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el ejemplo, el sistema se instala dentro
de un túnel utilizado para el transporte
de productos de granos (granos, harina,
pellets, etc.). Se pueden instalar varios
marcadores visuales a diferentes distan-
cias conocidas.
La aplicación VI primero identificará la
imagen no distorsionada de los marca-
dores visuales, utilizada como referen-
cia. Esto se hace con el túnel en condi-
ciones de “aire limpio”.
A medida que aumenta la concentra-
ción de polvo en el aire, la aplicación
VI debería poder calcular el grado de
distorsión en la captura de la imagen
de los marcadores visuales. El grado de
distorsión tendrá una correlación con el
nivel de concentración de polvo en el
aire. Esta función de correlación debe
identificarse bajo condiciones experi-
mentales controladas y determinará la
“calibración” del sistema VI.
El proceso de calibración requerirá
algún tipo de medición de contraste
cuantitativo que se pueda realizar utili-
zando tecnologías y equipos adecuados
para este fin, tal como se describe en las
secciones analizadas precedentemente
. En condiciones similares (es decir, el
mismo tipo de polvo, el mismo tamaño
y el tipo de marcadores, la misma dis-
tancia entre la cámara y los marcado-
res), la calibración será única.
El uso de diversos marcadores a dife-
rentes distancias permitirá determinar el
sector del túnel en el que está ocurriendo
el fenómeno de la nube de polvo, sien-
do esta información muy útil en el caso
de túneles largos. Además, disponer de
varios marcadores dará más confiabili-
dad a la detección.
Algunos factores de contexto estarán
presentes en la mayoría de los casos,
como la intensidad de la luz de fondo,
por ejemplo. Esto debe ser considerado
como parte de la calibración del sistema.
Además, la acumulación progresiva de
polvo en las lentes de la cámara intro-
ducirá cierta distorsión en el proceso de
reconocimiento de imagen. El software
de “Visión Inteligente” moderno podrá
filtrar este efecto.
7b. Hardware propuesto para la solu-
ción con Visión inteligente
La cámara utilizada debe poder trabajar
en un entorno exigente y tener una cla-
sificación ATEX o Ex. Además, poseer
una cámara integrada y una unidad de
procesamiento VI en el mismo disposi-
tivo sería una condición deseada. Una
posible solución para estos requisitos es
usar la moderna tecnología que disponen
las cámaras de teléfonos celulares (39).
7c. Software propuesto para la solu-
ción con Visión inteligente
En las secciones anteriores, se analizaron
diversos paquetes de software comercial
VI. Muchos de ellos posiblemente serán
adecuados para esta aplicación.
Sin embargo, la API de Google Cloud
Vision y la API de Google Cloud Video
Intelligence (37) se proponen como las
opciones principales para la solución VI.
El potencial de las aplicaciones de Goo-
gle Cloud y la conveniencia en lo rela-
cionado con el costo del mismo, son los
A&G 116
• Tomo XXIX • Vol. 3 • 396-405 • (2019)
404
Figura 13 - Marcadores visuales remotos en un túnel, parte del sistema para medición de concentración
de polvos con una cámara de video y con una aplicación de Visión inteligente.
Figura 14 - Relés de seguridad para la parada
de equipos mecánicos o eléctricos con riesgo
de ignición.
Figura 15 - Sistemas de alarmas visuales y
acústicas.
· Se GURI d A d I N d USTRIA l ·
de un túnel utilizado para el transporte
de productos de granos (granos, harina,
pellets, etc.). Se pueden instalar varios
marcadores visuales a diferentes distan-
cias conocidas.
La aplicación VI primero identificará la
imagen no distorsionada de los marca-
dores visuales, utilizada como referen-
cia. Esto se hace con el túnel en condi-
ciones de “aire limpio”.
A medida que aumenta la concentra-
ción de polvo en el aire, la aplicación
VI debería poder calcular el grado de
distorsión en la captura de la imagen
de los marcadores visuales. El grado de
distorsión tendrá una correlación con el
nivel de concentración de polvo en el
aire. Esta función de correlación debe
identificarse bajo condiciones experi-
mentales controladas y determinará la
“calibración” del sistema VI.
El proceso de calibración requerirá
algún tipo de medición de contraste
cuantitativo que se pueda realizar utili-
zando tecnologías y equipos adecuados
para este fin, tal como se describe en las
secciones analizadas precedentemente
. En condiciones similares (es decir, el
mismo tipo de polvo, el mismo tamaño
y el tipo de marcadores, la misma dis-
tancia entre la cámara y los marcado-
res), la calibración será única.
El uso de diversos marcadores a dife-
rentes distancias permitirá determinar el
sector del túnel en el que está ocurriendo
el fenómeno de la nube de polvo, sien-
do esta información muy útil en el caso
de túneles largos. Además, disponer de
varios marcadores dará más confiabili-
dad a la detección.
Algunos factores de contexto estarán
presentes en la mayoría de los casos,
como la intensidad de la luz de fondo,
por ejemplo. Esto debe ser considerado
como parte de la calibración del sistema.
Además, la acumulación progresiva de
polvo en las lentes de la cámara intro-
ducirá cierta distorsión en el proceso de
reconocimiento de imagen. El software
de “Visión Inteligente” moderno podrá
filtrar este efecto.
7b. Hardware propuesto para la solu-
ción con Visión inteligente
La cámara utilizada debe poder trabajar
en un entorno exigente y tener una cla-
sificación ATEX o Ex. Además, poseer
una cámara integrada y una unidad de
procesamiento VI en el mismo disposi-
tivo sería una condición deseada. Una
posible solución para estos requisitos es
usar la moderna tecnología que disponen
las cámaras de teléfonos celulares (39).
7c. Software propuesto para la solu-
ción con Visión inteligente
En las secciones anteriores, se analizaron
diversos paquetes de software comercial
VI. Muchos de ellos posiblemente serán
adecuados para esta aplicación.
Sin embargo, la API de Google Cloud
Vision y la API de Google Cloud Video
Intelligence (37) se proponen como las
opciones principales para la solución VI.
El potencial de las aplicaciones de Goo-
gle Cloud y la conveniencia en lo rela-
cionado con el costo del mismo, son los
A&G 116
• Tomo XXIX • Vol. 3 • 396-405 • (2019)
404
Figura 13 - Marcadores visuales remotos en un túnel, parte del sistema para medición de concentración
de polvos con una cámara de video y con una aplicación de Visión inteligente.
Figura 14 - Relés de seguridad para la parada
de equipos mecánicos o eléctricos con riesgo
de ignición.
Figura 15 - Sistemas de alarmas visuales y
acústicas.
· Se GURI d A d I N d USTRIA l ·
