Diseño y construcción de un riel electromecánico para el estudio de la cinemática de imágenes con difuminación lineal uniforme
DOI:
https://doi.org/10.17981/ingecuc.16.1.2020.06Palabras clave:
cinemática, máquinas electrónicas, metrología, prototipo, rielResumen
Introducción− En este artículo se presenta el diseño y la construcción de un riel electromecánico que permite obtener la velocidad y aceleración instantáneas de una plataforma que soporta una cámara científica al momento de la captura de la imagen, para el estudio de las imágenes difuminadas por movimiento uniforme (Motion blur). Se presentan los requerimientos de diseño mecánico y eléctrico basados en las condiciones de presentación del fenómeno. Seguido, el sistema fue calibrado con respecto a un instrumento patrón para el cálculo de incertidumbres y error.
Objetivo− En este artículo se presenta el diseño, construcción y calibración de un sistema electromecánico para el estudio de las imágenes con difuminación uniforme.
Metodología− El desarrollo del sistema se dividió en los siguientes pasos: El diseño y la construcción de un riel electromecánico en aluminio con una plataforma móvil de velocidad constante; la calibración de la velocidad de la plataforma móvil utilizando la Guía para la estimar la incertidumbre de la medición (GUM); y el diseño y la construcción de un riel electromecánico en aluminio con una plataforma móvil de aceleración constante y calibración de la aceleración de la plataforma móvil utilizando la Guía para la estimar la incertidumbre de la medición (GUM).
Resultados− Se obtuvieron incertidumbres máximas de para la velocidad y de para la aceleración del sistema.
Conclusiones− El sistema desarrollado corresponde a un sistema electromecánico que permite desplazar una plataforma con cámara a lo largo de un par de barras paralelas, de baja incertidumbre con la posibilidad de medir la velocidad y aceleración instantáneas para el estudio de imágenes reales con difuminadas por movimiento uniforme y la enseñanza de física básica.
Descargas
Citas
J. Cortés-Osorio, C. López-Robayo, and N. Hernández_Betancourt, “Evaluation and comparison of techniques for reconstructing the point spread function of images blurred by uniform linear motion”, TecnoL., vol. 21, no. 42, pp. 211–229, May. 2018. https://doi.org/10.22430/22565337.789
A. Klyuvak, O. Kliuva and R. Skrynkovskyy, “Partial Motion Blur Removal,” in IEEE Second International Conference, Data Stream Mining & Processing (DSMP), Lviv, Ukraine, Oct. 21-25, 2018, pp. 483–487. https://doi.org/10.1109/DSMP.2018.8478595
A. Zhang, Y. Zhu, J. Sun, M. Wang and Y. Zhang, “Parametric model for image blur kernel estimation,” 2018 International Conference, Orange Technologies (ICOT), Nusa Dua, BALI, Indonesia, Oct. 23-26, 2018, pp. 1–5. https://doi.org/10.1109/ICOT.2018.8705790
H. Lin and K. Li, “Motion blur removal and its application to vehicle speed detection,” 2004 International Conference on Image Processing, ICIP ‘04, Singapore, Singapore, Oct. 24-27, 2004, pp. 3407–3410. https://doi.org/10.1109/ICIP.2004.1421846
H. Lin and K. Li, “Vehicle speed estimation from single still images based on motion blur analysis,” in IAPR Conference on Machine Vision Applications, IAPR MVA 2005, Tsukuba Science City, Japan, May. 16-18, 2005, pp. 128–131.
J. Mohammadi, R. Akbari and M. K. Ba haghighat, “Vehicle speed estimation based on the image motion blur using RADON transform,” in 2nd International Conference on Signal Processing Systems, ICSPS 2010, Dalian, China, Jul. 5-7 2010, pp. V1-243–V1-247. https://doi.org/10.1109/ICSPS.2010.5555577
R. Jiménez, F. Espinosa and D. Amaya, “Control de Movimiento de un Robot Humanoide por medio de Visión de Máquina y Réplica de Movimientos Humanos”, INGE CUC, vol. 9, no. 2, pp. 44–51, Dic. 2013. Available from https://revistascientificas.cuc.edu.co/ingecuc/article/view/5
P. Contreras, C. Peña and C. Riaño, “Módulo Robótico para la Clasificación de Lulos (Solanum Quitoense) Implementando Visión Artificial”, INGE CUC, vol. 10, no. 1, pp. 51–62, Jul. 2014. https://revistascientificas.cuc.edu.co/ingecuc/article/view/343
L. Gallo, M. Guerrero, J. Vásquez and M. Alonso, “Diseño de un Prototipo Electromecánico para la Emulación de los Movimientos de un Brazo humano”, INGE CUC, vol. 12, no. 2, pp. 17–25, Ago. 2016. Available from https://doi.org/10.17981/ingecuc.12.2.2016.02
Y. Londoño, J. A. Cortés and M. E. Fernández, “Diseño, construcción e implementación de sistema de adquisición y análisis de datos para la enseñanza del movimiento rectilíneo en el laboratorio”, Momento, no. 55, pp. 57–73, Dec. 2017. https://doi.org/10.15446/mo.n55.66146
“Revolve: Motorized Slider”, Resolve, Seattle, WA, USA. [Online . https://www.revolvecamera.com/products/ram-motorized-dolly-slider-bundle (accesed 28/08/2019).
“Rhino Slider EVO”, Rhino Camera Gear, Seattle, WA, USA. [Online . https://rhinocameragear.com/pages/new-to-rhino-learn-the-system (accesed 28/08/2019).
J. S. Pérez and G. Rodriguez-Zurita: “Image restoration of blurring due to rectilinear motion: constant velocity and constant acceleration”, Revista mexicana de física, vol. 51, no. 4, pp. 398–406, May. 2005. Available from https://rmf.smf.mx/page/rmf-e_anteriores?volume=51
S. Schuon and K. Diepold, “Comparison of motion de-blur algorithms and real-world deployment”, Acta Astronautica, vol. 64, no. 11–12, pp. 1050–1065, Jun. 2009. https://doi.org/10.1016/j.actaastro.2009.01.012
Y. Ding, S. McCloskey and J. Yu, “Analysis of motion blur with a flutter shutter camera for non-linear motion”, in European Conference on Computer Vision, ECCV 2010, Heraklion, Crete, Greece, pp. 15–30, Sep. 5-11, 2010. https://doi.org/10.1007/978-3-642-15549-9_2
J. A. Dwicahya, N. Ramadijanti and A. Basuki, “Moving Object Velocity Detection Based on Motion Blur on Photos Using Gray Level,” International Electronics Symposium on Knowledge Creation and Intelligent Computing, IES-KCIC 2018, Bali, Indonesia, Oct. 29-30, 2018, pp. 19–198. https://doi.org/10.1109/KCIC.2018.8628598
J. S. Beggs. Kinematics. Boca Ratón, Fl., USA: CRC Press, 1983.
W. A. Schmid and R. J. Lazos, “Guía para estimar la incertidumbre de la medición”, CENAM, El Marqués, Qro, MX, Rev. 1, 2000. [Online . Available: http://depa.fquim.unam.mx/amyd/archivero/EstimaciondelaIncertidumbre_32954.pdf
J. A. Cortes-Osorio, “Evaluación y Comparación de Técnicas de Restauración de la Función de Punto de Dispersión para la Estimación de la Velocidad de un Objeto,” Tesis pregado, Dept. Fís., UTP, Pereira, Risaralda, Colombia, 2017.
J. A. Cortés-Osorio, J. B. Gómez-Mendoza and J. C. Riaño-Rojas, “Velocity Estimation From a Single Linear Motion Blurred Image Using Discrete Cosine Transform,” IEEE Trans. Instrum. Meas., vol. 68, no. 10, pp. 1–13, Dec. 2018. https://doi.org/10.1109/TIM.2018.2882261
Publicado
Cómo citar
Número
Sección
Licencia
Derechos de autor 2020 INGE CUC
Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0.
Los artículos publicados son de exclusiva responsabilidad de sus autores y no reflejan necesariamente las opiniones del comité editorial.
La Revista INGE CUC respeta los derechos morales de sus autores, los cuales ceden al comité editorial los derechos patrimoniales del material publicado. A su vez, los autores informan que el presente trabajo es inédito y no ha sido publicado anteriormente.
Todos los artículos están bajo una Licencia Creative Commons Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional.
English
Español (España)
