidos, se seleccionan los mínimos y los máximos de

cada canal. Con los que se establece la calibración de cada uno de los colores a

identificar.

De los 10 colores que se encuentran en el Código de Colores de las Resistencias, se

logran calibrar 5 de ellos (Negro, Café, Naranja, Verde, Azul).

Los datos que se generan como resultados, se utilizan como constantes de entrada en

el Algoritmo 3.


En el Algoritmo 3, se diseña una función ( Valor ( ) ) con el objetivo de determinar el

color de la franja y en base al código de colores para las resistencias, asigna el valor a

la franja y posteriormente determinar el valor total de la resistencia del elemento. Las

constantes de entrada a este algoritmo son: la imagen obtenida en el Algoritmo 1, las

escalas del espacio de color RGB, obtenidas en el Algoritmo 2. De manera general, el

algoritmo se resume en:

(1) Lectura de la imagen del resistor al que se determinará el valor de su resistencia.


(2) Selección del pixel que servirá de comparación para identificar el color. De dicho

pixel se obtiene información en los tres canales del espacio de color.

(3) Por medio de la instrucción if-then-else, se compara y se selecciona el valor de cada

una de las franjas, en base a la calibración realizada en el Algoritmo 2.

(4) Finalmente se muestra en la ventana de comandos, el valor de la resistencia

eléctrica en ohmios.


Resultados Función Algoritmo 3

Proyecto de Cátedra Resultados

Proyecto de Cátedra Resultados

Discusión de Resultados

Para los objetivos establecidos y con la tecnología utilizada, se obtuvieron resultados

satisfactorios, debido a que toda imagen del resistor que fue leída, produjo el

correspondiente color junto con su valor respectivo.

Los Algoritmos diseñados, tienen una cantidad considerable de instrucciones, que por

extensas que parezcan, son necesarias y suficientes para la obtención de resultados

satisfactorios.

El proceso de calibración, resulta ser valioso, en este tipo de aplicaciones.

Proyecto de Cátedra Discusión de Resultados

El espacio de color para cada dispositivo es único, por lo que se calibra desde la imagen

y no desde códigos RGB generalizados.

Existen diferentes tipos de resistores, por ello se particulariza la aplicación para una de

ellas. Incluso para los mismos resistores, existen diferencias, tales como, ancho de la

franja, distancia entre las mismas, tonos de color diferentes.

Para el fabricante, es bueno conocer estos resultados, para establecer estándares que

mejoren su producto y eleven la calidad del mismo.

Proyecto de Cátedra Discusión de Resultados

Conclusiones

Es importante en las etapas de procesamiento de imágenes, considerar desde un inicio,

las propiedades del hardware y software que se utilizará para dicha aplicación, por

ejemplo, el tipo de cámara, la computadora a utilizar, software de procesamiento de

imágenes, entre otros.

También considerar variables tales como la posición de la cámara, posición del objeto,

condiciones de iluminación, fondos, calidad de la imagen, entre otros.

Proyecto de Cátedra Conclusiones

Además es importante tener en cuenta la “exclusividad” de los algoritmos, es decir, la

aplicación es muy específica en función de lo que se desea analizar.

El tratamiento de la imagen consta de comandos e instrucciones ad hoc, por lo que, al

introducir otra imagen en una función o algoritmo, se pueden obtener resultados

catastróficos, teniendo la impresión de que el algoritmo está mal diseñado.


Referencias

[1] R. B. Pandit; J. Tang; F. Liu; G. Mikhaylenko, “A computer vision method to locate cold

spots in foods in microwave sterilization processes. Washington State University, Marzo

de 2007.

[2] M.N. Cardona Gutiérrez, “Introducción a la Visión por Computador, Adquisición y

Procesamiento”. Maestría en MIC, Sistemas de Visión en Manufactura, Universidad Don

Bosco, Diciembre de 2014.

[3] E. Cuevas, D. Zaldivar, M. Pérez, “Procesamiento digital de imágenes con Matlab y

Simulink”.

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