LOW-LOSS IMAGE COMPRESSION TECHNIQUES FOR ARTIFICIAL NEURAL NETWORK TRAINING: A STUDY IN CUTTING TOOL WEAR IMAGES

Authors

  • Fábio Henrique Pereira UNINOVE, SP
  • Elesandro Antonio Baptista UNINOVE, SP
  • Nivaldo Lemos Coppini UNINOVE, SP
  • Rafael do Espírito-Santo UNINOVE, SP
  • Ademir João de Oliveira UNINOVE, SP

DOI:

https://doi.org/10.5585/exacta.v8i2.2000

Keywords:

Cutting tool. Image compression. Lifting technique. Principal Components Analysis.

Abstract

This work accomplishes a comparative study between two distinct image compression techniques, namely the Lifting technique and the Principal Components Analysis. Lifting and Principal Components Analysis were applied in original images of a cutting tool in order to produce a low resolution version, which will be used as input cases during the neural network training processes. The main objective of this study is to choose the most appropriate low-loss image compression technique for cutting tool images which are used for training an artificial neural network in the degeneration patterns recognition. As a consequence it will be possible to decide about the best moment to change the cutting tool.

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Author Biographies

Fábio Henrique Pereira, UNINOVE, SP

Doutorado em Engenharia Elétrica pela Universidade de São Paulo, Brasil(2007) Pós-Doutorado pela Escola Politécnica da USP, Brasil(2008) Atuação em Matemática Aplicada, com ênfase em Física Matemática Professor/Pesquisador da Universidade Nove de Julho , Brasil

Elesandro Antonio Baptista, UNINOVE, SP

Pós-Doutorado. Technische Universität Darmstadt, Alemanha; Doutor em Engenharia de Produção pela Universidade Metodista de Piracicaba, UNIMEP; Mestre em Engenharia de Produção pela Universidade Metodista de Piracicaba, UNIMEP.

Nivaldo Lemos Coppini, UNINOVE, SP

Bolsista de Produtividade em Pesquisa 1A Doutorado em Engenharia Mecânica pela Universidade Estadual de Campinas, Brasil(1978) Pós-Doutorado pelo North Caroline State Univesity - Raleigh, Estados Unidos(1991) Colaborador do Sandvik Coromant do Brasil S A , Brasil

Rafael do Espírito-Santo, UNINOVE, SP

Doutorado em Engenharia Elétrica pela Universidade de São Paulo, Brasil(2004) Atuação em Eletrônica Industrial, Sistemas e Controles Eletrônicos, com ênfase em Controle de Processos Eletrônicos, Retroalimentação Professor Pesquisador da Universidade Nove de Julho , Brasil

Ademir João de Oliveira, UNINOVE, SP

Mestrando do Programa de Mestrado em Engenharia de Produção da Universidade Nove de Julho.
Exacta v. 8, n. 2

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Published

2010-11-19

How to Cite

Pereira, F. H., Baptista, E. A., Coppini, N. L., Espírito-Santo, R. do, & Oliveira, A. J. de. (2010). LOW-LOSS IMAGE COMPRESSION TECHNIQUES FOR ARTIFICIAL NEURAL NETWORK TRAINING: A STUDY IN CUTTING TOOL WEAR IMAGES. Exacta, 8(2), 225–235. https://doi.org/10.5585/exacta.v8i2.2000

Issue

Vol. 8 No. 2 (2010): (Mai-Ago)

Section

Papers

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