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dc.contributor.authorGarcía Allende, Pilar Beatriz
dc.contributor.authorConde Portilla, Olga María 
dc.contributor.authorMirapeix Serrano, Jesús María 
dc.contributor.authorCubillas de Cos, Ana María
dc.contributor.authorLópez Higuera, José Miguel 
dc.contributor.otherUniversidad de Cantabriaes_ES
dc.date.accessioned2014-06-05T13:51:29Z
dc.date.available2014-06-05T13:51:29Z
dc.date.issued2007
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10902/4754
dc.description.abstractRESUMEN: En este artículo se presenta un nuevo método de procesado de imágenes hiperespectrales capturadas mediante un sensor espectroscópico de imagen. Basado en un algoritmo de clasificación lineal, permite mejorar las restricciones de tiempo real que planteaba un sistema de clasificación de materia prima diseñado previamente. El procesado de datos consta de dos bloques: compresión de características e interpretación de las mismas. La compresión se realiza empleando Análisis de Componentes Principales (PCA), mientras que la clasificación se realiza mediante el Mapeo del Ángulo Espectral (SAM). La técnica diseñada se ha aplicado al control de la calidad de la materia prima de la industria tabacalera. En ésta se pretende separar la materia prima (las hojas de tabaco) de un conjunto de materiales diversos como madera, plásticos, cartón, papel de caramelo, etc. El sensor espectroscópico empleado para la captura de las imágenes hiperespectrales consta de una cámara monocromática y un dispositivo basado en un elemento dispersivo pasivo Prisma – Red de difracción – Prisma.es_ES
dc.description.abstractABSTRACT: A data processing method for hyperspectral images from an imaging spectroscopic sensor is presented. It is a linear algorithm which comes to solve real time constrains of a previously designed raw material classification system. The new data processing method is composed of two blocks: data compression and classification unit. Data compression is performed by means of Principal Component Analysis (PCA) and the interpretation algorithm for classification is the Spectral Angle Mapper (SAM). This strategy has been successfully tested on the raw material on-line characterization in tobacco industry. In this application, the desired raw material (tobacco leaves) should be discriminated from other unwanted spurious materials, such as wood, plastic, cardboard, leather, candy paper, etc. Hyperspectral images are recorded by a spectroscopic sensor consisting of a monochromatic camera and a dispersive passive Prism-Grating-Prism device.es_ES
dc.format.extent6 p.es_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.rights© Sociedad Española de Ópticaes_ES
dc.source5ª Reunión Española de Optoelectrónica, OPTOEL’07, 2007, Bilbao, p. 543-548es_ES
dc.subject.otherEspectroscopía de absorciónes_ES
dc.subject.otherImágenes hiperespectraleses_ES
dc.subject.otherAnálisis de Componentes Principales (PCA)es_ES
dc.subject.otherMapeo del Ángulo Espectral (SAM)es_ES
dc.subject.otherClasificación en tiempo real de materias primases_ES
dc.subject.otherAbsorption spectroscopyes_ES
dc.subject.otherHyperspectral imageses_ES
dc.subject.otherPrincipal Component Analysis (PCA)es_ES
dc.subject.otherSpectral Angle Mapper (SAM)es_ES
dc.subject.otherRaw material on-line characterizationes_ES
dc.titleClasificación en tiempo real de materias primas mediante un sensor espectroscópico de imagen y técnicas lineales de procesado de datoses_ES
dc.title.alternativeReal time raw material characterization by means of an imaging spectroscopic sensor and linear data processing techniqueses_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/conferenceObjectes_ES
dc.rights.accessRightsopenAccesses_ES
dc.type.versionpublishedVersiones_ES


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