Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)Porras Diaz, HernánCastañeda Pinzón, Eduardo AlbertoSanabria Echeverry, Duvan Yahir2024-03-0320132024-03-0320132013https://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/29241El presente documento muestra el trabajo de investigación realizado en el grupo de investigación Geomática, gestión y optimización de sistemas, en el área de Ingeniería de Pavimentos aplicando técnicas del procesamiento digital de imágenes (PDI), orientada a la clasificación de daños para apoyar la automatización de los procesos relacionados con la inspección de pavimentos. La investigación ha sido enfocada principalmente en la caracterización y detección de grietas en imágenes, y en la clasificación de daños tipo agrietamiento en pavimento flexible usando redes neuronales artificiales, dado que las grietas son el principal tipo de daño en la superficie del pavimento, porque de estas se derivan los demás tipos de deterioros. En este trabajo, el proceso para la clasificación de grietas inicia con la captación de imágenes mediante los sistemas implementados. Luego a cada imagen captada se aplica el filtro de la mediana, para el suavizado de la imagen; el ajuste de contraste, para hacer uniforme el fondo de la imagen y realzar la grieta; la aplicación de la media y la desviación estándar de los niveles de grises, para segmentar la imagen; la combinación de operadores de morfología matemática, para fusionar separaciones estrechas y rellenar agujeros pequeños; la detección de grietas, usando propiedades geométricas y descriptores de forma; y la aplicación de redes neuronales, para reconocer las grietas en el pavimento asfáltico. Adicionalmente, se propone un método para cuantificar la extensión y la severidad de las grietas, y con base en la metodología Índice de Condición del Pavimento (PCI, de su sigla en inglés) se califica automáticamente el área de pavimento que abarca la imagen. Por último, se presenta una herramienta software que integra los algoritmos propuestos en cada etapa del PDI.application/pdfspahttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/Ajuste De ContrasteCaracterísticas Geométricas Y Descriptores De FormaClasificación De Daños Tipo GrietaDetección De GrietasOperaciones MorfológicasPavimento FlexibleRedes NeuronalesProcesamiento Digital De Imágenes.Universidad Industrial de SantanderTesis/Trabajo de grado - Monografía - MaestriaUniversidad Industrial de Santanderhttps://noesis.uis.edu.coContrast AdjustmentGeometrics Features Andinfo:eu-repo/semantics/openAccessAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)