DESCRIPCIÓN DE LA ASIGNATURA

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1 DESCRIPCIÓN DE LA ASIGNATURA ASIGNATURA: Nombre en Inglés: COMPUTER VISION Código UPM: MATERIA: CRÉDITOS ECTS: 4 CARÁCTER: TITULACIÓN: TIPO: ÓPTATIVA CURSO: SEMESTRE: SEGUNDO CURSO ACADÉMICO PERIODO IMPARTICION Septiembre - Enero Febrero - Junio IDIOMA IMPARTICIÓN Sólo castellano Sólo inglés Ambos GUÍA DE APRENDIZAJE Página 1 de 8

2 DEPARTAMENTO ELECTRÓNICA, AUTOMÁTICA E INFORMÁTICA INDUSTRIAL (EUITI) COORDINADOR CARLOS PLATERO DUEÑAS PROFESORADO NOMBRE Y APELLIDO DESPACHO Correo electrónico CARLOS PLATERO DUEÑAS C-305 carlos.platero@upm.es CONOCIMIENTOS PREVIOS REQUERIDOS PARA PODER SEGUIR CON NORMALIDAD LA ASIGNATURA ASIGNATURAS SUPERADAS OTROS RESULTADOS DE APRENDIZAJE NECESARIOS GUÍA DE APRENDIZAJE Página 2 de 8

3 OBJETIVOS DE APRENDIZAJE COMPETENCIAS Y NIVEL ASIGNADAS A LA ASIGNATURA Código COMPETENCIA NIVEL CE1 CE2 Capacidad para la implementación de sistemas estructurados con Visión Artificial (Técnicas de iluminación, óptica, selección de las cámaras y posición del objeto a inspeccionar). Adquirir habilidades para la adquisición de medidas físicas a través de la Visión Artificial. Aplicación Aplicación CE3 Garantizar el conocimiento para procesar y segmentar imágenes. Aplicación CE4 Generar aptitudes para el reconocimiento de patrones con aplicaciones en la Ingeniería de la Producción. Aplicación Código RA-01 RA-02 RA-04 RA-05 RESULTADOS DE APRENDIZAJE DE LA ASIGNATURA Saber diseñar y construir sistemas estructurados para aplicaciones de Visión Artificial (Técnicas de iluminación, óptica, selección de las cámaras y posición del objeto a inspeccionar). Adquirir habilidades para la calibración de las cámaras. Estudiar las técnicas de procesado de las imágenes para eliminación de ruido y realce de las características visuales. Plantear la segmentación automática de los objetos industriales. Plantear el control de calidad de materiales, de la geometría de los objetos o de patrones en los productos industriales aplicando técnicas de Visión Artificial. GUÍA DE APRENDIZAJE Página 3 de 8

4 CONTENIDOS Y ACTIVIDADES DE APRENDIZAJE CONTENIDOS ESPECÍFICOS (TEMARIO) TEMA / CAPÍTULO Tema 1: Introducción a la Visión Artificial Tema 2: Formación de imágenes Tema 3: Procesamiento digital de imágenes Tema 4: Técnicas de procesamiento Tema 5: Segmentación Tema 6: Procesamiento Morfológico Tema 7: Interpretación automática de las imágenes APARTADO La naturaleza de la luz. Visión humana y Visión Artificial. Configuración básica. Aplicaciones Iluminación. Óptica. Cámaras de vídeo. Sensores de vídeo. Señal de vídeo Digitalización. Calibración de cámaras. Obtención de medidas tridimensionales. Formatos gráficos. Muestreo y cuantificación. Relaciones entre píxeles. Procesamiento espacial. Respuesta en frecuencia Realce o manipulación del contraste. Técnicas de suavizado. Detección de bordes. Transformaciones geométricas Detección de bordes, líneas y contornos. Umbralización. Extracción de regiones. Procesamiento morfológico de imágenes. Transformaciones geodésicas. Algoritmos fundamentales. Etiquetamiento de la imagen binaria. Extracción de las características. Reconocimiento de patrones. Indicadores de logro relacionados LO-01 LO-02 a LO-03 LO-04 LO-05 a LO-06 LO-07 a LO-09 LO-10 LO-11 a LO-14 GUÍA DE APRENDIZAJE Página 4 de 8

5 RECURSOS DIDÁCTICOS Bibliografía básica: Platero C. Apuntes de Visión Artificial, Servicio de Publicaciones EUITI-UPM, También disponible en Internet ( Pajares, G., Cruz, J.M., Visión por computador, Ra-Ma, BIBLIOGRAFÍA RECURSOS WEB Bibliografía para profundizar: Steger, C., Ulrich, M., Wiedemann, C., Machine Vision Algorithms and Applications, Wiley ISBN: Theodoridis, S., Koutroumbas, K., Pattern Recognition Academic Press Svoboda T., Kybic J., Hlavac V. Image Processing, Analysis, and Machine Vision: A MATLAB Companio Thomson Learning, 2007, ISBN: Sonka M., Hlavac V., Boyle R., Image Processing, Analysis, and Machine Vision, 3rd edition, Thomson Learning, Toronto, April 2007, ISBN X Colección de problemas de clase, examen y prácticas de laboratorio con sus soluciones. Publicados y actualizados en la página web del Departamento ELAI: EQUIPAMIENTO Un laboratorio, con 12 puestos de ordenadores cada uno y cañón de proyección. Aulas con capacidad para el grupo completo, con cañón de proyección y otros medios audiovisuales. GUÍA DE APRENDIZAJE Página 5 de 8

6 CRONOGRAMA DE TRABAJO DE LA ASIGNATURA MES QUINCENA ACTIVIDADES AULA LABORATORIO TRABAJO INDIVIDUAL TRABAJO EN GRUPO ACTIVIDADES EVALUACIÓN OTROS 1ª(sólo una semana) Presentación (15 min) Temas 1 (2 h 45 min) Práctica 1: Introducción (1 h) Cuestiones tema 1, Memoria práctica 1 Febrero 2ª Temas 2 (3 h) Tema 3 (3 h) Práctica 2: Adquisición imágenes (1 h) Práctica 3: Calibración cámaras (1 h) Cuestiones temas 2 y 3, Memorias prácticas 2 y 3 Marzo 1ª 2ª Tema 4 (3 h) Tema 5 (2 h) Tema 6 (3 h) Tema 7 (2 h) Práctica 4: Procesado I (1 h) Práctica 5: Procesado II (1 h) Práctica 6: Segmentación(1 h) Exposiciones en tutoría Cuestiones temas 4 y 5, Memorias prácticas 4 y 5 Cuestiones temas 6 y 7, Memoria práctica 6 Ejercicio final en aula (2 h) Abril Mayo GUÍA DE APRENDIZAJE Página 6 de 8

7 SISTEMA DE EVALUACIÓN DE LA ASIGNATURA Ref EVALUACIÓN INDICADOR DE LOGRO Relacionado con RA: LO-01 El alumno conoce los objetivos de la Visión Artificial y su aplicación en la Industria. RA-01 LO-02 El alumno sabe diferenciar las partes físicas de los sistemas de Visión Artificial (iluminación, óptica, sensor, procesador de imágenes), así RA-01 como la selección de algunos parámetros en su construcción. LO-03 El alumno sabe calibrar una cámara de vídeo 2D. RA-02 LO-04 El alumno relaciona los resultados del procesamiento lineal con la respuesta frecuencial. LO-05 El alumno conoce las transformación básicas de escalado, traslación y rotación de imágenes. LO-06 El alumno distingue las distintas técnicas de realce y suavizado de imágenes mediante manipulación del histograma y procesamiento lineal. LO-07 El alumno maneja la detección de bordes. LO-08 El alumno entiende las transformadas de Hough. LO-09 El alumno conoce las técnicas básicas de umbralización, crecimiento de regiones y división y fusión de regiones. LO-10 El alumno entiende los conceptos de Morfología y Morfología Geodésica aplicadas al análisis de las imágenes. LO-11 El alumno sabe definir características tanto de regiones como de fronteras de los objetos segmentados. RA-04 LO-12 El alumno se introduce en la selección de las características. RA-04 LO-13 El alumno es capaz de clasificar objetos empleando técnicas estadísticas. RA-04 LO-14 El alumno es capaz de generar algoritmos implementables en Matlab para tareas de Visión Industrial. RA-04 GUÍA DE APRENDIZAJE Página 7 de 8

8 EVALUACIÓN SUMATIVA (ACUMULATIVA) BREVE DESCRIPCIÓN DE LAS ACTIVIDADES EVALUABLES MOMENTO LUGAR Prueba Temas 1 (cuestiones-memoria) 1ª quincena febrero Laboratorio 15% Prueba Tema 2-3 (cuestiones-memoria) 2ª quincena febrero Laboratorio Prueba Tema 4-5 (cuestiones-memoria) 1ª quincena marzo Laboratorio Prueba Tema 6-7 (cuestiones-memoria) 2ª quincena marzo Laboratorio PESO EN LA CALIFICACIÓN (Cuestiones) 15% (Prácticas) Examen (dos horas) 2ª quincena marzo Aula 40% Trabajo en grupo 2ª quincena marzo Despacho 30% CRITERIOS DE CALIFICACIÓN 1. Las siguientes actividades configurarán la nota de Evaluación del alumno: Una prueba escrita final, de dos horas de duración, sobre el temario. Supondrá el 40% de la calificación. La resolución de las cuestiones de cada tema con una ponderación del 15% de la evaluación. Seis prácticas con ordenador en el laboratorio, de una hora de duración. Habrá una memoria escrita por cada práctica y un ejercicio final en la última práctica. Estas actividades supondrán el 15% de la nota final. Una presentación de trabajo en grupo de dos alumnos. Esta actividad será el 30% restante de la calificación. 2. El alumno superará la asignatura si logra al menos 5 puntos en la evaluación, siempre y cuando: Tenga superada las pruebas de laboratorio y el trabajo de curso (ambas al menos con 5 puntos sobre 10). La prueba escrita final deberá de tener al menos 3 puntos sobre La asistencia a las prácticas será obligatoria. GUÍA DE APRENDIZAJE Página 8 de 8