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http://cicese.repositorioinstitucional.mx/jspui/handle/1007/1864| Técnicas evolutivas multiobjetivo para el posicionamiento de cámaras de un sistema de metrología basado en visión Multi-objective evolutionary techniques for camera placement in a vision based metrology system | |
| Enrique Dunn Rivera | |
| GUSTAVO OLAGUE CABALLERO | |
| Acceso Abierto | |
| Atribución | |
| Optimización multiobjetivo, Reconstrucción 3D, Planeación de sensores, Cómputo evolutivo, Multiobjective optimization, 3D Reconstruction, Sensor Planning, Evolutionary Computing | |
| La planificación óptima de adquisición de imágenes para un sistema de metrología basado en visión es un problema no resuelto dentro de las comunidades de fotogrametría y visión robótica. La dificultad de tal planeación radica en modelar e integrar los múltiples factores ópticos, geométricos, numéricos y operacionales que están involucrados en la ejecución de la tarea de medición tridimensional. Este trabajo de tesis doctoral investiga el desarrollo de sistemas de planeación que aborden implícitamente la relación entre la calidad de una medición fotogramétrica y el costo incurrido en llevarla a cabo. Proponemos estudiar la interacción entre distintos criterios de desempeño mediante el planteamiento del problema de términos de optimización multiobjetivo. La hipótesis fundamental que soporta este trabajo es la insistencia de un conflicto entre los objetivos en consideración. En consecuencia, el proceso de planeación pasa de ser una búsqueda de una solución óptima o satisfactoria, a ser un estudio de las interacciones entre los distintos criterios de desempeño aplicables a la tarea de planeación. En este trabajo, la obtención de configuraciones de observación óptimas es abordada mediante el paradigma de cómputo evolutivo desarrollando dos propuestas originales. La primera propuesta adopta una especificación a posteriori de las preferencias entre los objetivos y desarrolla una nueva técnica evolutiva multiobjetivo. De esta forma, la interacción entre la calidad de la medición tridimensional, la eficiencia motriz y el costo computacional de la medición tridimensional, es estudiada en términos de una aproximación al conjunto Pareto de soluciones óptimas. La segunda propuesta adopta una specificación a priori de las preferencias entre los objetivos y plantea el proceso de optimización en términos de un proceso de coevolución poblacional. La motivación de incorporar un modelo de coevolución es la de abordar implícitamente la reducción del costo computacional de la búsqueda evolutiva para nuestro problema. The optimal planning of sensing actions for a vision based metrology system is an open problem within the photogrammetry and robot vision communities. The difficulty of such planning consists in modeling and integrating the multiple optical, geometric and operational factors involved in the execution of three-dimensional measurement tasks. This doctoral thesis work investigates the development of planning systems that explicity address the relationship among the quality of a photogrammetric measurement and the cost incurred in the execution of such measurement. We propose to study the interaction amog different performance criteria by means of stating the camera placement problem in multi-objective terms. This proposal is based on the fundamental hypothesis of conflict between the objectives under consideration. Accordingly, the process of planning is transformed, from being a search for an optimal or satisfactory solution, into a study of the interactions among the distinct performance criteria applicable to the planning task. In this work, the attainment of optimal viewing configurations is approaches trough the evolutionary computation paradigm. The first proposal presented adopts a posteriori specification of preferences among objectives and develops a novel multi-objective evolutionary technique. In this way, the compromises between three dimensional measurement precision, motion efficiency and computational cost are studied in terms of an approximation to the Pareto set of optimal solutions. The second proposal adopts a priori specification of the preference among objectives and states the optimization problem in terms of a co-evolutionary process. The motivation for incorporating a co-evolutionary model is to implicitly address the reduction of the computational cost associated with the evolutionary search process for our problem. | |
| CICESE | |
| 2006 | |
| Tesis de doctorado | |
| Español | |
| Dunn Rivera, E.2006.Técnicas evolutivas multiobjetivo para el posicionamiento de cámaras de un sistema de metrología basado en visión.Tesis de Doctorado en Ciencias. Centro de Investigación Científica y de Educación Superior de Ensenada, Baja California.209 pp. | |
| ELECTRÓNICA | |
| Aparece en las colecciones: | Tesis - Electrónica y Telecomunicaciones |
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