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Title: Desarrollo de un sistema de control para el posicionamiento del servomecanismo de una cámara de identificación de vehículos infractores por semáforo mediante reconocimiento de imágenes utilizando visión artificial.
Authors: Núñez Zavala, Christiam Xavier
metadata.dc.contributor.advisor: Vallejo Vizhuete, Henry Ernesto
metadata.dc.contributor.miembrotribunal: Rodríguez Flores, Jesús
Martínez Guashima, Oswaldo
Keywords: TECNOLOGÍA Y CIENCIAS DE LA INGENIERÍA;CONTROL AUTOMÁTICO;VISIÓN ARTIFICIAL;SISTEMAS DE CONTROL;CÁMARA DE IDENTIFICACIÓN DE VEHÍCULOS;RIOBAMBA (CANTÓN)
Issue Date: Jul-2017
Publisher: Escuela Superior Politécnica de Chimborazo
Citation: Núñez Zavala , Christiam Xavier. (2017). Desarrollo de un sistema de control para el posicionamiento del servomecanismo de una cámara de identificación de vehículos infractores por semáforo mediante reconocimiento de imágenes utilizando visión artificial. Escuela Superior Politécnica de Chimborazo. Riobamba.
Series/Report no.: UDCTIPEC;20T00872
Abstract: The present work aimed at developing a control system for the servo device positioning of a webcam detecting red light violations with image recognition using artificial vision in the city of Riobamba and verifying the hipothesis. The investigation was experimental due to the causeeffect realtionship. This investigation consisted of two phases: control systems and artificial vision. In the control system phase, a study was carried out to determine the dynamics of the plant system phase in a trasnsfer function using ARX (autoregressive with exogenous input) to identify the linear behavior. Then a proportional integral (PI) controller was developed adapting to the system for its control. A desing was done for a slow control with values of Kp (proportional gain) = 0.1, Ki = 0.3 and N = 0.8 and for a fast control with values of Kp = 1, Ki = 0 and N = 1E-9. In the second phase, an algorithm was developed in Matlab to process images aiming at identifying the red light using filters. This stop sign made the servo device controller move according to set point. The controller test and results were carried out during day, afternoon and evening using a fast and slow control for each one. Using the simple random samples showed an efficiency of 100% during day and afternoon with a fast and slow control. For the fast controller test during evening with a sample of 392, failures of 1% and success of 99% were gotten. For the slow controller test during evening with a sample of 392, the same failures and successes were gotten. It is concluded that artificial visión may be used for the servo device position of a webcam capable of reacting to the red light activation to identify violations using a vision camera and processing images on computer. It is recommended to use a sensor of angular displacement calibrated and adapted to the device to read the positioning error appropriately.
Description: El objetivo de esta investigación fue desarrollar un sistema de control para el posicionamiento del servomecanismo de una cámara de identificación de vehículos infractores por semáforo mediante reconocimiento de imágenes utilizando visión artificial en la ciudad de Riobamba, y comprobar la hipótesis que se planteó. El tipo de investigación es experimental siendo la más indicada para relaciones de causa-efecto, la investigación se realizó en dos fases: sistemas de control y visión artificial. La fase de sistemas de control se realizó un estudio para determinar la dinámica de la planta expresada en una función de transferencia, empleando la identificación ARX (auto-regresivo con entrada exógena) para identificación del comportamiento lineal, posterior se desarrolló un controlador P.I el cual se adaptó al sistema para su control, se realizó un diseño para un control lento con valores de Kp = 0.1 y Ki =0.3 y N =0.8, y para un control rápido con valores de Kp (ganancia proporcional) = 1 y Ki =0 y N =1E-9. En la segunda fase se desarrolló en Matlab un algoritmo para el procesamiento de imágenes cuyo objetivo fue identificar el color rojo del semáforo empleando filtros, esta señal de detención excitó al controlador del servo mecanismo para que se mueva según el set point. Las pruebas y resultados del controlador se las realizo en tres periodos: día, tarde, noche en cado uno se aplicó un control rápido y un lento, mediante un tamaño de muestras aleatorio simple el cual mostró una efectividad del 100% en el periodo día y tarde tanto con un control rápido y lento, para la prueba con un controlador rápido en el periodo noche con una muestra de 392 se tuvo un porcentaje de ejecución con fallas del 1% y de ejecuciones acertadas del 99%, para la prueba del controlador lento en el periodo noche con una muestra de 392 se tuvo el mismo porcentaje de ejecuciones fallidas y acertadas que el mostrado con el controlador rápido. Como conclusión se puede utilizar la visión artificial para el proceso de posicionamiento de un servo mecanismo de una cámara web capaz de reaccionar a la activación de la luz roja del semáforo para identificar un vehículo infractor utilizando una sola cámara de visión y procesamiento de imágenes por computadora. Se recomienda utilizar un sensor de desplazamiento angular calibrado y adaptado al mecanismo para una lectura correcta del error de posicionamiento.
URI: http://dspace.espoch.edu.ec/handle/123456789/7223
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