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This work was partially support by the Programme for Attracting Talent of University of Cadiz, and was developed in the framework of the AUROVI Project, supported by the Ministry of Science, Innovation and Universities under grant EQC2018-005190-P

Análisis de autorías institucional

Badesa, Francisco JAutor (correspondencia)

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4 de agosto de 2024
Publicaciones
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Artículo
Sí

A Neural-Network-Based Cost-Effective Method for Initial Weld Point Extraction from 2D Images

Publicado en:Machines. 12 (7): 447- - 2024-07-01 12(7), DOI: 10.3390/machines12070447

Autores: Lopez-Fuster, MA; Morgado-Estevez, A; Diaz-Cano, I; Badesa, FJ

Afiliaciones

Univ Cadiz, Appl Robot Grp, Cadiz 11003, Spain - Autor o Coautor
Univ Politecn Madrid, Ctr Automat & Robot CAR UPM CSIC, Madrid 28006, Spain - Autor o Coautor

Resumen

This paper presents a novel approach for extracting 3D weld point information using a two-stage deep learning pipeline based on readily available 2D RGB cameras. Our method utilizes YOLOv8s for object detection, specifically targeting vertices, followed by semantic segmentation for precise pixel localization. This pipeline addresses the challenges posed by low-contrast images and complex geometries, significantly reducing costs compared with traditional 3D-based solutions. We demonstrated the effectiveness of our approach through a comparison with a 3D-point-cloud-based method, showcasing the potential for improved speed and efficiency. This research advances the field of automated welding by providing a cost-effective and versatile solution for extracting key information from 2D images.

Palabras clave

Computer visionInitial weld pointIntelligent weldingObject detectionPoint cloudRobotic weldingRoboticsShipbuildingYolYolo

Indicios de calidad

Impacto bibliométrico. Análisis de la aportación y canal de difusión

El trabajo ha sido publicado en la revista Machines debido a la progresión y el buen impacto que ha alcanzado en los últimos años, según la agencia WoS (JCR), se ha convertido en una referencia en su campo. En el año de publicación del trabajo, 2024 aún no existen indicios calculados, pero en 2023, se encontraba en la posición 74/182, consiguiendo con ello situarse como revista Q2 (Segundo Cuartil), en la categoría Engineering, Mechanical. Destacable, igualmente, el hecho de que la Revista está posicionada en el Cuartil Q2 para la agencia Scopus (SJR) en la categoría Industrial and Manufacturing Engineering.

2025-11-10:

  • Scopus: 2

Impacto y visibilidad social

Desde la dimensión de Influencia o adopción social, y tomando como base las métricas asociadas a las menciones e interacciones proporcionadas por agencias especializadas en el cálculo de las denominadas “Métricas Alternativas o Sociales”, podemos destacar a fecha 2025-11-10:

  • La utilización de esta aportación en marcadores, bifurcaciones de código, añadidos a listas de favoritos para una lectura recurrente, así como visualizaciones generales, indica que alguien está usando la publicación como base de su trabajo actual. Esto puede ser un indicador destacado de futuras citas más formales y académicas. Tal afirmación es avalada por el resultado del indicador “Capture” que arroja un total de: 8 (PlumX).

Con una intencionalidad más de divulgación y orientada a audiencias más generales podemos observar otras puntuaciones más globales como:

    Es fundamental presentar evidencias que respalden la plena alineación con los principios y directrices institucionales en torno a la Ciencia Abierta y la Conservación y Difusión del Patrimonio Intelectual. Un claro ejemplo de ello es:

    • El trabajo se ha enviado a una revista cuya política editorial permite la publicación en abierto Open Access.
    • Asignación de un Handle/URN como identificador dentro del Depósito en el Repositorio Institucional: https://oa.upm.es/83799/

    Como resultado de la publicación del trabajo en el repositorio institucional, se han obtenido datos estadísticos de uso que reflejan su impacto. En términos de difusión, podemos afirmar que, hasta la fecha

    • Visualizaciones: 134
    • Descargas: 37

    Análisis de liderazgo de los autores institucionales

    Existe un liderazgo significativo ya que algunos de los autores pertenecientes a la institución aparecen como primer o último firmante, se puede apreciar en el detalle: Último Autor (BADESA CLEMENTE, FRANCISCO JAVIER).

    el autor responsable de establecer las labores de correspondencia ha sido BADESA CLEMENTE, FRANCISCO JAVIER.