Grupo de investigación Inteligencia Artificial (visión n artificial) cenidet

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1 Grupo de investigación Inteligencia Artificial (visión n artificial) cenidet Cuernavaca, Morelos Abril 2007

2 Temáticas de investigación Visión artificial y reconocimiento de patrones Sistemas híbridos neurosimbólicos Modelado matemático del lenguaje natural Automatización inteligente

3 Línea de Investigación Inteligencia Artificial Inteligencia Artificial. El objetivo de este grupo de investigación es el desarrollo de sistemas de visión por computadora que permitan abordar problemas tan diversos como la identificación de personas, el reconocimiento visual del habla, el tratamiento de imágenes médicas, etc., hasta aplicaciones del tipo industrial como inspección, ensamble, control de calidad y visión robótica. La actividad de investigación del grupo visión artificial se centra en las siguientes sub-áreas: Maestría y Doctorado Tratamiento digital de imágenes. Sistemas de visión por computadora. Reconocimiento de patrones. Modelado de objetos y adquisición de conocimiento Sistemas de visión robótica. Sistemas híbridos para la explotación y tratamiento de conocimientos. Tratamiento de lenguaje natural.

4 Sistema de Visión Robótica Modular (VIROMOD) Sistema de Calibración para una Arquitectura Modular de Visión Robótica (CALIMOD). Sistema integrador Interfaz Interfaz Sistema de Visión para una Arquitectura Modular de Visión Robótica (VISIMOD). Sistema de Comunicación para una Arquitectura Modular de Visión Robótica (COMMOD). Financiamiento COSNET: clave P. Robot

5 Sistema de Visión (VISIMOD) Detección, modelado y reconocimiento automático de objetos deformables Inspección visual Financiamiento CONACyT: clave A. COSNET: clave P. Reconocimiento automático de objetos por color y textura

6 Sistema de Calibración (CALIMOD) Un sistema de calibración en un sistema de vision-robótica, es un sistema de medición que coordina al sistema de visión y al sistema del robot. Necesario para interactuar con el entorno y para medición, control de calidad. Sistema de calibración Sistema de visión Financiamiento COSNET: Clave P. Sistema robótico

7 Reconocimiento de Texturas Artificiales Aplicación a la Inspección Visual Verificación automática de la calidad de la textura de un objeto artificial. Obtención de las características de una textura. Verificación de las calidad o uniformidad de la textura.

8 Reconocimiento de Texturas Artificiales, Aplicación a la Inspección Visual Adquisición de imágenes Preprocesamiento Localización B. de C. Criterios Forma Tamaño Textura Área Color Defectos Forma Color Reconocimiento Caracterización Color Textura Momentos Media Comparación Criterios Juicio Tamaño Color Peso Selección de variables Rotación Escala Traslación

9 Sistemas Híbridos Neuro-Simbólicos para Tratamiento de Conocimientos en Visión Artificial El objetivo que se propone en este proyecto es : investigar, analizar, diseñar, implementar y probar SHNS s capaces de integrar tanto conocimientos simbólicos como numéricos, obtenidos de expertos humano y/o documentales y de una base de datos (principalmente de imágenes), respectivamente.

10 Sistemas Híbridos Neuro-Simbólicos para Tratamiento de Conocimientos en Sistemas de Visión Artificial P R O B L E M A Experto Humano Reglas Simbólicas Validación de reglas existentes Validación de nuevas reglas D E C O N T R O L Compilación Reglas ->RNA Módulo de integración numérico - simbólico RNA Inicial RNA Refinada Reglas Refinadas Explicitación RNA ->Reglas Reglas Finales D E C A L I D A D Base de Ejemplos Sistema de Visión Artificial (SVA)

11 Relación entre disciplinas del conocimiento. Metodología para el Diseño de Sistemas Híbridos Neuro-Simbólicos Aplicados a Problemas de Inspección Visual Desarrollar una metodología informática de diseño que permita seleccionar de manera adecuada el tipo de sistema híbrido neurosimbólico que más se adapte a un determinado problema de reconocimiento de imágenes en tareas de inspección visual. Inteligencia Artificial Metodología de diseño SHNS SISTEMA CONEXIONISTA SISTEMA SIMBÓLICO SISTEMA DE INSPECCIÓN VISUAL SISTEMA DE VISIÓN ARTIFICIAL EXPERTO HUMANO

12 Análisis gramático-cognitivo aplicado a un sistema de seguimiento de objetos en movimiento El objetivo de este proyecto consiste en relacionar un análisis semántico-cognitivo para el estudio de localización y seguimiento de objetos en el área de Visión Artificial. Esto con el fin de obtener una descripción en lenguaje natural a partir de la información proporcionada por las imágenes.

13 Imagen Descripción en Lenguaje Natural Visión Artificial Análisis cognoscitivo

14 Control Inteligente Aproximación en N dimensiones Ejemplos con lógica difusa, 1D y 2D.

15 Control Inteligente Con redes neuronales o lógica difusa podemos aproximar e interpolar una función de N > 3 dimensiones. Herramientas para: Control de una articulación de robot tipo PUMA Cómo describir o representar una función de 3, 4 o más variables independientes? Dónde faltan datos? Dónde falla el ajuste? Voltaje Velocidad angular Error de posición

16 Sistema de Inspección Visual para la Calidad de Frutas El problema que se pretende abordar es el desarrollo de un Sistema de Inspección Visual, que automatice el proceso de control de calidad de frutas (en este caso de manzanas). En otras palabras, dada una secuencia de imágenes: El sistema localizará (de manera automática) las manzanas que se encuentren sobre una banda transportadora. Se realizará su respectivo análisis visual. Finalmente, el sistema determinará si la manzana cumple con los criterios de calidad especificados. Detección Conversión H 1 S 0 I 0 Localización Umbralización Otsu

17 INTEGRACIÓN DE PROYECTOS Alfaflex Análisis, diseño e implementación de algoritmos para la compresión/descompresión de imágenes Visión - Robótica Reconocimiento de fonemas vocales Localización de rostros Entorno de graficación y generación de modelos 2D y 3D para aplicaciones de VA Reconocimiento de rostros Reconocimiento de objetos rígidos Sistema de calibración Ambiente visual para el diseño y modelado de procesos de manufactura Inferencia estadística Modelado de objetos alfaflexibles Seguimiento de objetos rígidos Localización de objetos mediante texturas Detallador de tareas Modelado de un subconjunto del lenguaje español Monitor genético para la explicitación de conocimientos en un sistema de VA Seguimiento de objetos alfaflexibles Caracterización visual de un subconjunto de fonemas consonantes del idioma español Modelado de objetos deformables, utilizando color y textura Seguimiento de objetos con movimiento libre Seguimiento y predicción del movimiento de objetos rígidos en un ambiente complejo Reconocimiento de texturas artificiales Sistema hibrido neurosimbólico para refinar el conocimiento en un sistema de VA Simulador de un brazo articulado con interfaz gráfica Técnicas de análisis de datos multidimensionales para la categorización automática de escenas visuales Análisis gramático-cognitivo aplicado a una secuencia de imágenes para determinar automáticamente el significado de verbos de movimiento en español Sistema de inspección visual de calidad de frutas Predicción de movimiento adaptable Compilación de reglas difusas en una red neuronal artificial: aplicación a la inspección visual Módulo de conocimiento inteligente

18 Profesores-investigadores de tiempo completo Inteligencia Artificial Profesores Titulares: 1. Dr. Raúl Pinto Elías ** 2. Dra. Azucena Montes Rendón ** 3. Dr. Gerardo Reyes Salgado ** 4. Dr. Javier Ortiz Hernández 5. Dr. José Ruiz Ascencio 6. M.C. Andrea Magadán Salazar ** Miembro del SNI.

19 Web:

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