Pfc Jose-manuel Lopez Barros

7/17/2019 Pfc Jose-manuel Lopez Barros

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ESTUDIO TERICO DE LAALINEACIN DE UN VEHCULO

POR VISIN ARTIFICIAL

AUTOR: D.Jos Manuel Lpez BarrosTITULACIN:Ingeniera Tcnica Industrial MecnicaTUTORA: Dra.Mara Jess Lpez BoadaDEPARTAMENTO:Ingeniera MecnicaFECHA: 25 de Agosto 2011, Madrid


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RESUMEN

La correcta alineacin de un vehculo es fundamental para la seguridad de susocupantes, puesto que las ruedas es el nico elemento del vehculo que seencuentra en contacto con la carretera. Un mal funcionamiento de estas podra

producir alteraciones en la conduccin, como prdida de agarre de las ruedas en lascurvas o prdida de traccin debido al desgaste irregular de los neumticos.

En el presente proyecto se propone un nuevo sistema para comprobar la alineacinen la ITV, desde una perspectiva completamente nueva, con el objetivo derealizarlo en un corto espacio de tiempo y con una alta fiabilidad.

Para llevar a cabo dicho objetivo se usar la visin artificial. Haciendo uso desoftware y de cmaras especializadas en visin por computador se comprobara elngulo de convergencia o divergencia de las ruedas.

Para comprobar los ngulos de convergencia o divergencia, se procesa la imagende los neumticos con el objeto de obtener su esqueleto. El esqueleto de la imagende un neumtico se encuentra definido en su mayor parte por una lnea, la cual

coincide con la lnea principal del neumtico.

En el estudio se explica el proceso terico computacional que se realiza sobre unaimagen hasta obtener dicho esqueleto, y utilizarlo para medir el ngulo conrespecto a la lnea geomtrica central del vehculo.

Para comprobar la fiabilidad de la frmula propuesta se ha realizado un estudio delerror que conlleva dicha tecnologa, obtenindose un error muy pequeo, decentsimas de grado, lo cual nos confirma la fiabilidad del sistema.

Adems se realizara un estudio econmico para la futura construccin de unprototipo real, al cual se pretende respaldar con este estudio terico.

Por tanto el presente proyecto es un estudio terico que pretende dar paso a otrofuturo estudio, el cual estar centrado en la construccin de un prototipo, para elestudio de convergencia con visin artificial en vehculos reales.


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Dedico este proyecto a mis padresAndrs Lpezy CarmenBarros

y a mis hermanos Oscar, Silviay Gemaquienes siempre han estado

cuando les he necesitado y espero que siempre estn para apoyarme en todo

lo que haga.

Dedicoeste proyecto a mis compaeros de universidad, los cuales son por

orden alfabtico Cesar Martin, Jonathan Mateos, Pablo Garca,

Vctor Martin y VirginiaJorge, con los que he pasado sobre todo

buenos momentos y espero seguir pasndolos.

Tambin dedico este proyecto a mis amigos de toda lavida, quienes han

estado en los malos pero sobre todoen los buenosmomentos y espero que

siempre estn ah cuando les necesite Sergio,Toraco,Nieto,Cristian,

Jos,Monje,Page, Bho, Kiny, Crespo y Prez.

Dedico esteproyecto de igual manera a mi tutoraquien me haorientado

en todo momento en la realizacin de este proyecto que enmarca el ltimo

escalnde mi vida universitaria y quien me ha recordado una vez msque

nunca hay que rendirsey siempre se debe luchar por lo que se quiere.

Gracias a todos, sin vosotros quizs todo habra sido ms difcil.


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NDICE GENERAL

INDICE GENERAL3

INDICE DE FIGURAS...5

INDICE DE TABLAS.9

1. INTRODUCCIN...10

1.1 Introduccin...10

1.2 Objetivos del proyecto...101.3 Estructura del proyecto..11

2. INTRODUCCIN A LA ALINEACIN TEORICA DE UN VEHCULO..12

2.1 ngulos de direccin.....14

3. SISTEMA ACTUAL DE MEDIDA DE LA ALINEACIN EN LA ITV.18

3.1 Funcionamiento e instalacin del alineador al paso en la ITV..18

3.2 Inconvenientes del sistema actual de la ITV..213.3 Sistema alternativo al actual para la medicin de la alineacin en la ITV22

4. INTRODUCCIN A LA VISION POR COMPUTADOR.24

4.1 Bases tericas de la visin artificial...244.2 Eliminacin del ruido digital274.3 Concepto de esqueletizacin..304.4 Aplicacin terica de la visin artificial para el estudio de la alineacin..32

5. PROCEDIMIENTO PARA CALCULAR EL NGULO DE CONVERGENCIA......35

5.1 Resultado de las simulaciones355.1.1 Pruebas en blanco y negro.355.1.2 Pruebas en imgenes RGB.38

5.2 Obtencin de la lnea geomtrica del vehculo..485.3 Calculo del error de medida54


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6. ESTUDIO ECONOMICO...63

6.1 Coste de materiales636.2 Coste de montaje686.3 Coste de diseo..686.4 Coste total del prototipo 68

7. CONCLUSIONES...69

8. FUTUROS DESARROLLOS..71

9. BIBLIOGRAFA....72

10. NOMENLATURA.75

ANEXOS A77


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NDICE DE FIGURAS

Figura 2.1. Diferentes ngulos de cada...........14

Figura 2.2. ngulo de avance..15

Figura 2.3. ngulo de convergencia o divergencia.....16

Figura 2.4. Toe in.16

Figura 2.5. Toe out...16

Figura 2.6. Lneas del vehculo....17

Figura 3.1. Alineador al paso...18

Figura 3.2. Placa previa al contacto.....18

Figura 3.3. Placa desplazndose..18

Figura 3.4. Plano de obra para el alineador al paso.....20

Figura 3.5. Localizacin carril de tensado.......21

Figura 3.6. Robot de alineacin...22

Figura 3.7. Robot alineador tridimensional.....23

Figura 4.1. Diferencia de nmero de pixeles en una misma imagen...25

Figura 4.2. Distintos valores de intensidad en la escala de grises...26

Figura 4.3. Diagrama de Voronoi30

Figura 4.4. Esqueleto por diagrama de Voronoi..30

Figura 4.5. Esqueletos algoritmo de Zhang-Suen....31


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Figura 4.6. Colocacin de luces para toma de imgenes.....33

Figura 4.7. Esqueleto de un rectngulo34

Figura 5.1. Inversa de la imagen......36

Figura 5.2. Esqueletizacin del cuadrado....37

Figura 5.3. Esqueleto de una elipse..38

Figura 5.4. Coche a escala objeto de estudio.......................................................40

Figura 5.5. Procesado de imagen original de la rueda.....40

Figura 5.6. Proceso de esqueletizacin....41

Figura 5.7. Imagen aclarada.....42

Figura 5.8. Histogramas de imagen sin luz y con luz..42

Figura 5.9. Procesado imagen aclarada....43

Figura 5.10. Esqueleto imagen aclarada..43

Figura 5.11. Procesado imagen con filtro de la media.44

Figura 5.12. Esqueletizacin con filtro de la media.45

Figura 5.13. Procesado imagen con filtro de la mediana.45

Figura 5.14. Esqueletizacin filtro de la mediana....46

Figura 5.15. Segundo modelo de coche a escala..47


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Figura 5.16. Resultados de los distintos esqueletos.47

Figura 5.17. Lnea geomtrica central del vehculo......48

Figura 5.18. Sistema de movimiento para las cmaras...49

Figura 5.19. Medida de ngulo de convergencia/divergencia.51

Figura 5.20. Medida ngulo con lnea central del neumtico..52

Figura 5.21. Toe total del eje delantero...53

Figura 5.22. Rueda normal en el rango de ngulos positivos..54

Figura 5.23. Esqueleto de la rueda en el rango de ngulos positivos..55

Figura 5.24. Lnea central del neumtico en rango de ngulos negativos.......55

Figura 5.25. ngulo toe con el esqueleto girado 25...56

Figura 5.26. ngulo toe en con la rueda girada -25...57

Figura 5.27. Error para ngulos divergentes....60

Figura 5.28. Error para ngulos de convergencia60

Figura 6.1. Computador...63

Figura 6.2. Pantalla..64

Figura 6.3. Cmara CCD.64

Figura 6.4. Gua de aluminio...65


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Figura 6.5. Rueda Nylon.....65

Figura 6.6. Motor general....65

Figura 6.7. Plancha metacrilato transparente...66

Figura 6.8. Soporte de acero.66


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NDICE DE TABLAS

Tabla 5.1. Resultado de los ngulos obtenidos..55

Tabla 5.2. Desviacin.59

Tabla 6.1. Costes de materiales..64


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1. INTRODUCCIN

1.1 Introduccin

En la actualidad, el automvil ha pasado a formar parte de nuestra vida cotidianacomo medio de transporte, es por ello que se debe prestar especial atencin a laseguridad que este da. Las ruedas es el nico elemento en contacto con la carretera,es por ello que requieren de una atencin especial. Tener los neumticos en buenestado y una buena alineacin de las ruedas, proporcionarn la adherencianecesaria al asfalto para circular en unos niveles de seguridad adecuados.

Existen distintos mtodos para conocer la alineacin de un vehculo. En lossiguientes captulos se presenta un nuevo mtodo para saber si un vehculo tiene unngulo correcto de convergencia de sus ruedas, con una tecnologa nunca antesusada en este campo, la visin artificial.

1.2 Objetivos del proyecto

El propsito de este proyecto es disear de forma terica un sistema que permitadetectar una mala alineacin de las ruedas de un vehculo durante la realizacin dela prueba de la ITV, basndose en un sistema de visin por computador, el cualanalizara las imgenes de los neumticos y medir sus ngulo de convergencia odivergencia, en un corto periodo de tiempo.

Los objetivos principales del presente proyecto son:

- Diseo terico del sistema que detecte una mala alineacin de las ruedas de unvehculo a travs de visin por computador, el sistema se basara en un sistema decmaras especiales, guiadas por carriles (para la variacin de longitud de ejes ydistancia entre ejes del vehculo), cableado, sistema de luces y ordenador.

- Demostrar que tericamente dicho sistema puede funcionar, con el estudio dediversos casos. Los cuales respaldan la posibilidad de llevar la teora a la prctica,y construir un prototipo.


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- Estudio de costes de fabricacin de un prototipo, para el estudio en un caso real.

1.3 Estructura del proyecto

El proyecto se divide en 12 captulos, siendo el primero de ellos la presenteintroduccin.

En el captulo 2 se explica que es la alineacin de un vehculo y los ngulos de ladireccin del vehculo.

En el captulo 3 se aborda el sistema utilizado actualmente en la ITV para medir laalineacin, su funcionamiento y sus desventajas.

En el captulo 4 se expone todos los conceptos previos necesarios para comprenderla visin artificial.

En el captulo 5 se presenta el proceso necesario para obtener los ngulos de lasruedas del vehculo y se realizan pruebas tericas para verificar dicho proceso,incluyndose un captulo dedicado al clculo del error de dicho proceso.

En el captulo 6 se expone un estudio econmico para la realizacin de un prototiporeal.

En el captulo 7 se presentan las conclusiones finales obtenidas del proyecto.

En el Capitulo 8 se explican las futuras lneas de trabajo a las que dar paso esteproyecto.

Por ltimo se presentan cuatro captulos dedicados a la bibliografa ydocumentacin, a las nomenclaturas y a los anexos utilizados durante el proyecto.


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2. INTRODUCCIN A LA ALINEACINTERICA DE UN VEHCULO

Desde que se invent el coche ha sido importante que las cuatro ruedas apunten enla misma direccin. Con el tiempo, tanto el automvil como sus componentes hanevolucionado, tambin lo han hecho los mtodos que se usan para medir y ajustarlas distintas geometras del vehculo [1]. En los primeros coches los ejes traseroseran fijos y slo el ngulo de convergencia (o divergencia) en las ruedas delanterasera ajustable. La geometra de los vehculos modernos de hoy en da es mucho mscompleja, se pueden llegar a medir hasta catorce ngulos (la mayora ajustables) loscuales son:

- caster:ngulo de avance del pivote.

- camber:ngulo de cada.

- toe:ngulo de convergencia o divergencia.

-sai/ kpi:inclinacin del eje de direccin.

-sai camber:ngulo incluido.

-set back:diferencia coaxial de ejes.

-scub radius:radio de pivoteo.

- ngulo direccional: ngulo direccional de eje trasero.

- ngulos de radio de giro: divergencia en virajes.

- lnea geomtrica central del vehculo.

- lnea direccional del eje trasero.

- lnea vertical: la vertical natural.


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- paralelismo total.

En la actualidad el automvil se construye para la comodidad de los ocupantes,desempeo y manejo del mismo. Con el fin de lograr y mantener el mejor viaje

posible, la direccin y la suspensin deben ser medidas y ajustadas a lasespecificaciones del fabricante. Esto se realiza a travs de la alineacin delvehculo.

La alineacin es un proceso sencillo que tiene como objetivo mantener laestabilidad durante el manejo del vehculo, mejorando considerablemente la vidatil de los neumticos [2].

La realizacin del proceso de alineado es requerida en diversas situaciones comoson:

Sustitucin de neumticos usados por unos nuevos.

Los neumticos presentan un desgaste irregular.

Mantenimiento o reglajes en el sistema de direccin o suspensin del vehculo.

Despus de realizar 15000 Km desde la ltima alineacin, aunque el vehculono parezca necesitarlo, es por ello que se aconseja realizar una correctaalineacin al menos una vez al ao.

Cuando el vehculo muestra sntomas de mala alineacin, dichos sntomas son:

1. Sensacin extraa en la direccin, esto se puede apreciar si el volante sesiente ms duro de lo normal, si vibra o si el vehculo gira ms fcilhacia un lado que hacia el otro.

2. Si al conducir en lnea recta el volante no se encuentra en su posicincorrecta, es decir, el vehculo va en lnea recta pero el volante apuntahacia algn lado en lugar de al centro o si durante la conduccin enlnea recta se suelta el volante y el vehculo se desva.

3. Si el vehculo tiende a distribuir su peso hacia alguno de los dos ladosdurante su conduccin.


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4. Si visualmente el vehculo se encuentra descuadrado, es decir, lasllantas delanteras apuntan en una direccin mientras que las traseras lohacen en otra. Este es el peor de los casos y se debe a un problema seriode alineacin que debera ser corregido inmediatamente.

El objeto final de una correcta alineacin es conseguir que las llantas trabajenrodando en su ngulo correcto, obteniendo un contacto uniforme con la carretera yconsecuentemente un desgaste uniforme de la llanta.

Para esto se ajustan las relaciones entre los componentes de la direccin,suspensin y ruedas del vehculo. Dichas modificaciones en estas relaciones lo queconsiguen es variar los ngulos que forman las ruedas del vehculo.

Cada vehculo tiene sus propios ngulos, que difieren de un modelo a otro segn la

distribucin de peso sobre las llantas delanteras y traseras, del diseo y resistenciade los muelles de la suspensin etc.

2.1 ngulos de direccin

A continuacin se presentan los diferentes ngulos de la direccin de un vehculoautomvil.

ngulo de cada o ngulo camber(Figura 2.1) Visto el vehculo de frente,es el ngulo que forman los neumticos respecto a la vertical, es decir, es la

inclinacin de las ruedas. Su funcin es distribuir el peso del automvil sobretoda la superficie de las llantas de forma homognea para conseguir un desgasteuniforme. Se pueden dar tres posibles casos :

1- Cada o camber cero: En este caso, nohay inclinacin de las ruedas conrespecto a la vertical. Este ngulo cero se

busca obtenerlo durante el movimientodel automvil.

2- Cada o cambernegativo: En este caso,

la parte superior de las ruedas est mscercana a la vertical que la parte inferior.Esta posicin es muy comn, ya que

proporciona agarre al tomar las curvas,pero por el contrario en lnea recta haceque se produzca un desgaste interior delas llantas. Con la consecuencia de una

prdida de traccin, que conlleva unadisminucin en la aceleracin ydeceleracin en lnea recta.

2.1.


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3- Cada ocamberpositivo: En este caso, la parte superior de las ruedas estms distante de la vertical que la parte inferior. Esta posicin de las ruedasno es muy frecuente. Se usa sobre todo cuando el vehculo est en reposo,

para contrarrestar la tendencia a crear camber negativo durante elmovimiento, esta tendencia se debe a la curvatura de las carreteras, peso delos ocupantes, fuerzas creadas por las condiciones de la superficie de lacarretera (como baches) y factores de la geometra de la suspensin. Elobjetivo es lograr un cambercasi cero de media durante el movimiento [3].

ngulo de avance o ngulo caster (Figura 2.2) Se define as al nguloformado entre el eje del pivote sobre el que gira la rueda para orientarse y lavertical, cuando se mira al vehculo lateralmente. Si la proyeccin superior deleje es hacia delante indica que existe caster negativo y positivo si la

proyeccin es hacia atrs.

Uncasterpositivo contribuye a la estabilidad direccional, mejora la estabilidaden altas velocidades y favorece que la direccin retome la lnea recta cuando sesuelta el volante despus de un giro.

Convergencia/divergencia o ngulo toe (Figura 2.3) Este ngulo indica ladireccin hacia la que apuntan las ruedas respecto a una lnea vertical en elvehculo, al ver las ruedas desde la parte superior (o inferior). Este ngulo

puede ser expresado en grados o fracciones de milmetros. Se dice que hayconvergencia (toe in) cuando la parte delantera de las ruedas apuntan al centro,si apuntan hacia fuera se llama divergencia o convergencia negativa (toe out).

2.3.

2. 2.


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Los ajustes del ngulo toe se usan para ayudar a compensar los bujes de lasuspensin (durante la marcha compensa la tendencia de las ruedas a abrirse ocerrarse) y mejorar el desgaste uniforme del neumtico, a la vez de mejorar ladireccin y la maniobrabilidad.

En los automviles con traccin trasera, el movimiento delmotor se transmite a las ruedas traseras, propulsando al ejedelantero. La resistencia al movimiento de rodadura causaun arrastre que conlleva un movimiento de los brazos de lasuspensin trasera contra los bujes, debido a esto la mayorade vehculos con este tipo de traccin compensan estasituacin con una convergencia positiva (como se observa enla figura 2.4), el cual hace que las ruedas funcionen de forma

paralela unas de las otras durante el movimiento.

Al aumentar el ngulo de convergencia se consigueaumentar la traccin de las ruedas traseras antes que lasdelanteras al tomar curvas.

En los vehculos con traccin delantera, el par motor setrasmite a las ruedas delanteras, lo que conlleva unmovimiento de los brazos de la suspensin frontal contra

sus bujes.Para compensar este movimiento y permitir que las ruedasrueden paralelas unas a otras en movimiento se utilizadivergencia (Figura 2.5).

Al aumentar la divergencia se consigue aumentar la traccin de las ruedasdelanteras antes que las traseras al inicio de las curvas [13].

El ngulo de convergencia/divergencia (toe) es uno de los elementos crticos de laalineacin relacionado al desgaste del neumtico, ya que un pequeo desajuste en

la convergencia /divergencia puede provocar una gran diferencia de desgaste delneumtico.

Medidas incorrectas de la convergencia/divergencia disminuir significantementela vida til del neumtico.

Con el paso del tiempo y la mejora de las tecnologas han surgido nuevosconceptos entorno al toe, pero antes de mencionarlos es necesario definir dosconceptos previos como son (Figura 2.6) [5]:

2.4.

2.5.


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* Lnea geomtrica central: Es la lnea imaginaria que surge al unir el centro deleje delantero con el centro del eje trasero.

* Lnea direccional del eje trasero: Es la lnea imaginaria que surge al trazar labisectriz del ngulo de convergencia del eje trasero.

A continuacin, se describen los nuevos conceptos surgidos en torno al toe:

1. Toe individual frontal: ngulo formado por una lnea horizontal quepasa por el plano diametral de una rueda delantera y la lneadireccional del eje trasero.

2. Toe total frontal: Suma de los toe individuales de las dos ruedasdelanteras.

3. Toeindividual trasero: ngulo creado por una lnea horizontal que pasapor el plano diametral de una rueda trasera y la lnea geomtricacentral.

4. Toe total trasero: Suma de los toe individuales de las dos ruedastraseras.

2.6.


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3. SISTEMA ACTUAL DE MEDIDA DE LAALINEACIN EN LA ITV

En la actualidad para comprobar laalineacin de las ruedas en la ITV se utilizauna placa alineadora al paso (Figura 3.1.).

A continuacin, se explicara elfuncionamiento e instalacin de dichamaquina, posteriormente se buscaran los

posibles fallos y se planteara una posiblesolucin alternativa con un enfoquecompletamente distinto [18].

3.1 Funcionamiento e instalacin del alineador alpaso en la ITV

El proceso que se sigue en la ITV para medir laalineacin del vehculo es de la siguiente forma: eloperario a travs de una inspeccin visual da indicacionesal conductor para que la rueda pase por el centro de la

placa mecnica o placa de convergencia. En teora sedebe pasar a una velocidad recomendada por losfabricantes comprendida entre los 3 6 km/h (lo queequivale a una persona caminando).

Desde el momento en que la rueda tiene contacto con laplaca, esta se desplazar de forma perpendicular a ladireccin de la marcha. En la figura 3.2 se puede ver la

posicin de la placa antes de entrar en contacto con la rueda, el sentido de lamarcha est indicado por la flecha.

En la figura 3.3 se observa cmo se desplaza la placa conrespecto al sentido de la marcha.

Una vez que se inicia el desplazamiento el sensor deconvergencia de la placa, comienza a funcionar midiendoen milmetros la convergencia. Con slo hacer pasar unarueda supuestamente se mide la convergencia del eje

perteneciente a dicha rueda.

3.2.

3.3.

3.1.


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Los datos recopilados por el sensor de convergencia son enviados almicroprocesador del alineador para que este realice una serie de operaciones ycalcule el valor de la convergencia (mm.) o del desvo (m/km) observndose eldato por pantalla [6]. Si la cifra que se muestra por pantalla se encuentra dentro delos baremos establecidos, el operario dar por satisfactoria la prueba.

Esta mquina puede medir tanto convergencias positivas como negativas. En elcaso de convergencia positiva la placa se desplazara a la izquierda segn el sentidode la marcha (Figura 3.3). En caso de tratarse de un vehculo con divergencia(convergencia negativa), la placa se desplazar a la derecha.

Tambin hay que mencionar que en estas mquinas se puede medir tanto laconvergencia del eje delantero como del trasero.

Para la instalacin de la placa de convergencia del alineador al paso, se deberealizar una pequea obra de albailera consistente en un foso de 107 cm de largo,

por 62 cm de ancho, por 4 cm de profundidad (estas son medidas estndar quepueden variar en funcin del fabricante).

Es conveniente enmarcarlo previamente con un ngulo de hierro de 30 x 30 x 3mm, en cuyo caso deber de modificarse las cotas de 107 cm a 108 cm y de 62 cma 63 cm.

El fondo del foso estar suficientemente liso y nivelado, a fin de que el conjuntomecnico apoye perfectamente en toda su superficie.

El montaje se realiza normalmente para las ruedas izquierdas del vehculo, ya queas el conductor puede observar y controlar el paso de la rueda sobre la placa (sintocar el volante para no producir movimientos indeseados).

Si la zona en la que se instala tiene continuo movimiento de vehculos en trnsito,se puede evitar el sobre uso indeseado de la mecnica fijando la placa mvil,mediante, por ejemplo, dos listones de madera o goma, uno a cada lado de dicha

placa.

Dentro de la obra es necesario embutir un tubo flexible de conduccin de cableadohasta la consola de medicin, de entre 10 y 16 mm de dimetro, por donde luego sellevar el cable de seal. Este tubo saldr en el foso a 40 cm de su comienzo y 20cm del lado izquierdo.


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En la figura 3.4 se muestra un ejemplo de plano de obra para la instalacin de laplaca de convergencia del alineador al paso.

3.4.


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3.2 Inconvenientes del sistema actual de la ITV paramedir la alineacin

Como se ha visto en el apartado anterior el sistema usado actualmente en la ITV esla placa de convergencia del alineador al paso, este sistema presenta una serie deinconvenientes que se enumeran a continuacin:

1- Como sistema mecnico su primer impedimento es que con el paso del tiempo ycon el uso, el sensor de convergencia, el cual proporciona las medicionesnecesarias, pierde propiedades siendo sus mediciones menos precisas.

2- Al no ser un sistema hermtico y estanco, y presentar huecos abiertos, surge elproblema de la suciedad que conlleva el contacto con los neumticos, es decir, se

filtrarn piedrecitas, polvo, gotas de agua y cualquier otro elemento que puedacausar mal funcionamiento en los carriles de desplazamiento, los cuales debenpermanecer siempre perfectamente engrasados para aportar medidas precisas.El polvo modifica los coeficientes de rozamiento que debe aportar los lubricantesde los carriles gua.

3- En el tensador del carril, despus de 1 o 2 aos de uso, aparecen holguras lo queproduce medidas menos fiables, se debe desmontar la placa y ajustarlo de nuevo.Puede observarse donde se sita el tensador en la figura 3.5.

3.5.


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4- No se puede confirmar como un sistema 100% fiable, ya que solo mide laconvergencia de una rueda y supone que la convergencia de la otra rueda es igual,obteniendo la convergencia del eje de dicha rueda. En la actualidad el concepto deconvergencia de un eje se conoce como la suma de la convergencia de cada rueda

por separado, ya que como es lgico, las dos ruedas no tienen porque tener lamisma convergencia o divergencia. Ambas ruedas no son sometidas a las mismassituaciones, puede que una rueda tome muchos baches y la otra no, que una tengauna presin distinta a la otra y produzca un desgaste distinto produciendo unaconvergencia distinta. Son muchos los casos que se pueden dar para que dos ruedasdel mismo eje tengan ngulos de convergencia parecidos pero no iguales.

5- Coches con claros sntomas de desalineacin pasan sin problemas la prueba de laITV, es por ello que se necesita mejorar este sistema o buscar uno alternativo.

3.3 Sistema alternativo al actual para la medicin dela alineacin en la ITV

Actualmente existe un sistema bastante preciso, llamado robot alineador (Figura3.6).

3.6.

Este robot est basado en una tecnologa ptica para comprobar los ngulosnecesarios para obtener una buena alineacin, su fiabilidad y precisin son muy

buenas. Necesita una base de datos con las medidas de cada vehculo.

Pero su inconveniente es el tiempo, siendo necesario montar cada uno de los robotsen cada rueda manualmente, alinearlos correctamente, que transmitan los datos, yun ordenador los trate y transforme en informacin para el usuario.


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Es por esto que este sistema no se puede utilizar en la ITV, ya que necesita entre 8y 10 minutos para su montaje, utilizacin y desmontaje, siendo este prcticamenteel tiempo de todas las pruebas de la ITV.

Actualmente tambin se est trabajando en un sistema novedoso de robot alineadorbasado en la tecnologa tridimensional de escaneo (Figura 3.7).

Figura 3.7. Robot alineador tridimensional


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4. INTRODUCCIN A LA VISION PORCOMPUTADOR

Actualmente se estn realizando un gran nmero de avances tericos y prcticos enel campo de la visin artificial. Las aplicaciones de esta tecnologa son muyvariadas, como pueden ser reconocimiento de huellas digitales, reconocimientosfaciales, control de procesos, control de calidad, control de trfico, aplicacionesmdicas, robtica, meteorologa, exploracin espacial etc. [7].

El punto de partida de este estudio es la visin por computador, aplicada a las

ruedas del vehculo, con el objeto de determinar el ngulo de convergencia enpocos segundos, tiempo necesario en posicionar el coche, tomar fotografas,anlisis en el computador y obtener los resultados.

4.1 Bases tericas de la visin artificial

La visin por computador se define como la ciencia que une la base terica yprctica para extraer informacin til del mundo real, a travs de una imagen, una

secuencia o un conjunto de imgenes.

La informacin es procesada y analizada, obtenindose un resultado. Las imgenesdel mundo real captadas con una cmara se denominan imgenes analgicas, parasu posterior procesado y anlisis por un ordenador, previamente debendigitalizarse.

Las imgenes que se captan (imgenes analgicas) por los ojos y normalmentetambin por las cmaras, estn constituidas por la luz que refleja los objetos queobservamos [8].

Tericamente una imagen es un plano (X, Y), cuyo valor en Xi, Yi est definido poruna funcin continua F(x, y) que asigna un valor de luminosidad para cada punto(x, y) del plano. Debido a que la luz es una forma de energa, esta funcin debetener un valor positivo y finito:

0 < F (x, y) < (Ecuacin 4.1)


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Las caractersticas de esta funcin F son la iluminacin y la capacidad para reflejar.La iluminacin es la cantidad de luz que incide en la escena que se ve, sunaturaleza est determinada por la fuente de luz. La capacidad de reflejar (en ingles

highlight) es la cantidad de luz que reflejan los objetos de la escena. Su naturalezaest determinada por las caractersticas del objeto y sus valores estn comprendidosentre 0 (absorcin total) y 1 (reflectancia total).

Estas dos propiedades estn en cada punto del plano, siendo F(x, y) la combinacinen forma de producto de dichos componentes:

F(x, y) = i(x, y) r(x, y) (Ecuacin 4.2)

donde, 0 < i(x, y) < 0 < r(x, y) < 1

La imagen como funcin continua F(x, y) no podra representarse directamente enun ordenador digital, se debe digitalizar la imagen, es decir, se debe convertir laimagen a lenguaje maquina (0 y 1) para que el computador la comprenda y puedarepresentarla. Para esto hace falta muestrear la seal en un nmero finito de puntos,seleccionar la finura del mallado que se necesite, esta caracterstica indica el

nmero de puntos que tendr la imagen, es decir, el nmero de elementos quetendr la matriz (X, Y). Cada punto (X, Y) es lo que se denomina pixel. En lafigura 4.1 se observa la diferencia de resolucin de una imagen en funcin delnmero de pxeles de esta.

Visualmente a mayor nmero de pxeles mayor calidad, pero a mayor nmero depxeles el ordenador deber guardar mas informacin de cada punto de la matriz,siendo ms lento en las operaciones morfolgicas que se realicen en la imagen.A la finura del mallado se le denomina resolucin espacial.

4.1.


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Cada pixel es, pues, un valor de intensidad (es decir, el valor de la funcin F(x, y))de cada punto, dentro de una matriz (ya que una imagen, por definicin serepresenta como una matriz (X, Y)).

Hay 256 valores de intensidad posibles, a esto se le denomina resolucin deintensidad. Como mnimo en una imagen debe haber 2 valores, que designan el

blanco (valor 255 de intensidad de escala de grises) y el negro (valor 0 deintensidad de escala de grises).En la figura 4.2 se observa la diferencia entre losdistintos valores de intensidad de la escala de grises.

4.2.

La resolucin de una imagen es el grado de detalle discernible y depende de laresolucin espacial y de la resolucin de intensidad. Cuanto mayor son estos

parmetros ms se aproximar la imagen digitalizada a la original [9].

Una imagen digital ser aceptable cuando el ojo humano no perciba cambios de uncolor a otro entre un pixel y otro consecutivo.

Los tipos de imgenes que se utilizan son:

- Imagen binaria: Sus pixeles solo tienen dos valores posibles 0 (color negro) y 1(color blanco) [11].

-Imagen en escala de grises: Sus pixeles pueden tener 256 posibles valores, siendoel 0 el color negro y el 255 el color blanco.

-Imagen RGB: Son las imgenes a color, la diferencia radica en que cada pixel

representa un vector de tres componentes que representan el valor de intensidad


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para el color rojo, el verde y el azul. Las imgenes RGB se pueden reconvertir aotros modelos y viceversa, dichos modelos son CMY, YIQ y HSI, en los quecambian caractersticas como paleta de colores, luminancia, intensidad y saturacin

[10].

4.2 Eliminacin del ruido digital

Todas las imgenes tienen una cierta cantidad de ruido, valores distorsionados, biendebidos al sensor CCD de la cmara o al medio de transmisin de la seal. El ruidose manifestar generalmente en pixeles aislados que toman un valor de grisdiferente al de sus vecinos. Los algoritmos de filtrado que se estudiaran a

continuacin se basan en esta caracterstica. El ruido puede clasificarse en cuatrotipos:

Gausiano: Produce pequeas variaciones en la imagen. Es debido, porejemplo, a las diferentes ganancias en el sensor, ruido en los digitalizadores,

perturbaciones en la transmisin, etc. Se considera siempre, por tanto, queel valor final del pixel seria el ideal ms una cantidad correspondiente alerror que puede describirse como una variable gausiana.

Impulsional: Conocido como sal y pimienta. El valor que toma el pixel notiene relacin con el valor ideal sino con el valor del ruido que toma valoresmuy altos o bajos. Se caracteriza entonces porque el pixel toma un valormximo, causado por una saturacin del sensor, o mnimo, si se ha perdidosu seal. Tambin puede encontrarse si se trabaja con objetos a altastemperaturas, ya que las cmaras tiene una ganancia en el infrarrojo de laque no dispone el ojo humano, Por ello las partes muy calientes de unobjeto puede llegar a saturar el pixel.

Frecuencial: La imagen obtenida es la suma entre imagen ideal y otra seal,la interferencia, caracterizada por ser una senoide de frecuenciadeterminada.

Multiplicativo: La imagen obtenida es fruto de la multiplicacin de dosseales.


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Para eliminar este ruido digital se utilizan los filtros, los cuales se pueden clasificarcomo sigue:

Filtros lineales espaciales: Son aquellos que realizan una operacin deconvolucin entre la imagen a ser filtrada y una mscara predefinida, el

principal inconveniente de dicha tcnica es la difuminacin de los bordes.Hay tres clases de filtros lineales:

1- Suma de imgenes: Si se supone que le ruido es una seal que se aadea la original, el nivel de gris de un pixel puede definirse como la sumaentre el nivel de gris ideal y el ruido. Aunque el ruido este siempre

presente, el que afecte ms o menos a un pixel determinado esaleatorio. Por ello, la maneara ms sencilla de eliminar ese ruido es lamedia de varias imgenes (filtro paso bajo temporal); pues al suponerque el ruido tiene una distribucin espacial aleatoria la influencia esmenor cuantas ms imgenes se tengan. Este filtrado tiene elinconveniente de que, adems de filtrar el ruido, tambin afecta aobjetos en movimiento, ya que se les puede aplicar la misma definicinde ruido al aparecer en cada imagen en pixeles distintos.

2- Filtro de la media o filtro paso bajo espacial: Dada una imagen f(i,j), elprocedimiento que sigue es generar una nueva imagen g(i,j) cuyaintensidad para cada pxel se obtiene promediando los valores deintensidad de los pxeles f(i,j) incluidos en un entorno de vecindad

predefinido, es importante definir este valor de vecindad, cuanto mayorsea este, se consigue una mayor reduccin del ruido, pero a cambio se

produce una mayor difuminacin de los bordes.

3- ausiano: Este tipo de mascara intenta imitar la forma de una

gausiana. Tiene los mismos inconvenientes que los filtros paso bajo.Este tipo de mascara es til para la deteccin de bordes.

Filtros no lineales: Son aquellos que realizan operaciones no lineales conlos pxeles del entorno de la vecindad. Este tipo de filtro es bastanteindicado cuando se tiene ruido aleatorio. Hay dos clases de filtros lineales:

1- Filtro outlier: Cada pixel es comparado con la media de sus ocho

vecinos; si esta diferencia es superior a un valor preestablecido se


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considera ruido y se sustituye por el valor de esa media. As, si la filade pixeles fuera:

50 50 0 50 50 50 50 255 50 50

Si se considera un entorno de tres pixeles, el resultado seria:

50 25 50 25 50 50 177 50 177 50

Aunque su respuesta ante el ruido impulsional es mejor que la de losfiltros lineales ya que afecta a menos pixeles, no logra eliminarlo deltodo al basarse en la media de los ocho vecinos; y la media es unoperador en el que los valores extremos influyen mucho en el resultado.

2- Filtro de la mediana: En una secuencia impar de nmeros x1 xN, lamediana es aquel valor que cumple que (N-1)/2 elementos tienen unvalor menor o igual a ella y que (N-1)/2 tiene un valor mayor o igual ala mediana. Para el caso anterior se lograra eliminar el ruidoimpulsional ya que los valores errneos estaran al principio o al finalde la lista. En el caso de imgenes se pueden aplicar dos soluciones:

-Definir unas ventanas de dimensin N x 1 (unidimensionales) y alas que se aplica el mismo criterio.

-Definir ventanas de dimensin N x N (bidimensionales) y elegir lamediana de entre todos los valores.

El filtro de la mediana desdibuja menos los contornos que los filtroslineales. En contra tiene que es ms lento que los filtros lineales [8].


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4.3 Concepto de esqueleto de una imagen

Por definicin, la esqueletizacin es el proceso iterativo de quitar la mayor cantidadde pixeles de una imagen, sin afectar a la forma general del patrn, es decir, unavez eliminados los pixeles, el patrn debe ser reconocido.

Al tratarse de un proceso iterativo, necesita mucho tiempo de procesado ya quegeneralmente todos los algoritmos requieren muchos recorridos por la imagen,hasta que se llega al punto donde no es posible seguir eliminando material.

El esqueleto que se obtiene debe cumplir tres propiedades:

- Tan delgado como sea posible.

- Conectado.

- Centrado.

La esqueletizacin est basada en diferentes teoras.Los primeros estudios fueron realizados por GeorgyVoronoi (1908), el cual cre el diagrama deVoronoi (Figura 4.3) que es una estructurageomtrica que representa informacin de

proximidad acerca de un conjunto de puntos uobjetos, es decir, un conjunto de objetosgeomtricos es una particin del espacio en celdas,cada una de la cuales contiene una colindancia con

sus puntos ms cercanos, lo que se suele representarno por celdas sino por puntos de manera discreta.

En la figura 4.4 se muestra el resultado de esqueletizaruna imagen a travs del diagrama de Voronoi. Como semuestra existen pequeas ramificaciones desde elesqueleto real (que es la lnea que se encuentra en elcentro del ancho de la figura en cada tramo) hacia los

bordes de la figura, estas lneas no pertenecen al

4.3.

4.4.


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esqueleto real y pueden llevar a error, es por ello que no es aplicable hoy en da, yaque el objetivo de los algoritmos de esqueletizacin (adelgazamiento) es obtener elesqueleto de una figura con la menor distorsin posible y consumiendo el menor

nmero de recursos computacionales posibles.

Posteriormente, surge el algoritmo de Zhang Suen, el cual es rpido, sencillo deimplementar y ofrece muy buenos resultados. En la figura 4.5 se observa una de lasimgenes que defendan dicho modelo, presentado por T.Y. Zhang y C.Y. Suen[12].

4.5.

El algoritmo de Zhang-Suen trabaja tambin con imgenes binarias y funciona poriteraciones, teniendo cada iteracin, dos sub-iteraciones. En la primera fase de lassub-iteraciones, se evala el pixel de la imagen en base a cuatro condiciones, quede cumplirse, permiten que el pixel sea borrado, al no considerarse una partefundamental del esqueleto. El resultado de la imagen, con los pixeles que hayancumplido dichas condiciones y hayan sido borrados, ser la entrada para lasiguiente sub-iteracin. La ltima sub-iteracin se da cuando se cumplen dos sub-

iteraciones donde ningn pixel se borra.

Este algoritmo trabaja de forma paralela, en cada sub-iteracin, el valor de lospixeles es evaluado de manera independiente, obviamente la sub-iteracin eiteraciones si son secuenciales, siendo la salida de una, la entrada de otra como seha mencionado.

Tres aos ms tarde surge el algoritmo de Holt, en el ao 1987, y surgi para

modificar las reglas que impona el algoritmo de Zhang Suen, y transformar dichas


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reglas en expresiones lgicas, de manera que el tratamiento de los patrones y lasmscaras fuese en forma de ecuaciones. As, Holt propuso resumir las ocho reglas,cuatro para cada una de las dos sub-iteraciones, en dos simples expresiones

booleanas [14]. Propuso a su vez, combinar las dos expresiones anteriores en unasola, de manera que slo se produzca una sola iteracin en el recorrido de laimagen.

A continuacin, se explica cmo se utiliza la visin por computador paracomprobar la alineacin de las ruedas en la ITV, utilizando el concepto deesqueletizacin de una imagen.

4.4 Aplicacin terica de la visin artificial para elestudio de la alineacin

El programa que se utilizara para el procesado de imgenes ser Matlab [20],concretamente su herramienta, Simulink [21] la cual sirve para el estudio deimgenes [22].

Los pasos a seguir sern los siguientes:

1- Carga de imagen real, es decir, una imagen que captar una cmara real, siendoeste tipo de imgenes RGB. Este paso sera la digitalizacin de la imagen real: seconvierte informacin del mundo real, en un archivo en lenguaje mquina, que elordenador comprender.

2- Ya que la esqueletizacin necesita imgenes binarias, se debe convertir laimagen RGB en una binaria, para esto es necesario un paso intermedio, ya que no

se podra hacer directamente.

El segundo paso ser, por tanto, convertir la imagen RGB en una imagen en escalade grises. Para realizar esto ser muy importante el aspecto de la iluminacin en latoma de la imagen, debindose concentrar haces de luz hacia el perfil de la huella,dando como resultado una zona claramente ms oscura que el resto de la imagen,dicha zona ser el neumtico [16].


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Posteriormente, basndose en la diferencia de niveles de intensidad se diferenciarael neumtico del resto de elementos de la imagen. Puede observarse en la figura 4.6cmo deberan situarse las luces, con el objeto de clarear todo aquello que no sea la

huella misma del neumtico, obteniendo unas diferenciadas zonas de niveles deintensidad.

4.6.

3- Eliminacin de ruido, el ruido digital se define como aquellos elementosaleatorios que alteran la imagen real, se dan debido al proceso de captura,digitalizacin y transmisin. Para eliminar dichos pixeles con valores incorrectos,se pueden utilizar distintos tipos de filtros, pudindose usar filtros lineales y nolineales. En el apartado 5.2 se explicar ms acerca de los filtros que se hanutilizado en este estudio.

4- Una vez que se tiene la imagen en escala de grises, se convierte en una imagenbinaria con la que se pueda trabajar y aplicar las ecuaciones morfolgicasnecesarias.

5- La esqueletizacin utiliza imgenes binarias, siendo el cuerpo todo aquello queest blanco y el fondo lo que es negro, es por ello que se necesita la imagen inversaa la binaria obtenida, es decir, lo que es negro pasar a blanco y viceversa.


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6- Se realiza la esqueletizacin de la imagen, obteniendo una lnea, la teora diceque el esqueleto de un rectngulo (aproximadamente un neumtico visto desdeabajo) es una lnea como puede observarse en la figura 4.7, segn el nmero de

iteraciones esta lnea se ir afinando ms hasta llegar a un punto donde no puedaadelgazar ms [17].

4.7.

7- Como se observa en la figura 4.7, la lnea AB, es una lnea perfecta. Si se sabe lalnea media del vehculo, se puede medir el ngulo, que forma dicha lnea mediadel vehculo y la lnea AB, obteniendo el ngulo de convergencia de cada rueda.


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5. PROCEDIMIENTO PARA CLCULAR ELNGULO DE CONVERGENCIA

En el presente capitulo, se explicaran los distintos procedimientos que se deben realizarpara obtener el ngulo de convergencia o divergencia de las ruedas a travs de la visinartificial.

5.1 RESULTADO DE LAS SIMULACIONES

A continuacin, se muestran los distintos ensayos que se han realizado para

demostrar que es posible obtener dicho esqueleto de la imagen de la huella de unneumtico y a partir de l, determinar la lnea media del neumtico, la cual se usar

posteriormente para medir el ngulo de convergencia de la rueda.

5.1.1 Ensayos tipo I

El primer ensayo realizado, tiene como objetivo obtener el esqueleto de unrectngulo y comprobar que su esqueleto es una lnea, como indica la teora. Se

decide iniciar el estudio con esta forma geomtrica porque un neumtico apoyadoen el suelo, presenta una forma similar.

Se parte de una imagen de un rectngulo negro con fondo blanco realizada con elprograma Paint. Aunque aparentemente es una imagen binaria, ya que slo tienenegro y blanco, realmente es una imagen en color (RGB), por tanto, para el

programa no es una imagen con la que trabajar. Es por ello que es necesaria unaconversin a escala de grises y posteriormente una binarizacin.

Si se intenta esqueletizar una imagen RGB da error ya que para Matlab es unaimagen del tipo uint8 y slo puede esqueletizar imgenes binarias. Matlab trabajacon 8 tipos de imgenes, las cuales son: uint8, uint16, uint32, int8, int16, int32,double y binaria. Con estos tipos de imgenes obtenemos imgenes RGB, en escalade grises o binarias. Estas imgenes se diferencian por el tipo de dato que contienela matriz, es decir, el tipo de dato de cada pixel [19]:

Binaria: Los valores de los pixeles son 0 1 (1 bit por elemento).


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Uint8: Los pixeles son datos enteros de 8 bits en el rango de [0,255] (1 bytepor elemento). Un dato entero en computacin es un tipo de dato que puederepresentar un subconjunto finito de los nmeros enteros.

Uint16: Los pixeles son datos enteros de 16 bits en el rango de [0, 65535] (2bytes por elemento).

Uint32: Los pixeles son datos enteros de 32 bits en el rango de [0,4294967295] (4 bytes por elemento).

Int8: Los pixeles son datos enteros de 8 bits en el rango de [-128, 127] (1

byte por elemento).

Int16: Los pixeles son datos enteros de 16 bits en el rango de [-32768,32767] (2 bytes por elemento).

Int32: Los pixeles son datos enteros de 32 bits en el rango de [-2147483648,2147483647] (4 bytes por elemento).

Double: Doble precisin, nmeros en punto flotante que varan en un rangoaproximado de -10308 a 10308 (8 bytes por elemento).

Despus de realizar las debidas conversiones, se debe obtener la inversa de laimagen, es decir, los 0 de la matriz pasarn a 1 y viceversa. El 0 representa alnegro, y el 1 al blanco. En la figura 5.1 se presenta la inversin de una imagendonde la primera imagen muestra un cuadrado negro con fondo blanco y la segundaimagen representa su inversa, un cuadrado blanco de fondo negro.

5.1.


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Posteriormente se realiza la esqueletizacin. En la figura 5.2 se puede ver comovara la esqueletizacin en funcin de las iteraciones realizadas: 10, 50, 80,100,200 y 10000 [17].

La diferencia entre 200 y 10000 iteraciones es nula, por tanto para este caso ms de200 iteraciones seria innecesario, el nmero de iteraciones depender de cadaimagen y de las veces que haga falta que el algoritmo de esqueletizacin recorra laimagen.

Como puede observarse en la figura 5.2 se cumple que en el esqueleto de unrectngulo se obtiene una clara lnea directriz, formada por dos puntos, dichos

puntos surgen en el cruce de las lneas diagonales superiores e inferioresrespectivamente.

5.2.

Para no considerar que solo se d en casos ideales, ya que en la realidad unneumtico, no es un rectngulo perfecto, se estudia si tambin se cumple para elcaso ms drstico, una elipse.

Se realiza el mismo procedimiento, se crea una elipse en Paint, se carga aMatlab,se convierte la imagen a escala de grises y posteriormente se binariza. Se obtiene suimagen inversa y se realiza la esqueletizacin, con pruebas de 25, 70,100 y 120


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iteraciones. Se puede observar el proceso en la secuencia de imgenes de la figura5.3.

5.3.

Como puede observarse, se obtiene tambin una lnea principal formada por dospuntos. Es por ello que aunque la marca de la rueda no sea un rectngulo perfectoni una elipse perfecta, sino un rectngulo con esquinas redondeadas, el programa

podr obtener su lnea principal sin ningn problema.

5.1.2 Ensayos tipo II

En el caso prctico real, el neumtico estar en contacto con una superficie

transparente (un cristal suficientemente grueso para soportar el peso del vehculo).Se tomar una foto desde la perspectiva interior de dicho cristal, obtenindose unafotografa con el neumtico en contacto con una superficie de apoyo, que asemejala carretera, pero en dicha fotografa se hallaran ms elementos aparte delneumtico, los cuales son, parte del fondo del vehculo cercano a la rueda y partedel exterior.

Al obtener una fotografa con ms elementos de los que se quieren, se debeneliminar dichos objetos. Para esto se usa la tcnica de la luz como se mencion

anteriormente en el apartado 4.3, si se dirigen unos focos a todo aquello que no sea


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el neumtico, el nivel de intensidad de los colores y posteriormente el nivel deintensidad de la escala de grises estar bien diferenciado, siendo el neumticomucho ms oscuro que el resto.

Al realizar la conversin de escala de grises a imagen binaria, el ordenador toma elvalor ms alto y el menor en la escala de intensidades de grises, y posteriormenterealiza una aproximacin por valores cercanos a dichos puntos (esto se conocecomo umbralizacin, es decir, el usuario define el nivel de gris como umbral),donde debera darse el caso, que lo que es ms claro quede como blanco y elneumtico, lo ms oscuro, como negro.

A continuacin, se detalla el proceso de esqueletizacin de una imagen real, deltipo RGB. Para la realizacin de la prueba se ha utilizado un coche a escala, siendolos resultados semejantes a los que se daran con uno real, ya que este estudio

pretende defender la base terica, dando paso a otro proyecto distinto, cuyoobjetivo sea la realizacin de un prototipo y verificacin del proceso en la prctica.

Los estudios que se han realizado y que se mostrarn son:

Estudio I: Esqueleto de la imagen sin iluminacin ni filtro.

Estudio II: Esqueleto de la imagen con iluminacin pero sin filtro.

Estudio III: Esqueleto de la imagen con iluminacin y con filtro lineal(filtro de la media).

Estudio IV: Esqueleto de la imagen con iluminacin y con filtro no lineal

(filtro de la mediana).

La imagen de la que se parte se puede observar en la figura 5.4 donde se ve la parteinferior de un coche a escala. Posteriormente, se asla la rueda conPhotoshop, en el

prototipo real esta tarea ser automtica, ya que se dispondr de cuatro cmaras,una por cada rueda.


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5.4.

En el estudio I, se intenta conseguir obtener el esqueleto de una rueda sin aplicarfiltros, ni utilizar la luz para modificar los niveles de intensidad de los pixelescercanos a la rueda. Se asla la rueda ya que en el prototipo se pretende fotografiarcada rueda, desde debajo del neumtico, obteniendo una imagen como la primerade las cuatro imgenes que se observan en la figura 5.5, la cual se denominaimagen original. El proceso que se sigue es el que se observa en dicha figura:conversin a escala de grises (donde se puede apreciar ruido), conversin a binaria,y, por ltimo, inversin de la imagen.

5.5.


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Para convertir una imagen en binaria se realiza un proceso de umbralizacin, esteproceso consiste en elegir un valor de la intensidad y convertir todo lo que essuperior a dicho valor a 1 (representa el color blanco) y lo que es inferior a 0

(representa el color negro). Para conocer el valor de intensidad que se utilizar enla umbralizacin se necesita observar el histograma de la imagen que se deseaumbralizar. La primera imagen de la figura 5.8 muestra el histograma de la imagenoriginal de la rueda. En este caso, el valor que se debe seleccionar para umbralizares 100, ya que la mayor parte de pixeles con color se encuentran debajo de estevalor. Los pixeles con un nivel de intensidad menor a 100 pasarn a representar elcolor negro y los superiores a 100 representarn el color blanco.

Por ltimo, la imagen se invierte y se procede a la realizacin del esqueleto de todoaquello que sea blanco. En la figura 5.6 se muestra el proceso de esqueletizacin

para 25, 70, 120, 1200 iteraciones. Como era de esperar se obtiene un esqueletoque no tiene nada que ver con el esqueleto de la rueda, ya que aparte de la ruedatiene en cuenta los dems elementos del vehculo. Es por tanto un estudio fallido.

En el segundo estudio, se busca semejar las condiciones que se daran si seapuntara con focos de una determinada intensidad y direccionados hacia loselementos cercanos al neumtico. Para realizar dicha semejanza se ha realizado un

pequeo aclarado, de dichas zonas.

5.6.


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5.7.

Se puede apreciar la diferencia, entre la imagen aclarada y sin aclarar (Figura 5.7).Aunque a simple vista no se aprecia mucha diferencia, si se comparan sushistogramas se comprueba que si la hay (Figura 5.8).

El histograma de una imagen f es una grfica que representa los niveles deintensidad del color de f con respecto al nmero de pxeles presentes en f con cadaintensidad de color. La parte inferior del histograma representa los niveles deintensidad (desde 0 a 255) y en la parte izquierda se representa el nmero de

pixeles con dicho valor.

Al comparar un histograma con otro, se ve que el nmero mximo de pixeles conun mismo valor de intensidad difiere mucho, en el primero se llega a 1000 pixeles

con el mismo nivel de intensidad (valor 250) y en el segundo el mismo nivel deintensidad no supera los 450 pixeles. Por otro lado, en el segundo histograma lagran mayora de pixeles tiene la mayor parte de sus valores comprendidos entre 50y 150, mientras que en el primero hay una mayor dispersin de pixeles hasta llegaral valor 255. Para obtener los histogramas, es necesario convertir previamente lasimgenes RGB a escala de grises.

5.8.


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Con la nueva imagen aclarada, se realiza el mismo procesamiento, conversin aescala de grises, conversin a binario y posterior inversin de la imagen binaria(Figura 5.9). Se comprueba que gracias a la teora del aclarado con la luz, en laimagen binaria los pixeles no pertenecientes al neumtico se representan como

blanco (esto se debe a que su valor de intensidad ha cambiado a causa delaclarado), quedando aislados la rueda y un pequeo elemento de la suspensin,representados en negro. Al no aplicar ningn tipo de filtro se observa un pequeoruido en la imagen de escala de grises.

5.9.

El proceso de esqueletizacin, se muestra en la figura 5.10, donde se aprecia unalnea principal con ramificaciones, dichas ramificaciones se dan debido al ruido dela imagen, que otorga valores incorrectos a pixeles aleatorios, con la consecuente

prdida del esqueleto real.

5.10.


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A la vista del resultado del estudio anterior, se puede decir que la teora sobre lailuminacin da resultados positivos y se procede a aplicar filtros con el objeto deeliminar el ruido.

En el tercer estudio, se contina aplicando el aclarado y adems se aplica un filtrolineal, el filtro de la media. Como inconveniente de este filtro, surge la llamadadispersin de bordes, que se observa en la figura 5.11. En dicha imagen se puedeapreciar que los bordes de la rueda estn difuminados.

La diferencia principal entre el segundo y tercer estudio radica en la eliminacindel ruido en este ltimo. Si se comparan los pixeles de la imagen en escala degrises de cada estudio, se observara que el valor de los pixeles del ruido de unaimagen y otra no coinciden. Esto es debido a la aplicacin del filtro de la media lo

cual hace que todos los pixeles de la imagen cumpla la media con la vecindad.

5.11.

Tras aplicar el filtro de la media, se consigue eliminar la mayor parte del ruido[15], y el esqueleto no se ver tan afectado, esto se ve si se comparan los esqueletosfinales mostrados en las figuras 5.10 y 5.12. Por esto al realizar el esqueleto, seobtiene un resultado bastante bueno, aunque no se obtiene una lnea principalcompletamente recta. El resultado es positivo ya que se ven los dos puntos

principales de dicha recta, con la que se puede reconstruir una lnea perfecta. En lafigura 5.14 se muestra que la recta del esqueleto no es perfecta ya que tiene un parde alteraciones.


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5.12.

Por ltimo, se realiz un estudio con un filtro distinto, ya que existen gran cantidadde filtros aplicables para la eliminacin de ruido. A continuacin, se muestran losresultados de un filtro no lineal, el filtro de la mediana.

El proceso es similar al anterior, la nica diferencia es que al usar el filtro de lamediana no se suavizan los bordes lo que conlleva que surja una zona oscuradebajo de la rueda. Con este filtro tambin se consigue eliminar el pequeoelemento de la suspensin.

5.13.


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Matlab toma dicha zona como parte de la rueda, ya que los valores de dichospixeles son cercanos a la mediana de sus pixeles vecinos (la mayora de estospixeles vecinos pertenecen a la rueda), se puede apreciar en la ltima imagen de la

figura 5.13 como en la parte inferior de la rueda blanca hay un pico distorsionandola rueda real.

Los resultados de la esqueletizacin, tambin son positivos para este estudio.Aunque surge una lnea no deseada al final del esqueleto. Esta lnea no altera lalnea principal de este, por tanto se sigue pudiendo obtener la lnea directriz delneumtico, basndose en los dos puntos principales (Figura 5.14).

5.14.

Este estudio tambin se ha realizado con otro modelo de vehculo a escala, distintoal primero, de fondo muy oscuro (figura 5.15), donde se remarca la rueda que seanalizar. Este es el peor caso que podra darse ya que el fondo del vehculo tieneun color muy parecido al neumtico.

A continuacin, se muestra los resultados obtenidos para sus distintos esqueletos.Siendo estos diferentes por no aplicar filtros, aplicar filtro de la media y filtro de lamediana (Figura 5.16).


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5.15.

Aunque los resultados no son exactamente iguales, sobre todo a la diferente formade la rueda, tambin son satisfactorios puesto que se obtiene los puntos queformarn la lnea principal directriz de la rueda. Por ello, este estudio se puedegeneralizar a cualquier tipo de rueda.

5.16.

Se puede dar, por tanto, por satisfactorio el estudio por visin artificial, que permitela obtencin de la lnea principal de un neumtico, con el objeto de medir el nguloque forma dicha lnea con la lnea geomtrica central del vehculo (lnea que surgeal unir el centro del eje delantero con el centro del eje trasero), dicho ngulo ser laconvergencia de cada rueda (toe frontal o trasero segn el eje que se estudie) ysumada con la otra rueda de su mismo eje, se obtendr la convergencia total frontalo trasera del vehculo.


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Se persigue poder estudiar la convergencia de cada rueda en un corto periodo detiempo, ya que el proceso de digitalizacin y procesado de la imagen de la rueda esinferior a 15 segundos. Este tiempo se ver influenciado por las caractersticas delordenador designado a dicho anlisis, un ordenador con un microprocesador poco

potente o con una mala tarjeta grfica aumentar dicho tiempo.

5.2 OBTENCIN DE LA LNEA GEOMTRICADEL VEHCULO

Una vez que se obtiene la lnea directriz del neumtico, se debe determinar la lneacon respecto a la cual se medir su ngulo, es decir, se calcular el ngulo deconvergencia o divergencia de dos rectas.

La recta con respecto a la cual se medir el ngulo, se llama lnea geomtrica delvehculo, y como se defini anteriormente es la lnea que surge al unir los puntosmedios de los ejes delantero y trasero.

Si la convergencia en un vehculo detenido fuera nula, la recta geomtrica delvehculo y la lnea directriz del neumtico, seran paralelas, es decir, las ruedasseran paralelas completamente. Por ello, el ngulo se mide con respecto a la lneageomtrica del vehculo.

Figura 5.17. Lnea central del vehculo

En teora, un vehculo sin movimiento debe presentar una convergencia de susruedas, la cual tiende a minimizarse durante el movimiento, debido a las diferentes

fuerzas.


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Para calcular la lnea geomtrica, se deben conocer las cotas de los ejes, calcularsus puntos medios, y unirlos, como se observa en la figura 5.17, donde sedetermina la lnea geomtrica central del vehculo.

Se parte de la base, de que no todos los automviles tienen las mismas medidas, espor ello que no se podra fijar las cmaras por cada rueda. Para abarcar todas lasmedidas de ejes y longitud entre estos del mercado, las cmaras deben tenercapacidad de movimiento.

Las cmaras se situarn debajo del neumtico, esto sirve a la vez para conocer lasmedidas de cada eje. Cada cmara indica un punto en un sistema de coordenadas.

Si se unen los dos puntos referentes a la posicin de las cmaras del mismo eje, seobtiene la longitud del eje, de donde se puede obtener el punto medio del eje porcoordenadas.

Si se realiza esto con las cmaras del otro eje, se obtiene otro punto medio del otroeje. Al unir los dos puntos medios de los ejes se obtiene la lnea geomtrica centraldel vehculo.

Las cmaras se movern a travs de un sistema de carriles simple, que les otorgue

dos grados de libertad, es decir, que se pueda variar la longitud del eje, y a su veztambin sea posible aumentar o disminuir la distancia entre ejes. En la figura 5.18se puede ver el sistema de carriles de las cmaras propuesto.

5.18.


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Como puede observarse, se tiene un sistema de referencia global y sistemas dereferencia locales para cada eje del vehculo. Esto facilita el movimiento de lascmaras, donde se podr variar la distancia entre ejes del vehculo modificando la

cota Y de cada sistema individual, y variar tambin el ancho de cada eje,modificando la cota X. El objeto del sistema global es obtener los puntos que

proporciona cada cmara y posicionarlos para la creacin de la lnea geomtricacentral.

Al introducir dos sistemas de referencia locales, el operario solo tendr queintroducir el dato de distancia entre ejes o ancho de eje directamente, sin necesidadde clculos, los cuales si seran necesarios si solo se tuviera un sistema dereferencia global. Dichos datos se deben introducir en una base de datos, donde se

almacenarn medidas de ejes y distancia entre los mismos para cada automvil delmercado. Con esto, una vez que se tenga la base de datos terminada, el operario tansolo tendr que seleccionar el modelo y las cmaras se colocarn automticamente.Posteriormente, se tendr que alinear visualmente las ruedas con las cmaras, eloperario deber dar indicaciones al conductor para que las ruedas queden alineadascon las cmaras y se realizarn las fotografas con las que se estudiar laalineacin.

Por tanto, una vez que se tenga en el ordenador el sistema de coordenadas global

donde situar la lnea geomtrica central del vehculo, se procede a introducir en estesistema la lnea directriz del neumtico. Para esto, se ha utilizado un programadenominado Golden Ratio, el cual sirve para medir ngulos entre rectas designando

puntos en la pantalla. Se ha utilizado este aunque existen gran nmero deprogramas que realizan las mismas tareas. A continuacin, se mostrar un ejemplode la medida de los ngulos con dicho programa.

El primer paso en el estudio de la alineacin por visin artificial es determinar lalnea geomtrica central del coche a travs de los puntos medios de los ejes, elsegundo paso es obtener la lnea del esqueleto de la rueda y, por ltimo, medir elngulo que forman ambas lneas.Para realizar esto, se ha usado el mismo vehculoa escala usado en los estudios anteriores. En la figura 5.19 se muestra la pantalla

principal del programa, la cual proporciona una lnea roja y otra azul las cuales sepueden desplazar, el programa mide el ngulo entre estas dos rectas (con unamedida mnima de 0.01). Para medir el ngulo de convergencia entre la lnea delesqueleto de la rueda y la lnea geomtrica central del vehculo, se deben situar lasrectas que da el programa encima de las rectas a medir.


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El programa indica el ngulo, y entre parntesis su complementario hasta 360. Siel primer ngulo que indica est comprendido entre 0 y 180 se tendr divergencia,si se encuentra comprendido entre 180 y 360 se tendr convergencia.

El ngulo entre la lnea principal y el esqueleto son 0.54 (Figura 5.19) que es unvalor bastante prximo al real, ya que en los coches a escala se crean ruedas lo ms

perpendiculares posibles a los ejes, pero se recuerda que este proyecto slopretende defender la parte terica, para dar paso a la construccin de un prototipo,donde se estudiar el caso prctico real.

5.19. /

Para saber si el ngulo de convergencia que se obtiene con la lnea del esqueletodista mucho del ngulo real de convergencia se ha procedido a calcular dichongulo real y posteriormente comparar los resultados. Para calcular el ngulo deconvergencia real de la rueda se ha calculado la lnea central del neumtico


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geomtricamente y se ha estudiado el ngulo que forma con la lnea geomtricacentral del vehculo. Para ello, se han dibujado dos ejes en el neumtico uno en la

parte superior y otra en la inferior, calculando su punto medio. Uniendo dichos

puntos medios se obtiene la lnea central del neumtico. En la rueda derechadelantera de la figura 5.20 se puede observar dicho procedimiento.

5.20.

El ngulo obtenido entre la lnea geomtrica central del vehculo y la lnea central

del neumtico es de 0.57. Siendo la medida con el esqueleto del neumtico de0.54, se puede decir que las mediciones a travs del esqueleto conllevan un

pequeo error, esto es debido a que la imagen sufre transformaciones morfolgicaslas cuales conllevan una pequea variacin de los pixeles, lo que produce unmnimo error de medida que es asumible. En el siguiente apartado de este proyectose profundizar en el error de medida.

Para medir el ngulo de divergencia o convergencia total, se sumar el ngulo queaporte la rueda derecha con la lnea geomtrica central y el ngulo que aporte la


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rueda izquierda con la lnea geomtrica central. En la figura 5.21 se ve comoquedara la medida de los dos ngulos.

El proceso que se ha seguido es el mismo al anterior:

1. Clculo del esqueleto de la rueda izquierda.

2. Clculo del esqueleto de la rueda derecha.

3. Clculo de la lnea geomtrica central del vehculo.

4. Obtencin de los ngulos entre las distintas lneas.

Por tanto, el clculo de la divergencia total quedara como sigue:

Divergencia total = Divergencia rueda derecha + Divergencia rueda izquierda =0.54 + 0.51 = 1.05

Figura 5.21. Toe total del eje delantero


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Posteriormente y para finalizar, se debera realizar el mismo estudio para el ejetrasero concluyendo al 100% el estudio de divergencia o convergencia de unvehculo.

5.3 CALCULO DEL ERROR DE MEDIDA

Con objeto de conocer el rango de ngulos para el cual podra funcionar dichosistema y conocer su error, se ha realizado la siguiente prueba.

Se ha girado la rueda derecha del vehculo a escala, desde su posicin original, la

cual se ha tomado como 0 (figura 5.4). El rango de giro estudiado comprendedesde 25 hasta -25.

Para conocer el error, se comparar el ngulo obtenido entre el esqueleto y la lneageomtrica central del vehculo con el ngulo que proporcionar la lnea central delneumtico (calculada de forma geomtrica) y la lnea geomtrica central delvehculo. Considerando este ultimo ngulo como el real.

Primero se ha ido incrementando el ngulo en 5, en el sentido de las agujas delreloj, es decir a favor de la divergencia. Se comienza en 5 y se termina en 25. Enla figura 5.22 se muestra el rango de ngulos positivos.

Despus se ha realizado lo mismo a favor de la convergencia, es decir, en el sentidocontrario de las agujas del reloj donde se ha realizado el mismo incremento envalores negativos, es decir, desde -5 hasta -25.

5.22.


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Las imgenes giradas en ambos sentidos, se han introducido en Matlab paraprocesarlas y obtener su esqueleto. Una vez obtenido el esqueleto, se procede a lamedicin de los ngulos con respecto a la lnea geomtrica del vehculo. Comoejemplo se puede observar los resultados de los esqueletos para el giro a derechasen la figura 5.23.

Como ejemplo de sentido negativo de giro, se tiene el neumtico con su lneacentral, en la figura 5.24 donde se aprecia la variacin de la rueda desde -5 hasta -25. Con estas imgenes posteriormente se han estudiado el ngulo que forman conla lnea geomtrica central del vehculo.

5.24.

5.23.


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El siguiente paso, es estudiar el ngulo que formarn el esqueleto y la lneageomtrica del vehculo en todo el rango de ngulos, es decir, desde -25 hasta 25.Tambin se estudiar el ngulo que forma la lnea central del neumtico y la lnea

geomtrica del vehculo en el rango de ngulo de -25 hasta 25. En el anexo A seencuentran los resultados de todos estos ensayos.

A modo de ejemplo, en la figura 5.25 se puede observar el resultado para un ngulode 25 del esqueleto de la rueda, donde se aprecia claramente un estudio dedivergencia.

Tambin a modo de ejemplo se puede ver para -25 el eje medio de la rueda en lafigura 5.26, donde se aprecia una clara convergencia.

5.25. 25


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Figura 5.26. ngulo toe en con la rueda girada -25

En general, debido a que la rueda de la que se parte presenta divergencia parangulos positivos, se obtendrn un ngulo mayor, es decir, si se ha girado la rueda5 se obtendr un ngulo entre la lnea geomtrica central del vehculo y la lnea delesqueleto de 5,59, esto es debido a que la rueda parte con una divergencia iniciallo que hace aumentar el ngulo. Sucede lo mismo con la lnea central delneumtico.

Si por el contrario, el ngulo girado es negativo, el ngulo que se obtendr sermenor que el valor absoluto girado, es decir, si se ha girado la rueda -10, el nguloque se obtendr con la lnea central del neumtico y la lnea geomtrica central delcoche ser 9,42, esto es debido a que la rueda parte con una divergencia inicial, locual hace disminuir el ngulo.


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Se quiere conocer el error de la medida del ngulo que conlleva medir con la lneadel esqueleto y dado los datos de los que se dispone se utiliza el mtodo del errorcuadrtico medio para hallarlo:

1)n(n

2

= (Ecuacin 5.1)

donde,

n = Numero de datos de los que se dispone. = Desviacin de los datos.

La desviacin es la diferencia entre los datos designados como exactos (ngulosobtenidos por la lnea central del neumtico) y los datos medidos (ngulosobtenidos con la lnea del esqueleto).

La tabla 5.1 muestra los ngulos obtenidos para los distintos ngulos de giro de larueda, el ngulo que forma la lnea del esqueleto y el ngulo que forma la lneacentral del neumtico. Tambin se dispone de una columna donde se muestra la

desviacin entre estos datos para posteriormente calcular el error cuadrtico medio.

Se observa que los valores obtenidos por la lnea central del neumtico sonmayores en todo el rango de ngulos, esto indica que los valores que dar el

programa al usar la lnea del esqueleto sern siempre menores a los reales.

Tambin se observa que los valores del ngulo medido por la lnea del esqueleto yla lnea central del neumtico se van distanciando segn va aumentando el valorabsoluto del ngulo que se ha girado la rueda. A mayor valor absoluto del ngulo,

existe mayor diferencia entre estos valores. Esto implica que a mayor ngulo, lamedida ser ms incorrecta.


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5.1.

Gradosgirados

ngulo deconvergencia con la

lnea del esqueleto de larueda

ngulo deconvergencia con la

lnea central delneumtico

Desviacin entrengulos de

convergencia delesqueleto y de lalnea central del

neumtico

5 5,59 5,63 0,04

-5 4,41 4,36 0,05

10 10,51 10,6 0,09

-10 9,37 9,42 0,05

15 15,56 15,69 0,13

-15 14,29 14,47 0,18

20 20,43 20,75 0,32

-20 19,01 19,62 0,61

25 24,77 25,7 0,93

-25 23,48 24,22 0,74

En la figura 5.27 se representa la divergencia para los ngulos positivos, a mayordivergencia mayor es la diferencia entre los datos reales y los medidos.


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Figura 5. 27. Error para ngulos divergentes

En la figura 5.28 se representa la desviacin para los ngulos negativos.

5.28.

En ambas graficas, se puede apreciar que la desviacin crece gradualmente hastalos 15 en ngulos positivos y hasta los -15 en ngulos negativos. A partir de aqula grafica de la divergencia crece de un modo excesivo lo que implica que ladiferencia entre los datos es demasiado grande, por tanto los datos para ngulosmayores de 15 absolutos no se consideran fiables y se descartarn.

Por ello, solo se podr utilizar el mtodo de visin artificial propuesto en esteproyecto para el estudio de la divergencia o convergencia para ngulos menores de


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15, lo cual le da un perfecto rango de trabajo, ya que en la realidad no es asumibleun vehculo con una divergencia o convergencia mayor 2 3 grados.

Una vez descartados los datos que no son necesarios, se dispone en la tabla 5.2 delos datos necesarios para aplicar el mtodo del error cuadrtico medio.

Tabla 5.2. Desviacin

Medida con elesqueleto de la rueda

Medida con lalnea central del

neumtico

Desviacin()

Desviacin alcuadrado

(2)

5,59 5,63 0,04 0,0016

4,41 4,36 -0,05 0,0025

10,51 10,6 0,09 0,0081

9,37 9,42 0,05 0,0025

15,56 15,69 0,13 0,0169

14,29 14,47 0,18 0,0324

Para aplicar la frmula del error mencionada anteriormente se necesita conocer elnmero de datos de los que se dispone, en la tabla 5.2 se puede apreciar que son 6los datos que se utilizaran. Tambin se puede apreciar la desviacin entre los

distintos datos, as como su valor al cuadrado. Por tanto para conocer el error de lamedida del programa en la ecuacin 5.1 se utilizaran los siguientes valores:

n=62 =0,064

Se obtiene como resultado, un valor de error de las medidas con la lnea de losesqueletos de:

= 0,04618802 0,05


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Por tanto las medidas aportadas por la lnea del esqueleto conllevaran un error de 0.05 .


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6. ESTUDIO ECONOMICO

El presente capitulo se centra en el estudio econmico para la realizacin de unprototipo. Solo se basa en la construccin del mismo, no estando enfocando a laobtencin de beneficio en el mercado, por tanto conceptos como el TIR, VAN,PVP no se estudiarn.

Tan solo se aborda el coste de los materiales, el coste del montaje y el coste dediseo del mismo.

6.1 Coste de materiales

Primeramente se explicaran cuales son los componentes necesarios para suconstruccin y la funcin que desempearan. Posteriormente se listarn dichosmateriales, con su coste unitario y se calcular el coste total de materiales.

1-Ordenador: Se necesitar un ordenador cuyafinalidad sea el tratamiento de las imgenes, y la

obtencin de resultados finales, por pantalla. Se haseleccionado un ordenador lo suficientemente potentepara realizar esta tarea con fluidez y una pantalla conuna resolucin apropiada.

El ordenador que se utilizara presenta las siguientescaractersticas (Figura 6.1):

-Intel Core I3-550 3,2 GHz-Memoria RAM De 4Gb

Disco Duro De 500Gb SATA 3GUnidad Optica DVD SATA DVD RAM Y Doble Capa Que Admite Tecnologia LightScribeTarjeta Grfica AMD Radeon HD 6450 (dedicada De 1Gb)Conexin USB X 6

Lector De Tarjetas 6 En 1LAN Ethernet Gigabit 10/100/1000 IntegradaWindows 7 Home Premium 64 Original

6.1.


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La pantalla seleccionada se presenta las siguientes caractersticas (Figura 6.2):

Tipo De Panel LCD: LCD TFTTipo De Retroiluminacin: Sistema White LEDTamao De Panel: 21,5" (54,6 Cm)

Relacin De Aspecto: 16:9Resolucin ptima: 1920 X 1080 A 60 HzTiempo De Respuesta (tpico): 5 Ms

Brillo: 250 Cd/mSmartContrast: 20.000.000:1

Punto De Pxel: 0,248 X 0,248 Mm

ngulo De Visin: 176 (H) / 170 (V), @ C/D > 5Mejora De La Imagen: SmartImage LiteColores De Pantalla: 16,7 M

Frecuencia De Escaneado: 30 - 83 KHz (H) / 56 -75 Hz

2-Cmara CCD:Se ha buscado una cmara que lleva incorporada la iluminacin,lo que ahorra espacio en el montaje total. Es una cmara Domo CCD Sony 1/3'' encolor con lente varifocal y carcasa a prueba de agua. Incluye 36 LEDs IR con unadistancia mxima de 40 metros. Las caractersticas que presentan son (Figura 6.3):

Tipo de sensor: CCD Sony 1/3Definicin horizontal: 420 Lneas TVSistema de vdeo: PAL

Resolucin: 500x582Compensacin de luz: Automtico

Balance de blancos: AutomticoIluminacin mnima: 0 LuxLeds IR: 36Distancia IR: 40 m

Lente: 4~9mmAlimentacin: 12 VAmperaje: 600 mA

6.2.

6.3.


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3-Carriles gua:El sistema de ejes para el movimiento de las cmaras se basa enguas de aluminio por su bajo peso y alta resistencia. Darn soporte a las cmarasmientras estas se mueven. Se situarn 2 en la parte inferior como base y una en la

parte superior que soportar las dos. La longitud para las guas inferiores es de 1 mmientras que la gua superior ser de 2 m, dado que el tamao medio de losvehculos esta en torno a un 1,8 m. Esta estructura estar repetida dos veces, una

para el eje delantero y otra para el eje trasero. En la figura 6.4 se puede apreciar unejemplo de gua de aluminio.

6.4.

4-Ruedas para el movimiento:Se usaran ruedas macizas denylon, de distintos dimetros homologados en el mercadocomo de 6 y 8 cm. En la figura 6.5 podemos ver dicho tipode rueda.

5- Motor general:Para el movimiento de los ejes y elde las cmaras se ha seleccionado un motor de

potencia media como el que se observa en la figura6.6. El cual presenta una potencia de 47 W, un voltajede 12 V y un peso de 200 gr.

6.5.

6.6.


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6-Plancha de metacrilato: Se necesitar una plancha transparente por dondepasar la rueda, y desde debajo de esta se realizarn las fotos, para su posteriorprocesado. Se ha seleccionado el metacrilato por su transparencia y su resistencia

en altos espesores, se dar un espesor de 5 cm, ms que suficiente para soportar lapasada del eje delantero y despus del trasero de un vehculo medio. En la figura6.7 se puede observar una plancha de metacrilato.

6.7.

7- Soporte de acero: Adems ser necesario un soporte para dicha placa demetacrilato que la sostenga en el aire y permita a los ejes moverse desde debajo del. Debido a sus propiedades mecnicas se ha escogido el acero, ya que debesoportar el paso de la mitad del vehculo por encima. Como ejemplo se puede verla figura 6.8.

6.8.


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Por ltimo, adems de todos estos elementos sern necesarios elementos para elcompleto montaje como son tornillos, tuercas, cables de conexin, cables de datos,cables de corriente etc.

En la tabla 6.1 se han listado los elementos anteriormente mencionados, donde seindica su coste por unidad y su nmero de unidades, si se suman todos losmateriales se obtendr el coste de material del prototipo.

6.1.

Designacin del material Cantidad Costeunitario

Costetotal

Carril inferior 4 6,3 25,2

Carril superior 2 8,6 17,2

Ruedas entre carriles 8 2,10 16,8

Rueda entre cmara y carril 12 1,70 20,4

Motor general para movimiento entre ejes yentre cmara y ejes

8 8,60 68,8

Cmara CCD Sony 4 118,6 474,4

Ordenador 1 429 429

Pantalla 1 129,3 129,3

Plancha metacrilato 2 165 330

Soporte de acero 2 220 440

Material para la completa instalacin 110 110


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Coste total de materiales del prototipo = 2061,1

6.2 Coste de montaje

Al menos se necesitaran dos operaciones para poder realizar correctamente elmontaje del prototipo.

Estos operarios se encargaran de la compra y transporte de materiales, corte ofabricacin de piezas a medidas si no se pueden conseguir en el mercado (como

puede ser las medidas de las guas) y montaje de todo el prototipo.

A modo de gua se supondr que se necesitara un da y medio trabajando los dosoperarios. Cada jornada de trabajo es de ocho horas. Se estima un gasto horario poroperario de 15/hora. Se necesitan 24 horas de montaje (ya que son dos operarios,doce horas cada uno):

Coste de montaje = 15 * 24 = 360

6.3 Coste de diseo

Se incluye el coste de un ingeniero realizando los estudios necesarios para elcorrecto diseo del prototipo a fondo. Se estima en 60 horas de trabajo.A un coste horario de 15/hora.

Coste de diseo final = 15* 60 = 900

6.4 Coste total del prototipo

Por tanto el coste total del prototipo ser la suma de costes de materiales, coste demontaje y coste de diseo.

Coste total = 900 +360+ 2061,1 = 3321,1


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7. CONCLUSIONES

En este proyecto se ha tratado el estudio de alineacin para la prueba de la ITV atravs de visin artificial, una tecnologa no usada en este campo. Tras larealizacin del proyecto se han obtenido las siguientes conclusiones:

Gracias a la visin artificial, se puede comprobar si la alineacin de unvehculo es correcta o no, sin necesidad de tocar el neumtico, ya quetodo el trabajo lo realiza una cmara y un computador.

La visin artificial se basa en la obtencin del esqueleto del neumticoa travs de una simple imagen. Una vez obtenido el esqueleto, seobtienen dos puntos principales, que delimitan la lnea principal delneumtico con la que se puede saber si la posicin de la rueda escorrecta o no.

Se puede obtener la lnea geomtrica del vehculo por ordenador, atravs de un sistema de coordenadas. Se debe calcular el punto mediode cada eje delantero y trasero, la unin de estos dos puntos es la lnea

geomtrica del vehculo. Las cmaras se sitan en un sistema decoordenadas, donde se representan 4 puntos (una cmara por cadarueda) los cuales equivalen a la posicin de las ruedas en el espacio.Con la posicin de las ruedas se pueden calcular distancias entre ejes,su punto medio y finalmente hallar la lnea geomtrica del vehculo.

Una vez obtenida la lnea principal del vehculo y la lnea principal delneumtico, se puede calcular el ngulo entre ellas con un programa, olo que es lo mismo se calcula el ngulo de convergencia de la rueda.

Para conocer el ngulo total de convergencia de un eje, se deben sumarlos ngulos de convergencia de cada rueda.

Es posible medir la convergencia o divergencia total del vehculo endos minutos, ya que se puede trabajar a la vez en con cada cmara,captando cada una de las cuales simultneamente la imgen de la ruedaen la que se encuentran, estas imgenes son procesadas y analizadas ala vez por el ordenador, posteriormente se muestran los resultados por


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pantalla. No se trabaja rueda a rueda e imagen a imagen, si no quetodas se estudian a la vez.

Se estima que todo este proceso de captura, procesado y anlisis de lasimgenes se realizar en menos de dos minutos, siendo la mayor partede este tiempo dedicado a la colocacin del automvil y el

posicionamiento de las cmaras. Una vez obtenidas las imgenes seejecuta un programa que dar los resultados por pantalla (este tiempotambin depender del ordenador que se use, sobre todo de su tarjetagrafica y su microprocesador).

Este sistema tericamente ser ms rpido y fiable que el actualmenteusado en la ITV. Pero esto se debe confirmar con la realizacin de unprototipo real con el que obtener datos reales.

Por tanto, los resultados obtenidos con el presente proyecto son positivos, siendo elobjetivo de este proyecto, defender y sentar las bases tericas para el anlisis de laalineacin de un vehculo por visin artificial, para una posterior fabricacin de un

prototipo y realizacin de ensayos reales.


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8. FUTUROS DESARROLLOS

Este estudio pretende defender y asentar las bases tericas para la aplicacin de lavisin artificial para el estudio de la alineacin de un vehculo. Por ello tambin da

paso a los siguientes estudios:

Diseo en profundidad de un prototipo: donde se debern realizar losclculos necesarios para que los mecanismos de la maquina funcionen

perfectamente, es decir, se deber realizar un estudio de las fuerzas enesttico as como un estudio de fuerzas y velocidades en dinmico.Tambin de deber realizar el pertinente estudio de resistencia de

mater

Pfc Jose-manuel Lopez Barros

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