Método multiestado adaptativo de segmentación para detección automática de defectos en cristales de faros para automóviles

Resumo

Gran parte de los sistemas industriales de visión por computador, para detección automática de de- fectos, utilizan técnicas de umbralización en el proceso de segmentación de la imagen. Sin em- bargo, la mayoría de estos métodos no ofrecen buenos resultados cuando las imágenes a procesar presentan histogramas unimodales. Un ejemplo de este tipo de imágenes son las que hay que analizar en la inspección automática de cristales de faros. En este trabajo se propone un nuevo algoritmo de segmentación que permite extraer defectos super- ficiales en las imágenes captadas del cristal. Fun- damentalmente, se trata de un procedimiento se- lectivo que, en función del nivel de gris del píxel, aplica una metodología distinta de segmentación. Esta forma de proceder permite emplear un único algoritmo que sería efectivo, tanto si los defectos a extraer presentan un nivel de gris similar, como si es muy distinto, al del fondo de la imagen. Para evaluar la e¯ciencia de esta propuesta se analizan imágenes de cristales afectados y libres de defectos y se comparan los resultados obtenidos con otras técnicas de umbralización.