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Automatización del proceso de detección de defectos internos de árboles en pie usando imágenes de tomografía acústica

Espinosa Moreno, Luis Fernando (2014) Automatización del proceso de detección de defectos internos de árboles en pie usando imágenes de tomografía acústica. Maestría thesis, Universidad Nacional de Colombia.

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Resumen

La detección y evaluación de defectos generadores de riesgos en árboles implica el proceso de inspección y evaluación para determinar su potencia para dañar propiedades o herir personas. Normalmente es difícil encontrar descomposición interna con una simple inspección visual. Por lo tanto, es necesario utilizar métodos no destructivos para hacer una evaluación interna de árboles en pie. Uno de estos métodos usa ondas mecánicas para obtener imágenes paramétricas (velocidad de ondas acústicas) de la sección transversal del árbol. El objetivo de este estudio fue definir procedimientos automáticos para discriminar las regiones sanas y enfermas en imágenes de tomografía acústica. Primero, se obtuvieron muestras de un árbol sano de las especies Acacia japonesa y Eucalipto común ubicados en la ciudad de Bogotá. Se simularon defectos creando huecos en los troncos (defectos con geometría, posición y tamaño conocidos). Se realizaron experiencias de tomografía acústica usando el dispositivo Arbotom®, y se llevaron a cabo varias comparaciones con fotografías del corte transversal. Mas aún, se estudiaron imágenes de tomografía de árboles con defectos reales, usando imágenes 2D de la sección transversal e imágenes 3D. La metodología de segmentación propuesta usa una técnica de umbralización, utilizando un modelo de regresión logística, obteniendo una localización aproximada del defecto, aunque la forma del mismo no se ajuste del todo. En el caso de defectos reales, la identificación presentó resultados similares aplicando la misma metodología, evidenciando limitaciones en el proceso de diagnóstico utilizando dispositivos actuales de tomografía acústica., Abstract. Tree risk management involves the process of inspecting and assessing trees to determinate their potential to injure people or damage property. It is often difficult to find internal decay by a simple visual inspection. Thus, it is necessary to use non-destructive methods to do an internal evaluation of standing trees. One method uses mechanical waves to obtain parametric images (acoustic wave velocity) of the cross-section of tree stem. The aim of this study was to define automatic procedures to discriminate the healthy and defective regions in acoustic tomography images. First, samples were cut from one healthy tree of the species Bluegum Eucalyptus and Australian Blackwood located in the city of Bogotá. Defects are simulated by creating holes in the trunks (defects with known geometry, position and size). Tomographic experiments were carried out using Arbotom® device, and several comparisons are carried out with photographic images of cross-section. Furthermore, tomography images from trees with real defects are studied, using 2D cross section images and 3D images. Defect segmentation is achieved using a thresholding technique and logistic regression models, obtaining an aproximated detection, even if the shape is not fitted perfectly. In the case of real defects, similar results are obtained, applying the same methodology, showing the limitations in the diagnostic process using tomographic devices.

Tipo de documento:Tesis/trabajos de grado - Thesis (Maestría)
Colaborador / Asesor:Prieto Ortiz, Flavio Augusto
Información adicional:Magíster en Ingeniería - Automatización Industrial. Línea de Investigación: Visión por computadora
Palabras clave:Ensayos no destructivos, Tomografía acústica, Visión por computador, Non-destructive testing, Acoustic tomography, Computer vision
Temática:6 Tecnología (ciencias aplicadas) / Technology > 62 Ingeniería y operaciones afines / Engineering
Unidad administrativa:Sede Bogotá > Facultad de Ingeniería > Departamento de Ingeniería Eléctrica y Electrónica
Código ID:48356
Enviado por : Luis Fernando Espinosa Moreno
Enviado el día :08 May 2015 08:09
Ultima modificación:08 May 2015 08:11
Ultima modificación:08 May 2015 08:11
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