I AE S In t er na t io na l J o urna l o f   Art if icia l In t ellig ence   ( I J - AI )   Vo l.  1 4 ,   No .   6 ,   Dec em b er   2 0 2 5 ,   p p .   4 6 3 6 ~ 4 6 4 2   I SS N:  2 2 5 2 - 8 9 3 8 ,   DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 /ijai.v 14 .i 6 . p p 4 6 3 6 - 4 6 4 2           4636     J o ur na l ho m ep a g e h ttp : //ij a i . ia esco r e. co m   Im a g e seg menta ti o n using  f uzzy   clu stering  f o indus t ria l   a pplica tions       Ro bin s o n J im énez - M o re no 1 ,   L a ura   M a ría   Va rg a s   Dua nca 1 ,   Anny   Astr id E s pitia - Cub illo s 2   1 P r o g r a o f   M e c h a t r o n i c   E n g i n e e r i n g ,   F a c u l t y   o f   E n g i n e e r i n g ,   U n i v e r si d a d   M i l i t a r   N u e v a   G r a n a d a ,   B o g o t á ,   C o l o mb i a   2 P r o g r a of   I n d u st r i a l   E n g i n e e r i n g ,   F a c u l t y   o f   E n g i n e e r i n g ,   U n i v e r si d a d   M i l i t a r   N u e v a   G r a n a d a ,   B o g o t á ,   C o l o m b i a       Art icle  I nfo     AB S T RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   Ma r   2 5 ,   2 0 2 5   R ev is ed   Sep   1 5 ,   2 0 2 5   Acc ep ted   Oct  1 6 ,   2 0 2 5       Th is  p a p e p re se n ts  a   fu z z y   lo g ic  c lu ste rin g   a lg o rit h m   o rie n ted   to   ima g e   se g m e n tatio n   a n d   th e   p ro c e d u re   d e sig n e d   t o   e v a lu a te  it p e rfo r m a n c e   b y   v a ry in g   tw o   p a ra m e ters th e   n u m b e o f   c lu ste rs  (c a n d   th e   d iffu si v it y   p a ra m e ter  (m ),   wh ich   lea d to   th e   c o n c lu si o n   t h a a n   a d j u ste d   n u m b e o f   c lu ste rs  is  su fficie n to   re c o g n iz e   m a in   e lem e n ts  o th e   ima g e ,   b u a   m o re   d e tailed   re c o n str u c ti o n   re q u ires   a   h i g h e n u m b e o f   c lu ste rs.   Also ,   th e   d iffu si v it y   p a ra m e ter  in fl u e n c e th e   sm o o t h n e ss   o t h e   b o u n d a rie b e twe e n   c lu s ters ,   lo v a lu e g e n e ra te  a   se g m e n tatio n   wit h   m o re   a b ru p tran siti o n s   a n d   sh a rp e c o n t o u rs,  h ig h   v a lu e sm o o th   t h e   se g m e n tatio n ,   it s   e x c e ss iv e   in c re a se   m a y   c a u se   th e   e lem e n t to   m e rg e ,   l o sin g   d e tails.  I n   g e n e ra l,   th e   b a lan c e   b e twe e n   th e se   two   p a r a m e ters   is  k e y   to   o b tain i n g   a n   e ffe c ti v e   se g m e n tatio n .   T h re e   v a li d a ti o n   sc e n a rio we re   u se d ,   th e   first  two   a ll o we d   to   e sta b li sh   t h e   m o st  a p p r o p riate   p a ra m e ters   fo se g m e n tatio n ,   re g u latin g   th e   c lu ste rs  to   a   m a x imu m   o 4   a n d   k e e p in g   t h e   d iffu si v it y   lev e a 2 . 0 ,   th e   th ird   sc e n a rio   v a li d a ted   th e   a lg o rit h m   with   re a ima g e o in d u stri a c lea n in g   p ro d u c ts,  a ll   wit h   n o ise ,   e sta b li s h in g   th e   c o m p u tati o n a c o st  a n d   p ro c e ss in g   ti m e fo ima g e o 3 5 0 × 3 5 0   a n d   2 0 0 0 × 3 0 0 0   p ix e ls  re so l u ti o n .   I n   c o n c lu si o n ,   a p p li c a ti o n o f   t h e   a lg o rit h m   a re   f o re se e n   in   a u t o m a ti c   q u a li t y   c o n tro a n d   in v e n t o ry   c o n tro l   o f in ish e d   p ro d u c ts  a n d   ra m a teria ls,  t h a n k s   to   it h i g h   e fficie n c y   a n d   l o r e sp o n se   ti m e ,   e v e n   in   sc e n a ri o in v o lv i n g   n o isy   a n d   larg e   ima g e s.   K ey w o r d s :   Au to m atic  co n tr o l   Fu zz y   clu s ter in g   Fu zz y   c - m ea n s   Fu zz y   lo g ic   I m ag s eg m en tatio n   I n d u s tr y   a p p licatio n   T h is i a n   o p e n   a c c e ss   a rticle   u n d e r th e   CC B Y - SA   li c e n se .     C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   An n y   Ast r id   E s p itia - C u b illo s   Pro g r am   o f   I n d u s tr ial  E n g i n ee r in g ,   Facu lty   o f   E n g in ee r in g ,   Un iv er s id ad   Militar   Nu ev Gr an ad a   C ar r er a   1 1   # 1 0 1 - 8 0 ,   B o g o tá,   C o lo m b ia   E m ail: a n n y . esp itia@ u n im ilit ar . ed u . c o       1.   I NT RO D UCT I O N   C u r r en t l y ,   r e s e ar c h   u s in g   f u z z y   lo g i a l g o r i th m s   m a i n t ai n s   a   s t r o n g   in t e r e s t   in   th s c i e n t i f ic  c o m m u n i ty ,   d ev e l o p i n g   n e w   m e t h o d s   o f   ap p l ic a t i o n   o f   th is   a r t i f i c i a i n t e l l ig en c e   ( A I )   te c h n iq u e   [ 1 ] [ 3 ] S o   t h a t h e   in c l u s io n   o f   A I   u n d e r   i n d u s t r y   4 . 0   [ 4 ]   h a s   a d o p te d   f u z zy   lo g ic   f r o m   d i f f e r en t   f r o n t s   s u ch   a s   r i s k   a s s e s s m e n t   [ 5 ] ,   e x p e r t - b a s ed   c l a s s i f i c a t i o n   [ 6 ] ,   m a r k e t i n g   d ec i s i o n   s t r a t eg i e s   [ 7 ] an d   p r o d u c q u a l i t y   v a l i d a t io n   [ 8 ] .   F u zz y   c lu s t e r i n g   t e ch n iq u e s   ar e   b e i n g   em p l o y ed   i n   ap p l i c a ti o n s   s u ch   a s   p h o t o a c o u s t i c   s e n s o r   r e s p o n s a n a ly s i s   [ 9 ] ,   s p e e c h   s i g n a l   ev a l u a t i o n   [ 1 0 ] ,   i n   m ed i c i n e   [ 1 1 ] ,   a g r i c u l tu r e   [ 1 2 ] ,   an d   m a in l y   i n   i m ag e   s eg m en t a t i o n   [ 1 3 ] [ 1 5 ] .   Ap p l ic a t i o n s   o f   f u z zy   c l u s t e r in g   a r e   a l s o   a lr e ad y   in d u s t r y - o r i en t e d i n   t h e   d e t er m in a t i o n   o f   lo a d   p r o f i l e s   [ 1 6 ] ,   c lu s t e r in g   o f   c o n s u m e r s b ig   d a t [ 1 7 ] ,   an d   t o o w e a r   m o n i t o r i n g   i n   m i c r o - m i l l in g   [ 1 8 ] .   I n d u s t r y   4 . 0   an d   5 . 0 ,   r e v o l u t io n i ze d   b y   d e v e lo p m e n t s   in   AI ,   in c o r p o r a t e   am o n g   th a l g o r i t h m s   u s ed   th o s e   a s s o ci a t e d   w i th   f u zz y   s y s t e m s   [ 4 ] ,   [ 1 9 ] .   T h i s   t e ch n o l o g i c a in t e g r a t i o n   a l lo w s   d e c i s i o n   m ak i n g   in   in t e l l i g en t   m an u f a c tu r in g   p r o c e s s e s   [ 2 0 ] ,   a n a ly t i c a d e c i s io n   m ak i n g   i n   i n t e l l ig en t   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J Ar tif   I n tell     I SS N:   2252 - 8 9 3 8       I ma g s eg men ta tio n   u s in g   fu z z clu s teri n g   fo r   in d u s tr ia l a p p lica tio n s   ( R o b i n s o n   Jimé n ez - Mo r en o )   4637   a g r i cu l t u r e   [ 2 1 ] ,   s u s t a i n ab l l o g i s t i c s   [ 2 2 ]   an d   o th e r s   th a e n h a n ce   t h e   c ap a b i l i t ie s   o f   th e   s o - c a l l ed   s m ar t   f a c t o r i e s   [ 2 3 ]   an d   h o m e s   [ 2 4 ] .   W ith   th ex p o s ed   b o o m   o f   f u zz y   lo g ic  a n d   its   u s in   in d u s tr y ,   th is   ar ticle  s h o ws  th e   im p l em en tatio n   an d   v alid atio n   o f   f u zz y   clu s ter in g   alg o r ith m   t o   d eter m i n th s eg m en tatio n   c h ar ac ter i s tics   in   im ag es  th at   ca n   b u s ed   in   i n d u s tr ial  en v ir o n m en ts   f o r   id en tific atio n   a n d /o r   class if icatio n   o f   p r o d u c ts .   Fo r   wh ich   th e   alg o r ith m   is   im p lem en ted   in   Py th o n   lan g u ag a n d   th p ar am eter s   o f   u s ar e   estab lis h ed   b a s ed   o n   th n u m b e r   o f   g r o u p s   ( c)   an d   v ar iatio n s   i n   th e   lev el  o f   d if f u s iv ity   ( m ) .   T h u s ,   d eter m i n in g   th f ea tu r es  th at  b est  f it   th e   id en tific atio n   o f   i n d u s tr ial  cu p r o d u cts,  v alid ated   with   im ag es o f   clea n er s   in   in d u s tr ial  p ac k ag in g .   T h is   ar ticle   is   d iv id ed   in to   f o u r   s ec tio n s ,   th p r esen t   s tate  o f   th a r an d   in tr o d u ctio n ,   th e   m eth o d o l o g y   em p lo y e d ,   t h e   an aly s is   o f   th r esu lts   o b tain e d   an d   f in ally   th c o n clu s io n s   r ea ch ed .         2.   M E T H O D   T h f u zz y   c - m ea n s   al g o r ith m ,   im p lem e n ted   i n   Py th o n ,   is   u s ed   f o r   im ag e   s eg m en t atio n .   T h is   alg o r ith m   class if ies  ea ch   p i x el  o f   t h im ag e   in to   o n o f   th c   clu s ter s ,   ass ig n in g   f u zz y   d e g r ee   o f   m em b er s h ip   ( m )   to   ea ch   cl u s ter .   T h p r o ce s s   is   b ased   o n   iter ativ o p tim izatio n   o f   an   o b j ec tiv f u n ctio n   a n d   p ar am eter   u p d atin g ,   wh ic h   y i eld s   f lex ib le   s eg m en tatio n   t h at  is   th en   r ed u ce d   to   ass ig n in g   ea ch   p ix el   to   t h e   clu s ter   with   th h ig h est m em b er s h ip .   T h in p u co l o r   im ag is   tr ea ted   as  s et  o f   p ix els,  wh er ea ch   p ix el  is   r ep r esen ted   b y   th r ee   r ed ,   g r ee n ,   an d   b l u ( R GB )   co m p o n en ts ,   th is   r ep r esen tatio n   allo ws  th im ag to   tr an s f o r m   in to   d ata  m atr ix   wh er ea ch   r o is   p ix el,   an d   th co lu m n s   ar th co lo r   ch an n els.  T h m em b er s h ip   m at r ix   o f   s ize  N   is   r an d o m l y   in itialized   wh er e   is   th t o tal  n u m b er   o f   p ix els,  ea ch   elem e n μ _ ik   r ep r e s en ts   th d e g r ee   o f   m em b er s h ip   o f   p ix el  x _ k   to   c lu s ter   an d   is   n o r m alize d   s o   th at  th s u m   o f   m em b e r s h ip s   f o r   ea ch   p i x el  is   1   s in ce   th is   way   ea ch   s et  o f   v alu es  ca n   b i n ter p r eted   as  a   p r o b ab ilit y   d is tr ib u tio n .   T h e   alg o r ith m   s ee k s   to   m in im ize  th o b jectiv f u n ctio n   in   ( 1 ) .   W h er co r r esp o n d s   to   th o b jectiv f u n ctio n ,   is   th n u m b er   o f   clu s ter s   o r   f u zz y   g r o u p s   wh o s v alu is   to   b e   d eter m in e d ,   N   co r r esp o n d s   to   th e   to tal  n u m b er   o f   p ix els  in   th e   im ag e,   wh ich   ca n   b v ar iab le,     r ep r esen ts   th in ten s ity   v alu e   o f   p ix el     is   th d eg r ee   o f   b e lo n g in g   o f   p ix el  to   clu s ter   i,  m   is   th d if f u s iv ity   p ar am eter   a n d   f i n ally ,     co r r esp o n d s   to   th ce n tr o id   o f   clu s ter   i.      Q  =  = 1 c i = 1 | | x k v i | | 2     ( 1 )     T h iter ativ e   alg o r ith m   u p d ates  th p ar a m eter s   ( ce n tr o i d   o f   ea c h   clu s ter   an d   d e g r e o f   p ix el   b elo n g in g   to   th clu s ter )   in   two   m ain   s tep s   th at  alter n ate  u n til  co n v er g en ce .   T h f ir s s tep   is   th co m p u tatio n   o f   ea ch   ce n tr o id     ( 2 ) ,   wh ich   i s   ca lcu lated   as  th weig h ted   a v er ag o f   all   p ix els,  wh er e   th weig h ts   ar th m em b er s h ip s   r aised   to   th m   p o wer .   T h s ec o n d   s tep   is   th u p d ate  o f   th m e m b er s h ip   m at r ix ,   wh er o n ce   th e   ce n tr o id s   h av e   b ee n   ca lc u lated ,   th m em b e r s h ip   o f   ea ch   p i x e l to   ea ch   clu s ter   is   r ec alcu late d   u s in g   ( 3 ) .     = μ   = 1 μ   = 1     ( 2 )      = 1 ( | | | | | | | | ) 2 1 = 1     ( 3 )     T h is   ad ju s ts   th m em b e r s h ip   o f   ea ch   p ix el  ac c o r d in g   t o   its   r elativ d is tan ce   to   all   ce n tr o id s .     I ass ig n s   a   h i g h er   v alu e   to   th clu s ter   wh o s e   ce n tr o i d   is   cl o s est.  T h p r o ce s s   o f   u p d atin g   th e   ce n tr o i d s   an d   th m em b er s h ip   m atr ix   is   r ep ea ted   u n til  th d if f er en ce   b etwe en   th m em b er s h ip   m atr ix   b etwe en   two   co n s ec u tiv iter atio n s   is   less   th an   an   er r o r   th r esh o l d   ε= 0 . 0 0 5   o r   a   m a x im u m   o f   1 0 0   ite r atio n s   is   r ea ch e d   ( p ar am eter s   d ef i n ed   b y   th a u th o r s ) .   On ce   co n v er g en ce   is   r ea ch ed ,   we  p r o ce ed   to   p er f o r m   im a g s eg m en tatio n   u s in g   two   a p p r o ac h es.  T h s eg m en tatio n   b y   lab els   is   p er f o r m e d   b y   ass ig n in g   to   ea ch   p ix el  th e   clu s ter   co r r esp o n d i n g   to   t h m ax im u m   v alu o f   th m em b er s h ip   m atr ix .   T h r esu ltin g   v ec to r   is   r eo r d er ed   to   h av th e   s am s h ap as  th o r ig in al  im a g e,   ap p ly i n g   co lo r   m ap p in g   t h at  v is u ally   r ep r esen ts   ea c h   cl u s ter   with   a   d if f e r en c o lo r ,   f ac ilit atin g   th e   in ter p r etatio n   o f   th e   s eg m en tatio n   b y   la b els.  I n   ad d itio n ,   c o lo r   s eg m en ted   im ag e   is   g en er ated ,   r ep lacin g   ea ch   p ix e o f   th o r ig in al  im a g b y   th co lo r   o f   th ce n t r o id   c o r r esp o n d in g   t o   th clu s ter   to   wh ich   it  was  ass ig n ed ,   th is   is   d o n u s in g   th e   ca lcu lated   ce n tr o id s   th at  r ep r esen th e   av er ag co lo r   o f   ea ch   clu s ter .   T h r esu lt  is   an   im ag e   in   wh ich   ea ch   p i x el  ad o p ts   th r ep r esen tativ c o lo r   o f   its   cl u s ter ,   wh ich   allo ws  to   v is u ally   ap p r ec iate  th e   g r o u p in g   o f   c o lo r s   in   th im a g e.   T o   ev alu ate   th p er f o r m an ce   o f   th alg o r ith m ,   test s   wer p er f o r m ed   o n   s et  o f   i m ag es  b y   v ar y i n g   two   m ain   p ar am eter s ,   th e   n u m b er   o f   cl u s ter s   ( c)   an d   th e   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8 9 3 8   I n t J Ar tif   I n tell Vo l.  1 4 ,   No .   6 ,   Dec em b er   2 0 2 5 :   4 6 3 6 - 4 6 4 2   4638   d if f u s iv ity   p ar a m eter   ( m ) ,   to   an aly ze   th eir   im p ac o n   th e   v ar iatio n   o f   th s eg m en tati o n   o f   e ac h   im ag e ,   f o llo win g   th e   p r o ce d u r r ep r e s en ted   in   th f lo wch ar i n   Fig u r 1 .   T ests   wer co n d u cted   u s in g   an   I n tel  C o r i9   lap to p ,   2 4   GB   o f   R AM ,   an d   a n   NVI DI GeFo r ce   R T 4 0 8 0   g r ap h ics ca r d .           Fig u r e   1 .   Me th o d o lo g y   f lo wch ar t       3.   RE SU L T S AN D I SCU SS I O N   T h f ir s test   im ag u s ed   was   p h o to g r ap h   o f   r ed   f lo we r s   o n   b lu b ac k g r o u n d   s h o win g   d is tin ct   co lo r s   [ 2 5 ] .   I n itially   th e   alg o r i th m   was  ap p lied   with   4   clu s ter s ,   s h o win g   two   s h ad es  in   th e   s k y ,   th e   g r ass   an d   th f lo wer s   a n d   a   d if f u s iv ity   p ar am eter   o f   2 . 0 .   T h r esu l was  g en e r alize d   s eg m e n tatio n   as  s h o wn   in     Fig u r 2   wh er th e   lef p ar s h o ws  th o r ig in al  im ag e,   t h ce n tr al  p ar s h o ws  th s eg m en ta tio n   b y   lab els,  an d   th r ig h t p a r t sh o ws th s eg m e n tatio n   b y   ce n tr o id   co lo r s .   I n   th s eg m e n tatio n   b y   lab els,   it  is   o b s er v ed   t h at  th alg o r it h m   s ep ar ated   t h m o s d o m in an r eg io n s   o f   th e   im ag e   as  ex p ec ted .   T h e   s k y   was  d iv id ed   in to   two   a r e as,  wh ich   r e f lects  th lig h g r a d ien p r esen in   th o r ig in al  im ag e .   T h f lo wer s   wer g r o u p ed   in   s in g le  cl u s ter   an d   th b ac k g r o u n d   v eg etatio n   was  ass ig n ed   in   an o th er ,   h o wev e r ,   d u to   th e   r ed u ce d   n u m b er   o f   clu s ter s ,   t h ce n tr al  p a r ts   o f   th f lo wer s   th at  h av an o th er   co lo r   p r esen t so m m ix tu r e   with   th b ac k g r o u n d   v eg etatio n .     T h is   is   a ls o   e v i d e n in   t h s eg m e n ta ti o n   wit h   co lo r s ,   w h i ch   s h o ws  v is u al  s i m p li f ic ati o n   i n   w h i ch   a   g e n e r a r e p r es en tat io n   o f   t h e   i m a g e   is   o b t ai n e d ,   b u t   wit h   l o s s   o f   d eta ils   i n   s m al le r   el em en t s   a n d   s u b tl ch a n g es  o f   th e   il lu m i n a ti o n .   A d d iti o n a l   t ests   w er e   p er f o r m ed   b y   c h a n g i n g   th e   v al u o f   m   to   1 . 5 ,   2 . 5 ,   3 . 0 ,   h o we v er ,   t h e   r es u lts   d o   n o s h o s ig n i f i ca n c h a n g es .   F o r   t h is   r e as o n ,   n ew   s e g m e n ta ti o n   was   p er f o r m e d   w it h   4   c lu s te r s   an d   a   d i f f u s i v i ty   p a r a m e te r   o f   5 . 0   ( s ee   Fi g u r e   3   wh er e   t h e   l ef t   p a r t   s h o ws   t h e   o r i g in al   i m ag e,   t h e   ce n t r al   p a r t   s h o ws  th s eg m e n t ati o n   b y   la b els,   a n d   th r i g h t   p ar t s h o ws   t h s e g m e n t ati o n   b y   ce n t r o i d   co l o r s ) .   T h s ec o n d   test   im ag is   f iel d   o f   s u n f lo wer s   [ 2 6 ] ,   p r esen ti n g   m o r ch allen g in g   s eg m e n tatio n   d u e   to   p atter n   r e p etitio n   a n d   co l o r   s im ilar ity   b etwe en   elem e n ts .   I n itially ,   t h alg o r ith m   was  ap p lied   with   5   clu s ter s ,   d if f er en tiatin g   cl o u d s ,   s k y ,   f lo wer   leav es,  y ello w   p etals  an d   s u n f l o wer   ce n ter s ,   an d   a   d if f u s iv ity   p ar am eter   o f   2 . 0   was  ap p lied ,   r esu ltin g   in   g en er alize d   s eg m en tatio n   as  s ee n   in   th u p p e r   p ar o f   Fig u r 4 ,   th er e,   th lef p ar s h o ws  th o r ig in al  im ag e,   th ce n tr al  p a r s h o ws  th s eg m en tatio n s   b y   lab els  an d   th r ig h p ar s h o ws  th s eg m e n tatio n s   b y   ce n tr o id   c o lo r s .   I n   th is   test ,   s o m o f   th e   m ain   ele m en ts   ar id en tifie d ,     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J Ar tif   I n tell     I SS N:   2252 - 8 9 3 8       I ma g s eg men ta tio n   u s in g   fu z z clu s teri n g   fo r   in d u s tr ia l a p p lica tio n s   ( R o b i n s o n   Jimé n ez - Mo r en o )   4639   th p etals  p r esen d if f e r en ce s   in   th eir   to n ality ,   h o we v er ,   t h r esu lt  r ev ea ls   d e f icien c y   am o n g   th p lan elem en ts ,   s in ce   th leav es   an d   f lo wer   ce n ter s   ar g r o u p ed   in   th s am clu s ter ,   s h o win g   th at  th is   co n f ig u r atio n   is   n o s u f f icien to   ca p tu r all  th d etails  th at  wer ex p ec te d .   s eg m en tatio n   with   2 0   clu s ter s   was  test ed   to   ev alu ate  th e   ab ilit y   o f   th e   alg o r ith m   t o   ca p t u r m o r e   d etails  an d   tex tu r es  in   t h im ag e.   d etailed   s eg m en tatio n   is   o b s er v ed   in   th lo wer   p ar o f   Fig u r 4 ,   wh er th ce n tr o id   r ec o n s tr u ctio n   ac h iev es  r ep lica  alm o s t e q u al  to   th o r ig in al  im ag e.           Fig u r e   2 .   R esu lts   f ir s t im ag e,   c =4 ,   m =2 . 0           Fig u r e   3 .   R esu lts   f ir s t im ag e,   c =4 ,   m =5 . 0           Fig u r 4 .   R esu lts   s ec o n d   im ag e,   c =5   ( u p p er ) ,   c =2 0   ( lo wer ) ,   m =2 . 0       W ith   th ese  p r ev io u s   r esu lts   an d   co n s id er in g   th at  f o r   th alg o r ith m   p r o p o s ed   b y   Hu a n g   et  a l .   [ 1 3 ]   to   wo r k   well,   th n u m b er   o f   clu s ter s   f o r   an   im a g to   b s eg m en ted   m u s b p r e d ef in ed ,   t h m o s ap p r o p r iate  p ar am eter s   f o r   s eg m en tatio n   ar estab lis h ed ,   r eg u latin g   th clu s ter s   to   a   m a x im u m   o f   4   an d   k ee p in g   th e   d if f u s iv ity   lev el  at   2 . 0 ,   g i v en   its   lo im p ac with   s m all  g r o u p s ,   th e   alg o r ith m   is   ev alu at ed   ag ain   with   r ea l   im ag es  o f   in d u s tr ial  clea n in g   p r o d u cts  with   v ar iatio n s   f r o m   2   to   4   clu s ter s ,   as  s h o wn   in   Fig u r 5 .   J u s as  Hu an g   et   a l [ 1 3 ]   an d   C u et   a l [ 1 4 ]   u s ed   im a g es  th at  i n clu d n o is in   th eir   test s ,   in   th is   th ir d   s ce n a r io   p h o to g r ap h s   t h at  r ef lect  lig h t   o n   t h s u r f ac e   ar u s ed ,   it  c an   b e v id en ce d   th at  c o lo r   s eg m en tatio n   allo ws   p er f o r m in g   clea r   p r o d u ct  d is cr im in atio n   ev en   u n d er   s u c h   co n d itio n s ,   with   an   alg o r it h m   o f   lo co m p u tatio n al   co s t,  th s o u r ce   f ile  weig h s   less   th an   1 1   KB y tes,  wh ich   is   f av o r a b le  wh en   c o m p ar ed   to   th e   im ag e   s eg m en tatio n   alg o r ith m   p r o p o s ed   b y   So n g   et  a l [ 1 5 ]   th at  d o es  n o o f f er   th e   h ig h est  co m p u tatio n al  ef f icien cy ,         Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8 9 3 8   I n t J Ar tif   I n tell Vo l.  1 4 ,   No .   6 ,   Dec em b er   2 0 2 5 :   4 6 3 6 - 4 6 4 2   4640   d esp ite  b ein g   r o b u s a n d   ad a p tab le.   Ad d itio n ally ,   th p r o c ess in g   tim es  in   th e   class if icatio n   ar e   in   th e   o r d er   2 . 5 3   s ec o n d s   f o r   im ag es  o f   r eso lu tio n   3 5 0 ×3 5 0   p ix els  an d   4   clu s ter s ,   u s in g   th e   in tu itio n is tic  f u zz y   lo ca l   in f o r m atio n   c - m ea n s   ( I FLI C M )   alg o r ith m   o f   C u et  a l [ 1 4 ]   f o r   th is   s am r eso lu tio n   th s eg m en tatio n   tim o f   ea ch   im ag is   h i g h er   t h an   2 0 0   s ec o n d s ,   in   g en er al  t h tim i n cr ea s es  with   th r eso lu tio n   o f   th im ag es,  s o   th e   alg o r ith m   was  v alid ated   with   im ag es  o f   r eso lu tio n   2 0 0 0 ×3 0 0 0   p ix els  with   tim es  o f   3 . 5   m in u tes  o n   av er ag e,   v alu es th at  co n tr ast with   th h ig h   tim co m p lex ity   o f   th alg o r ith m   p r o p o s ed   b y   Hu an g   et  a l [ 1 3 ] .   T h r esu lts   in   Fig u r 6   ca n   b u s ed   f o r   lab el - in d ep en d en s eg m en tatio n ,   wh ich   with   3   clu s ter s   h ig h lig h ts   th p r o d u ct  t y p well  an d   th u s   f ac ilit ates  f u r th er   p r o ce s s in g   b y   AI   alg o r ith m s   s u ch   as  ar tific ial  n eu r al  n etwo r k s   ( ANN)   an d   co n v o l u tio n al  n e u r al  n etwo r k s   ( C NN) .           Fig u r 5 .   I n d u s tr ial  p r o d u ct  s eg m en tatio n           Fig u r 6 .   L a b el  p r o d u ct  s eg m e n tatio n       4.   CO NCLU SI O   T h n u m b er   o f   clu s ter s   ( c)   m u s b ca r ef u ll y   s elec ted   d e p en d in g   o n   t h p u r p o s o f   th s eg m en tatio n ,   if   th o b jectiv e   is   to   r ec o g n ize  th m ain   elem e n ts   o f   th e   im ag e,   a   s m all  n u m b er   is   s u f f icien t,  h o wev e r ,   i f   a   m o r d etailed   r ec o n s tr u ctio n   i s   s o u g h t,  it  is   n ec ess ar y   to   u s h ig h er   n u m b e r   o f   clu s ter s ,   in   ad d itio n ,   a   to o   lo n u m b e r   ca n   g e n er ate  l o s s   o f   ess en tial  in f o r m atio n .   T h d if f u s iv ity   p ar am eter   ( m )   in f lu e n ce s   th s m o o th n ess   o f   th b o u n d ar ie s   b etwe en   clu s ter s ,   lo w   v alu es  g en er ate  s eg m en tatio n   with   m o r ab r u p t   tr an s itio n s   an d   s h ar p er   co n to u r s ,   h ig h er   v alu es  s m o o th   th s eg m en tatio n ,   r ed u cin g   th e   co n tr ast  b etwe en   r eg io n s ,   ex ce s s iv in cr ea s o f   th is   p ar am eter   m ay   ca u s th elem en ts   to   m er g e,   lo s in g   im p o r tan d etails.  T h b alan ce   b etwe en   th n u m b er   o f   clu s ter s   an d   th d if f u s iv ity   is   k ey   to   o b tain   an   ef f ec tiv s eg m en tatio n ,   s in ce   it  allo ws  ca p tu r in g   b o th   t h g en er al  s tr u ctu r an d   th r ele v an t   d etails  o f   th im ag e.   I is   p o s s ib le  to   co n clu d th at  f o r   co m p lex   s eg m en tatio n s   as  p r esen ted   in   th in d u s tr ial  p r o d u cts  u s ed ,   f u zz y   clu s t er in g   f ac ilit ates  th ex tr ac tio n   o f   c h ar ac ter is tics   f o r   p r o d u ct  id e n tific atio n .   B ein g   co m p lem en o f   s u p p o r t o   th tech n iq u es  o f   p atter n   r ec o g n itio n   b y   n eu r al   n etwo r k s   o r   d ee p   lear n in g .   Af ter   th test s ,   it  i s   o b s er v ed   th at  th alg o r ith m   p r esen ts   lo co m p u tatio n al  co s t,  r ea s o n ab le  p r o ce s s in g   tim es  an d   wo r k s   ad eq u ately   r e g ar d less   o f   th s ize  o f   th im a g an d   ev e n   wh e n   it  d o es  n o h a v th b est  q u ality ,   s o   it  is   p r o p o s ed   as  f u tu r wo r k   th e   d ev elo p m e n o f   ap p licatio n s   o f   th alg o r ith m   in   au to m atic  q u ality   co n tr o an d   in v en to r ies  o f   f in is h ed   p r o d u cts an d   r aw  m ate r ials .     C= 2   C= 3   C= 4                             Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J Ar tif   I n tell     I SS N:   2252 - 8 9 3 8       I ma g s eg men ta tio n   u s in g   fu z z clu s teri n g   fo r   in d u s tr ia l a p p lica tio n s   ( R o b i n s o n   Jimé n ez - Mo r en o )   4641   ACK NO WL E DG E M E NT   T h au th o r s   wo u ld   lik to   th a n k   th Un iv e r s id ad   Militar   Nu ev Gr an a d a,   f r o m   wh er t h ey   ar f u ll - tim ass o ciate   p r o f ess o r s .       F UNDING   I NF O R M A T I O   Pro d u ct  d er iv e d   f r o m   th r e s ea r ch   p r o ject  titl ed   “Fo r talec im ien to   d p r o ce s o s   d r ec ep ció n   d e   p ed id o s   y   co n tr o d i n v en tar io   d m ater ias  p r im as  s o p o r ta d o   en   in d u s tr ia  4 . 0 ”  I NV - I NG - 4 1 5 0   f in an ce d   b y   th v ice - r ec to r   f o r   r esear ch   o f   th Un iv er s id ad   Militar   Nu ev a   Gr an ad a,   y ea r   2 0 2 5 .       AUTHO CO NT RI B UT I O NS ST A T E M E N T   T h is   jo u r n al   u s es  th C o n t r ib u to r   R o les  T a x o n o m y   ( C R ed iT)   to   r ec o g n ize   in d iv i d u al  au th o r   co n tr ib u tio n s ,   r ed u ce   au th o r s h ip   d is p u tes,  an d   f ac ilit ate  co llab o r atio n .     Na m o f   Aut ho r   C   M   So   Va   Fo   I   R   D   O   E   Vi   Su   P   Fu   R o b in s o n   J im én ez - Mo r en o                               L au r Ma r ía  Var g as  Du an ca                               An n y   Ast r id   E s p itia - C u b illo s                                   C     C o n c e p t u a l i z a t i o n   M     M e t h o d o l o g y   So     So f t w a r e   Va     Va l i d a t i o n   Fo     Fo r mal   a n a l y s i s   I     I n v e s t i g a t i o n   R     R e so u r c e s   D   :   D a t a   C u r a t i o n   O   :   W r i t i n g   -   O r i g i n a l   D r a f t   E   :   W r i t i n g   -   R e v i e w   &   E d i t i n g   Vi     Vi su a l i z a t i o n   Su     Su p e r v i s i o n   P     P r o j e c t   a d mi n i st r a t i o n   Fu     Fu n d i n g   a c q u i si t i o n         CO NF L I C T   O F   I N T E R E S T   ST A T E M E NT     Au th o r s   s tate  n o   co n f lict o f   in t er est.       DATA AV AI L AB I L I T   D a t a   a v a il a b i li t y   is   n o t   a p p l i ca b l e   t o   t h is   p a p e r   a s   n o   n e w   d at w e r e   c r e a t e d   o r   a n al y z e d   i n   t h is   s t u d y .       RE F E R E NC E S   [ 1 ]   H .   Ji a n g   a n d   B .   Q .   H u ,   O n   f o u r   n o v e l   k i n d o f   f u z z y   β - c o v e r i n g - b a se d   r o u g h   s e t a n d   t h e i r   a p p l i c a t i o n s   t o   t h r e e - w a y   a p p r o x i m a t i o n s ,   Fu zz y   S e t a n d   S y s t e m s ,   v o l .   5 0 7 ,   M a y   2 0 2 5 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . f ss. 2 0 2 5 . 1 0 9 3 1 2 .   [ 2 ]   M .   S h a h i d i ,   T.   A l l a h v i r a n l o o ,   a n d   M .   A - Ji m é n e z ,   C a l c u l u s   a n d   s t u d y   o f   f u z z y   d y n a m i c   e q u a t i o n s   f o r   f u z z y   v e c t o r   f u n c t i o n s   o n   t i m e   sc a l e s,”   F u zzy  S e t a n d   S y st e m s ,   v o l .   5 0 7 ,   M a y   2 0 2 5 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . f ss . 2 0 2 5 . 1 0 9 3 0 7 .   [ 3 ]   C .   Z h a n g ,   F .   Q i n ,   a n d   M .   B a c z y ń s k i ,   C h a r a c t e r i z a t i o n s   o f   f u z z y   i mp l i c a t i o n s   b y   t h e   l a w o f   c o n t r a p o s i t i o n ,   F u zzy   S e t a n d   S y s t e m s ,   v o l .   5 0 5 ,   A p r .   2 0 2 5 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . f ss. 2 0 2 5 . 1 0 9 2 8 5 .   [ 4 ]   A .   R a z z a q ,   Z.   A .   K h a n ,   M .   R i a z ,   a n d   D .   P a mu c a r ,   S u st a i n a b l e   d e c i s i o n   s u p p o r t   sy s t e m   i n   i n d u s t r y   4 . 0   u n d e r   u n c e r t a i n t i e w i t h   m - p o l a r   p i c t u r e   f u z z y   i n f o r m a t i o n   a g g r e g a t i o n ,   Al e x a n d r i a   E n g i n e e ri n g   J o u r n a l ,   v o l .   1 1 6 ,   p p .   2 7 1 2 9 5 ,   M a r .   2 0 2 5 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . a e j . 2 0 2 4 . 1 1 . 1 0 4 .   [ 5 ]   S .   A sh r a f   a n d   M .   S .   C h o h a n ,   C i r c u l a r   s p h e r i c a l   f u z z y   a g g r e g a t i o n   o p e r a t o r s :   a   c a s e   s t u d y   o f   r i sk   a ss e ssm e n t o n   i n d u st r y   e x p a n si o n ,   E n g i n e e r i n g   Ap p l i c a t i o n s   o f   Ar t i f i c i a l   I n t e l l i g e n c e ,   v o l .   1 4 5 ,   A p r .   2 0 2 5 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . e n g a p p a i . 2 0 2 5 . 1 1 0 2 0 2 .   [ 6 ]   M .   W u ,   L.   M a ,   a n d   J .   F a n ,   A n   e x p e r t   c l a ss i f i c a t i o n   c o n s e n s u r e a c h i n g   mo d e l   b a se d   o n   f u z z y   t r u st   r e l a t i o n s h i p   m a t r i x   i n   t h e   a p p l i c a t i o n   o f   st e e l   i n d u st r y ,   Ex p e r t   S y s t e m w i t h   A p p l i c a t i o n s ,   v o l .   2 6 6 ,   M a r .   2 0 2 5 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . e sw a . 2 0 2 4 . 1 2 6 1 8 0 .   [ 7 ]   D .   A - La i l   e t   a l . ,   E v a l u a t i o n   o f   i n d u st r y   4 . 0   a d o p t i o n   s t r a t e g i e i n   sma l l   a n d   me d i u e n t e r p r i s e s:   a   C i r c u l a r - F e r mat e a n   f u z z y   d e c i si o n - ma k i n g   a p p r o a c h ,   A p p l i e d   S o f t   C o m p u t i n g ,   v o l .   1 6 9 ,   J a n .   2 0 2 5 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . a so c . 2 0 2 4 . 1 1 2 6 1 8 .   [ 8 ]   E.   K h a l i l   a n d   M .   A k t e r ,   P r e d i c t i o n   o f   s e a s t r e n g t h   o f   c o t t o n   c a n v a f a b r i c   u s i n g   f u z z y   l o g i c ,   R e su l t s   i n   C o n t ro l   a n d   O p t i m i z a t i o n ,   v o l .   1 7 ,   D e c .   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . r i c o . 2 0 2 4 . 1 0 0 5 0 2 .   [ 9 ]   M .   Li a n g   e t   a l . ,   P p b - l e v e l   p h o t o a c o u st i c   se n so r   sy st e f o r   S F 6   d e c o m p o si t i o n   c o m p o n e n t   H F   u s i n g   f u z z y   c - mea n s   a l g o r i t h m   b a s e d   o n   b a s e l i n e   c o r r e c t i o n ,   S e n so r s a n d   Ac t u a t o rs   B:   C h e m i c a l ,   v o l .   4 3 0 ,   M a y   2 0 2 5 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . s n b . 2 0 2 5 . 1 3 7 3 1 9 .   [ 1 0 ]   E .   P .   N e v e s ,   M .   A .   Q .   D u a r t e ,   J .   V .   F i l h o ,   C .   C .   E .   d e   A b r e u ,   a n d   B .   R .   d e   O l i v e i r a ,   M o d e l   p r e d i c t i v e   P E S Q - A N F I S / f u z z y   c - m e a n s   f o r   i m a g e - b a s e d   s p e e c h   s i g n a l   e v a l u a t i o n ,   S p e e c h   C o m m u n i c a t i o n ,   v o l .   1 5 4 ,   O c t .   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . s p e c o m . 2 0 2 3 . 1 0 2 9 7 2 .   [ 1 1 ]   E.   T h o mas   a n d   S .   N .   K u mar,   F u z z y   c   m e a n c l u st e r i n g   c o u p l e d   w i t h   f i r e f l y   o p t i mi z a t i o n   a l g o r i t h m   f o r   t h e   se g me n t a t i o n   o f   n e u r o d i s o r d e r   m a g n e t i c   r e s o n a n c e   i ma g e s ,   Pro c e d i a   C o m p u t e S c i e n c e ,   v o l .   2 3 5 ,   p p .   1 5 7 7 1 5 8 9 ,   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . p r o c s . 2 0 2 4 . 0 4 . 1 4 9 .   [ 1 2 ]   M .   P e n g   e t   a l . ,   A d v a n c e d   i m a g e   s e g men t a t i o n   f o r   p r e c i si o n   a g r i c u l t u r e   u s i n g   C N N - G A f u si o n   a n d   f u z z y   c - m e a n c l u st e r i n g ,   C o m p u t e rs   a n d   E l e c t r o n i c s   i n   A g r i c u l t u r e ,   v o l .   2 2 6 ,   N o v .   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . c o m p a g . 2 0 2 4 . 1 0 9 4 3 1 .   [ 1 3 ]   C .   H u a n g   e t   a l . ,   I n t e r v a l   T y p e - 2   e n h a n c e d   p o s s i b i l i s t i c   f u z z y   c - m e a n s   n o i s y   i m a g e   s e g m e n t a t i o n   a l g o r i t h m   a m a l g a m a t i n g   w e i g h t e d   l o c a l   i n f o r m a t i o n ,   E n g i n e e r i n g   A p p l i c a t i o n s   o f   A r t i f i c i a l   I n t e l l i g e n c e ,   v o l .   1 3 7 ,   N o v .   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . e n g a p p a i . 2 0 2 4 . 1 0 9 1 3 5 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8 9 3 8   I n t J Ar tif   I n tell Vo l.  1 4 ,   No .   6 ,   Dec em b er   2 0 2 5 :   4 6 3 6 - 4 6 4 2   4642   [ 1 4 ]   H .   C u i   e t   a l . ,   I n t u i t i o n i st i c   f u z z y   l o c a l   i n f o r m a t i o n   C - m e a n a l g o r i t h f o r   i ma g e   se g m e n t a t i o n ,   I n f o rm a t i o n   S c i e n c e s ,   v o l .   6 8 1 ,   O c t .   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . i n s. 2 0 2 4 . 1 2 1 2 0 5 .   [ 1 5 ]   S .   S o n g ,   Z.   J i a ,   F .   S h i ,   J.  W a n g ,   a n d   D .   N i ,   A d a p t i v e   f u z z y   w e i g h t e d   c - mea n   i m a g e   se g me n t a t i o n   a l g o r i t h c o m b i n i n g   a   n e w   d i s t a n c e   m e t r i c   a n d   p r i o r   e n t r o p y ,   E n g i n e e ri n g   A p p l i c a t i o n o f   Art i f i c i a l   I n t e l l i g e n c e ,   v o l .   1 3 1 ,   M a y   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . e n g a p p a i . 2 0 2 3 . 1 0 7 7 7 6 .   [ 1 6 ]   R .   B a r r e t o ,   P .   F a r i a ,   a n d   Z.   V a l e ,   D e t e r m i n a t i o n   o f   t h e   t y p i c a l   l o a d   p r o f i l e   o f   i n d u s t r y   t a s k s   u s i n g   f u z z y   c - mea n s ,   E n e r g y   Re p o r t s ,   v o l .   6 ,   p p .   1 5 5 1 6 0 ,   D e c .   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . e g y r . 2 0 2 0 . 1 1 . 0 9 4 .   [ 1 7 ]   A .   S h a r ma   e t   a l . ,   F u z z y   b a s e d   c l u s t e r i n g   o f   c o n s u mers   b i g   d a t a   i n   i n d u s t r i a l   a p p l i c a t i o n s,   i n   D i g e st   o f   T e c h n i c a l   P a p e rs - I EE E   I n t e r n a t i o n a l   C o n f e r e n c e   o n   C o n s u m e r E l e c t r o n i c s ,   Ja n .   2 0 2 3 ,   p p .   0 1 03 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / I C C E5 6 4 7 0 . 2 0 2 3 . 1 0 0 4 3 4 5 1 .   [ 1 8 ]   J.  M a l h o t r a   a n d   S .   J h a ,   F u z z y   c - m e a n c l u st e r i n g   b a se d   c o l o u r   i m a g e   s e g men t a t i o n   f o r   t o o l   w e a r   mo n i t o r i n g   i n   m i c r o - mi l l i n g ,   Pre c i si o n   E n g i n e e r i n g ,   v o l .   7 2 ,   p p .   6 9 0 7 0 5 ,   N o v .   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . p r e c i si o n e n g . 2 0 2 1 . 0 7 . 0 1 3 .   [ 1 9 ]   M .   S h a ms i   a n d   M .   Z a k e r i n e j a d ,   D e v e l o p m e n t   o f   p r a c t i c a l - ma t h e ma t i c a l   p o l i c y   mo d e l u si n g   f u z z y - L i k e r t   s c a l e :   s u st a i n a b l e   r e c y c l i n g   o f   m i n i n g   t a i l i n g s   i n   t h e   i n d u s t r y   4 . 0   e r a ,   P ro c e ss   S a f e t y   a n d   En v i r o n m e n t a l   Pr o t e c t i o n ,   v o l .   2 0 0 ,   A u g .   2 0 2 5 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . p s e p . 2 0 2 5 . 1 0 7 3 7 8 .   [ 2 0 ]   P .   B h a t i a   a n d   N .   D - El sa y e d ,   F a c i l i t a t i n g   d e c i s i o n - m a k i n g   f o r   t h e   a d o p t i o n   o f   sm a r t   m a n u f a c t u r i n g   t e c h n o l o g i e b y   S M Es  v i a   f u z z y   TO P S I S ,   I n t e r n a t i o n a l   J o u r n a l   o f   Pro d u c t i o n   Ec o n o m i c s ,   v o l .   2 5 7 ,   M a r .   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . i j p e . 2 0 2 2 . 1 0 8 7 6 2 .   [ 2 1 ]   T.   Y .   C h e n ,   A n   i n t e g r a t e d   M E R E C - t a x o n o m y   me t h o d o l o g y   u s i n g   T - s p h e r i c a l   f u z z y   i n f o r mat i o n :   A n   a p p l i c a t i o n   i n   smar t   f a r mi n g   d e c i s i o n   a n a l y t i c s ,   Ad v a n c e d   E n g i n e e ri n g   I n f o rm a t i c s ,   v o l .   6 2 ,   O c t .   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . a e i . 2 0 2 4 . 1 0 2 8 9 1 .   [ 2 2 ]   H .   M .   A .   F a r i d ,   S .   D - M i l e t i c ,   T.   J a mee l ,   V .   S i mi c ,   M .   R i a z ,   a n d   D .   P a m u c a r ,   P r o mo t i n g   su s t a i n a b l e   l o g i st i c s   i n   t h e   e l e c t r o n i c s   i n d u st r y :   c i r c u l a r   i n t u i t i o n i st i c   f u z z y   f r a mew o r k   f o r   e v a l u a t i n g   sm a r t   r o b o t i c s   t e c h n o l o g i e s,   E x p e rt   S y st e m w i t h   Ap p l i c a t i o n s v o l .   2 8 7 ,   A u g .   2 0 2 5 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . e s w a . 2 0 2 5 . 1 2 8 0 3 1 .   [ 2 3 ]   H .   Ja n g ,   M .   Y .   H a d d o u d ,   S .   R o h ,   A .   K .   E.   O n j e w u ,   a n d   T.   C h o i ,   I mp l e men t i n g   sm a r t   f a c t o r y :   a   f u z z y - se t   a n a l y si s   t o   u n c o v e r   su c c e ssf u l   p a t h s,”   T e c h n o l o g i c a l   Fo re c a s t i n g   a n d   S o c i a l   C h a n g e ,   v o l .   1 9 5 ,   O c t .   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . t e c h f o r e . 2 0 2 3 . 1 2 2 7 5 1 .   [ 2 4 ]   M .   I q b a l ,   A .   S .   D .   P r a y i t n o ,   H .   K .   P a o ,   a n d   I .   M u k h l a s h ,   M i n i n g   f u z z y   l o c a l   p e r i o d i c   a c t i v i t y   p a t t e r n   f o r   S mar t   h o m e   ap p l i c a t i o n s,   K n o w l e d g e - B a se d   S y s t e m s ,   v o l .   2 9 3 ,   J u n .   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . k n o s y s. 2 0 2 4 . 1 1 1 6 2 9 .   [ 2 5 ]   R .   T a v a n i ,   P o p p i e i n   t h e   f i e l d   i n   su n n y   sc e n e   w i t h   b l u e   s k y ,   i S t o c k .   h t t p s : / / w w w . i s t o c k p h o t o . c o m / e s/ f o t o / a ma p o l a s - en - el - c a m p o - en - la - e s c e n a - so l e a d a - c o n - c i e l o - a z u l - g m 1 1 4 7 2 8 7 4 3 3 - 3 0 9 4 0 9 6 5 4   [ 2 6 ]   L.   C h e r n e t s k a ,   B e a u t i f u l   su n f l o w e r   f i e l d   u n d e r   b l u e   s k y   w i t h   c l o u d s   o n   a   s u n n y   d a y , ”  i S t o c k .   h t t p s : / / w w w . i s t o c k p h o t o . c o m / e s/ f o t o / h e r m o so - c a m p o - de - g i r a so l - b a j o - c i e l o - a z u l - c o n - n u b e s - en - un - d í a - so l e a d o - g m1 3 8 8 3 7 2 8 7 1 - 4 4 6 0 3 0 3 9 4       B I O G RAP H I E S O F   AUTH O RS        Ro b in so n   J im é n e z - Mo r e n o           is   an   El e c tr o n ic   E n g in e e r   g ra d u a ted   fr o m   U n iv e rs id a d   D istrita l   Fra n c isc o   J o s é   de   Ca ld a s   in   2 0 0 2 .   He   re c e iv e d   a   M. Sc.   in   E n g in e e rin g   fro m   Un i v e rsid a d   Na c io n a l   de   C o lo m b ia   in   2 0 1 2   a n d   P h . D.   in   E n g i n e e rin g   at   U n iv e rsi d a d   Distrit a l   F ra n c isc o   Jo   de   Ca l d a s   in   2 0 1 8 .   His   c u rre n t   wo rk in g   as   As so c iate   P ro fe ss o r   of   Un iv e rsid a d   M il it a r   N u e v a   G ra n a d a   a n d   re se a rc h   fo c u se s   on   th e   u se   of   c o n v o lu ti o n a l   n e u ra l   n e two rk s   fo r   o b jec t   re c o g n i ti o n   a n d   ima g e   p ro c e ss in g   fo r   r o b o ti c   a p p li c a ti o n s   su c h   as   h u m a n - m a c h in e   in tera c ti o n .   He   can   be   c o n tac ted   at   e m a il :   ro b in s o n . ji m e n e z @u n imili tar.ed u . c o .         La u r a   M a r ía   Va r g a Dua n c a           is  a n   u n d e rg ra d u a te  stu d e n in   t h e   M e c h a tro n ics   En g i n e e rin g   P ro g ra m   a Un iv e rsi d a d   M il it a Nu e v a   G ra n a d a ,   c u rr e n tl y   i n   h e n in th   se m e ste r.   S h e   is  a ffil iate d   a a   re se a rc h   a u x il iar  i n   th e   p ro jec INV - ING - 4 1 5 0 .   S h e   c a n   b e   c o n tac ted   a t   e m a il e st.l a u ra m . v a rg a sd @u n imili tar.ed u . c o .         Ann y   As tr id   Espi ti a - Cub il l o         p e rfo rm e d   h e u n d e rg ra d u a te  stu d ies   in   In d u strial  En g i n e e rin g   in   th e   U n iv e rsi d a d   M il it a N u e v a   G ra n a d a   in   2 0 0 2   a n d   M . S c .   i n   In d u str ial  En g i n e e rin g   fr o m   th e   Un iv e rsid a d   d e   Lo An d e in   2 0 0 6 .   S h e   is  a n   As so c iate   P ro fe ss o o n   In d u strial  En g in e e rin g   P ro g ra m   a Un iv e rsid a d   M il it a Nu e v a   G r a n a d a ,   Bo g o tá,  Co l o m b ia.   S h e   c a n   b e   c o n tac ted   a e m a il a n n y . e sp i ti a @u n imili tar.ed u . c o .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.