dor_id: 1500563
506.#.#.a: Público
650.#.4.x: Físico Matemáticas y Ciencias de la Tierra
336.#.#.b: other
336.#.#.3: Registro de colección de proyectos
336.#.#.a: Registro de colección universitaria
351.#.#.b: Proyectos Universitarios PAPIIT (PAPIIT)
351.#.#.a: Colecciones Universitarias Digitales
harvesting_group: ColeccionesUniversitarias
270.1.#.p: Dirección General de Repositorios Universitarios. contacto@dgru.unam.mx
590.#.#.c: Otro
270.#.#.d: MX
270.1.#.d: México
590.#.#.b: Concentrador
883.#.#.u: https://datosabiertos.unam.mx/
883.#.#.a: Portal de Datos Abiertos UNAM, Colecciones Universitarias
590.#.#.a: Administración central
883.#.#.1: http://www.ccud.unam.mx/
883.#.#.q: Dirección General de Repositorios Universitarios
850.#.#.a: Universidad Nacional Autónoma de México
856.4.0.u: http://datosabiertos.unam.mx/DGAPA:PAPIIT:IN110510
100.1.#.a:
524.#.#.a: Dirección de Desarrollo Académico, Dirección General de Asuntos del Personal Académico (DGAPA). "Desarrollo e investigación del sistema de reconocimiento de micropiezas para mediciones en micromecánica", Proyectos Universitarios PAPIIT (PAPIIT). En "Portal de datos abiertos UNAM" (en línea), México, Universidad Nacional Autónoma de México.
245.1.0.a: Desarrollo e investigación del sistema de reconocimiento de micropiezas para mediciones en micromecánica
502.#.#.c: Universidad Nacional Autónoma de México
561.1.#.a: Centro de Ciencias Aplicadas y Desarrollo Tecnológico, UNAM
264.#.0.c: 2010
264.#.1.c: 2010
307.#.#.a: 2019-05-23 18:40:21.491
653.#.#.a: Reconocimiento de imágenes, redes neuronales; Ciencias de la computación
506.1.#.a: La titularidad de los derechos patrimoniales de este recurso digital pertenece a la Universidad Nacional Autónoma de México. Su uso se rige por una licencia Creative Commons BY 4.0 Internacional, https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/legalcode.es, fecha de asignación de la licencia 2010, para un uso diferente consultar al responsable jurídico del repositorio por medio de contacto@dgru.unam.mx
041.#.7.h: spa
500.#.#.a: En el proyecto se propone desarrollar un sistema de reconocimiento de micropiezas para mediciones en micromecánica [1], [2]. Se propone usar un sistema óptico para obtener las imágenes de micropiezas y usarlas en mediciones. El problema principal de estas mediciones es reconocer los bordes de las micropiezas. Los filtros convencionales para extraer los contornos no permiten resolver este problema porque producen muchos contornos que no pertenecen a los bordes de las micropiezas y se pierden muchos contornos que pertenecen a los bordes. En este proyecto se va a desarrollar el sistema de reconocimiento de bordes usando los clasificadores neuronales que fueron presentados en la última década, los cuales fueron probados en varias tareas [3], [4], [5], [6]. En este proyecto podemos desarrollar nuevos tipos de redes neuronales, especialmente clasificadores neuronales, y aplicarlos para reconocer los bordes de micropiezas. Con este propósito vamos a producir las micropiezas, hacer la base de imágenes de estas micropiezas, dividir esta base en dos partes (una para entrenamiento de clasificadores neuronales y otra para probarlos). Después, con esta base de datos vamos a hacer los experimentos para estimar la eficiencia de este sistema en el reconocimiento de bordes. Es muy importante realizar los algoritmos de redes neuronales, asi como también optimizar su estructura y sus parámetros._x000D_ Una de las líneas de investigación de este proyecto es realizar algunos algoritmos de funcionamiento de redes neuronales con esquemas electrónicos. Con estos esquemas podemos disminuir el tiempo de trabajo total que el sistema requiere para el reconocimiento._x000D_ Como resultado de este proyecto vamos a preparar varios artículos para revistas internacionales y nacionales. También vamos a preparar a estudiantes de licenciatura y de doctorado._x000D_ Referencias:_x000D_ 1. Kussul E., Baidyk T., Ruiz-Huerta L., Caballero A., Velasco G., Kasatkina L., 2002, Development of Micromachine Tool Prototypes for Microfactories, Journal of Micromechanics and Microengineering, 12, pp. 795-813._x000D_ 2. Kussul E., Baidyk T., Ruiz-Huerta L., Caballero-Ruiz A., Velasco G. Scaling down of microequipment parameters. Precision Engineering, V.30, Issue 2, ISSN: 0141-6359, 2006, pp.211-222._x000D_ 3. Baidyk T., Kussul E., Makeyev O., Vega A., Limited receptive area neural classifier based image recognition in micromechanics and agriculture, International Journal of Applied Mathematics and Informatics, Issue 3, Vol. 2, 2008, pp.96-103._x000D_ 4. Baidyk T., Kussul E., Makeyev O. Texture Recognition with Random Subspace Neural Classifier, WSEAS Transactions on Circuits and Sysytems, Issue 4, Volume 4, April 2005, pp.319-325_x000D_ 5. Baidyk T., Kussul E., Makeyev O., Caballero A., Ruiz L., Carrera G., Velasco G., 2004, Flat image recognition in the process of microdevice assembly. Pattern Recognition Letters. Vol.25, Issue 1, pp. 107-118._x000D_ 6. Kussul E., Baidyk T., Wunsch D., Makeyev O., Martín A. Permutation coding technique for image recognition systems. IEEE Transactions on Neural Networks, Vol. 17/6, November 2006, pp. 1566-1579.
046.#.#.j: 2019-11-14 12:26:40.706
264.#.1.b: Dirección General de Asuntos del Personal Académico
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Centro de Ciencias Aplicadas y Desarrollo Tecnológico, UNAM, Portal de Datos Abiertos UNAM, Colecciones Universitarias
Dirección de Desarrollo Académico, Dirección General de Asuntos del Personal Académico (DGAPA). "Desarrollo e investigación del sistema de reconocimiento de micropiezas para mediciones en micromecánica", Proyectos Universitarios PAPIIT (PAPIIT). En "Portal de datos abiertos UNAM" (en línea), México, Universidad Nacional Autónoma de México.
