Instrumentación

A methodology to measure the volume of spheroid and oblong solid bodies based on artificial vision technique

T. Cordova–Fragaª, J. Bernal–Alvaradoª, J.C. Martinezª ^{, b}, M. Sosaª, M. Vargasª, E. Hernándezª, and R. Huerta^c

ª Physics Institute, University of Guanajuato, Loma del Bosque 103, Leon, Gto., 37150, México, e–mail: bernal@fisica.ugto.mx

^b Centro de Bachillerato Tecnológico Industrial y de Servicios, No. 225, Prolongación Avellano s/n, 37140 León Gto., México.

^c Work Research Institute, University of Guanajuato, Av. Eugenio Garza Sada 572, León, Gto., 37157, México.

Recibido el 16 de mayo de 2008
Aceptado el 02 de marzo de 2009

Abstract

A methodology for assessing the volume of spheroid and oblong solid bodies is presented. Samples were mounted on a revolving platform that was driven by a computer–controlled stepping motor. Four hundred views (photographs) of each sample were acquired as they were uniformly rotated in the azimuth direction. The image processing was based on the artificial vision technique called segmentation. Using the information of the instantaneous radius and the small angle of rotation in each step, the numerical integration of the volume was performed. Images were captured using a CCD camera and the entire system was controlled by a routine developed in Lab VIEW^TM 6.1. Two sets of geometrical bodies (polystyrene cylinders and spheres) and three kinds of biological samples were measured. For the sake of comparison, each body was also measured by means of both a micrometric caliper and the displaced volume of water inside a vessel. The ANOVA correlation parameters between the proposed methodology and the hydrostatic procedure were found to be: r = 0.9924 and p = 0.0001, with α = 0.05. The coincidence between the results obtained with artificial vision and the hydrostatic technique was greater than 98% for spheres and cylinders. On the other hand, it was only up to 95% for the samples with non–regular shaped bodies (chicken hearts, kidneys and carrots). The purpose of the paper is to discuss in detail a simple technique which could be of interest to students of science and engineering.

Keywords: Artificial vision; volume assessment; image processing.

Resumen

Una metodología para evaluar el volumen de cuerpos sólidos esferoidales y oblongos es presentada. Las muestras fueron montadas en una plataforma giratoria, manejada por un motor de paso controlado por una computadora. 400 vistas (fotografías) de cada muestra fueron adquiridas a medida que ellas fueron uniformemente rotadas en la dirección azimutal. El procesamiento de imagen estuvo basado en la técnica de visión artificial llamada segmentación. Usando la información del radio instantáneo y el pequeño ángulo de rotación en cada etapa, la integración numérica del volumen fue desarrollada. Las imágenes fueron capturadas usando una cámara CCD y el sistema completo fue controlado por una rutina desarrollada en Lab VIEW^TM 6.1. Dos conjuntos de cuerpos geométricos (cilindros y esferas de poliestireno) y tres clases de muestras biológicas fueron medidos. Para fines de comparación, cada cuerpo fue también medido por medio de un pie de rey micrométrico, así como el volumen de agua desplazada dentro de un envase. Los siguientes parámetros de correlación ANOVA entre la metodología propuesta y el procedimiento hidrostático fueron encontrados: r = 0.9924 y p = 0.0001, con α = 0.05. La coincidencia entre los resultados obtenidos con vision artificial y la técnica hidrostática fue mayor a 98% para esferas y cilindros. Por otro lado, fue de alrededor de 95% para las muestras con cuerpos de forma irregular (corazones de pollo, riñones y zanahorias). El propósito del artículo es discutir con detalle una técnica simple la cual pudiera ser de interés para estudiantes de ciencias e ingeniería.

Descriptores: Vision artificial; evaluación de volumen; procesamiento de imagen.

PACS: 01.50.hv; 01.50.Lc; 07.05.Rm

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Acknowledgments

This work was partially supported by DINPO–UG and CONACyT under grant E–20054. The authors also wish to thank M. Graham, who helped us to improve the writing of the manuscript.

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