Detección de estados de secado de pintura mediante extracción automática de características en imágenes de speckle dinámico

GUSTAVO MESCHINO; GONZALO ROBERTO FONTANELLA; GUZMÁN, MARCELO NICOLÁS; LUCIA ISABEL PASSONI; ESTEFANY CUJANO AYALA; NOELIA I. ECHEVERRÍA

Concepción del Uruguay

Congreso; 10° Congreso Nacional de Ingeniería Informática / Sistemas de información CONAIISI 2022; 2022

Red de Carreras de Ingeniería Informática Sistemas de Información RIISIC perteneciente al CONFEDI

El objetivo de este trabajo es determinar el estado de secado de una muestra de pintura aplicada sobre una superficie rugosa a partir de la adquisición de videos durante el fenómeno ocurrido al iluminar la superficie con un haz de luz proveniente de un láser. Por cada vídeo se formaron imágenes que resultaron del análisis temporal de cada columna de la imagen (THSP, Time History Speckle Pattern). Utilizando un Algoritmo Genético se calcularon y optimizaron los pesos de filtros convolucionales que, al aplicarlos sobre las THSP, sirvieron como extractores de características, las cuales fueron usadas como entradas de una red neuronal de clasificación. Se obtuvieron como salidas 4 posibles estados de secado de pintura. La red neuronal presentó un porcentaje de acierto en la clasificación de estados del 84.7% para imágenes THSP que no fueron consideradas en el entrenamiento. Este estudio se toma como prueba de concepto de que el abordaje es correcto y así continuar con este enfoque para detectar más estados del proceso de secado de pintura.