Resumen:
El presente trabajo de investigación describe un método para la detección de
deformaciones en superficies curvas; está enfocado de manera particular en el estudio de
deformaciones en huevos avícolas, para la identificación de afectaciones en el cascaron
causadas por huevos de cáscara fina o en fárfara. El sistema se basa en la detección de
defectos, mediante el barrido de un patrón de luz estructurada láser y la adquisición de
imágenes, resaltando las alteraciones en su geometría como consecuencia de la deformación
del láser en las transiciones generadas por el barrido sobre la superficie del huevo,
posteriormente se analizan las imágenes para la obtención de puntos equidistantes a lo largo
de la curva evaluada y aplicando una interpolación mediante spline cúbicos es posible la
extracción de características métricas descriptivas para observar la disparidad entre las curvas
evidenciando las deformaciones al realizar una interposición gráfica; la información métrica
adquirida, se utiliza para clasificar las muestras defectuosas mediante el desarrollo de un
algoritmo empleando una red neuronal artificial, entrenada con una base de datos compuesta
por 200 imágenes, obteniendo una eficiencia de 97.5% durante la evaluación de 150 muestras
de huevos.
