Resumen

DIAZ SALAZAR, Aldo A  y  KURKA, Paulo R. G.. Visión computacional para aplicaciones automotivas. Tecnia [online]. 2020, vol.30, n.2, pp.74-81. ISSN 0375-7765.  http://dx.doi.org/10.21754/tecnia.v30i2.801.

Avances recientes en visión computacional vienen favoreciendo el desarrollo tecnológico en la industria y automatización modernas. En este tutorial, se presenta una revisión de métodos de visión computacional y aplicaciones relevantes para el uso de cámaras como dispositivos de medición en la industria automotiva y robótica. Los métodos incluyen algoritmos para detección de bordes y elipses, calibración de cámaras, reconstrucción 3-D y visión estéreo. Las aplicaciones son elaboradas utilizando simulaciones en tres problemas fundamentales: Detección de aros en ruedas automotivas; estimativa de los ángulos de calibración en vehículos y; reconstrucción de la trayectoria de un vehículo usando visión estéreo. Estas aplicaciones demuestran el potencial de los métodos de visión computacional para resolver problemas de ingeniería complejos de manera automatizada utilizando cámaras como sensores. Como resultado, son propuestas tres metodologías de propósito general para solución a problemas con demanda industrial y que pueden servir como guías para desarrollos futuros en áreas afines o relacionadas.

Palabras clave : Visión computacional; detección de aros; ángulos de calibración de vehículos; adometría estéreo.

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