Guía docente de la asignatura

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1 Guía docente de la asignatura Asignatura Materia VISIÓN ARTIFICIAL EN ENTORNOS DE PRODUCCIÓN INGENIERÍA DE SISTEMAS Módulo Titulación MÁSTER EN INFORMÁTICA INDUSTRIAL Plan MII 543 Código Periodo de impartición 2º CUATRIMESTRE Tipo/Carácter OB Nivel/Ciclo MÁSTER Curso 1º Créditos ECTS 5 Lengua en que se imparte Profesor/es responsable/s Datos de contacto ( , teléfono ) Horario de tutorías Departamento ESPAÑOL GÓMEZ GARCÍA-BERMEJO, Jaime DE LA FUENTE LÓPEZ, Eusebio MIGUEL TRESPADERNE, Félix Jaime Gómez García-Bermejo Despacho:150L Sede Paseo del Cauce, Eusebio de la Fuente López Despacho:142D Sede Paseo del Cauce, Félix Miguel Trespaderne Despacho:142D Sede Paseo del Cauce, De lunes a viernes, previa cita. Ingeniería de Sistemas y Automática (ISA) La Guía Docente de la asignatura Visión Artificial en Entornos de Producción del Máster en Informática Industrial que se imparte en la Escuela de Ingenierías Industriales de la se ajusta al Real Decreto 1393/2007, de 29 de octubre del de 5

2 1. Situación / Sentido de la Asignatura La Visión por Artificial en sus distintas variantes (Visión por Computador, Visión Máquina, Procesamiento de Imágenes y Visión Artificial propiamente dicha) es una disciplina en auge por sus innumerables aplicaciones en robótica, automatización, inspección, control de calidad, seguridad, aplicaciones espaciales, medicina, entretenimiento, etc. La Visión persigue extraer información del mundo físico a partir de imágenes, utilizando un sistema de computación. Desde un punto de vista más ingenieril, un Sistema de Visión es un sistema autónomo que realiza algunas de las tareas del sistema visual humano. Las operaciones que desarrollan los Sistemas de Visión pueden ir desde la simple detección de objetos sencillos hasta la interpretación tridimensional de escenas complejas. En la asignatura se abordan distintos aspectos de la aplicación de la Visión Artificial que van desde la adquisición de las imágenes, su filtrado y la extracción de características hasta la visión tridimensional, todo ello desde la perspectiva de sus aplicaciones prácticas en la vida real, tanto en Entornos de Producción como en otros entornos afines donde la disciplina está cobrando una importancia creciente (servicios, comunicaciones etc.). 1.1 Contextualización Se trata de una asignatura Obligatoria destinada a proporcionan una visión global de lo que es la Visión Artificial en Entornos de Producción en sus diferentes variantes (Visión por Computador, Visión Máquina, Procesamiento de Imágenes y Visión Artificial propiamente dicha). Se considera la docencia como un proceso dinámico basado en nuevos estilos de aprendizaje. Se combinan los contenidos teóricos y prácticos, pues ambos son esenciales en la formación del Máster en Informática Industrial. 1.2 Relación con otras materias La Visión Artificial tiene relación con otras materias de nivel de grado tales como Informática, Programación (en lenguaje C/C++) y Automática. 1.3 Prerrequisitos No existen prerrequisitos para cursar la asignatura, aunque es recomendable que el alumno tenga las competencia en el uso y programación de ordenadores (lenguaje C/C++). 2. Competencias 2.1 Generales Esta asignatura contribuye la adquisición de las siguientes Competencias Generales: G1. Capacidad de análisis y síntesis. G2. Capacidad de organización y planificación del tiempo. G3. Capacidad de expresión escrita. G4. Capacidad para aprender y trabajar de forma autónoma. G5. Capacidad de resolución de problemas. G6. Capacidad de razonamiento crítico/análisis lógico. G7. Capacidad para aplicar los conocimientos a la práctica. G8. Capacidad para la creatividad y la innovación. G9. Capacidad para la motivación por el logro y la mejora continua. 2.2 Específicas Esta asignatura contribuye la adquisición de las siguientes Competencias Generales: 2 de 5

3 E1. Conocimientos básicos sobre el uso y programación de los ordenadores, sistemas operativos, bases de datos y programas informáticos con aplicación en ingeniería E2. Conocimientos sobre los fundamentos de automatismos y métodos de control. E3. Conocimientos de principios y aplicaciones de los sistemas robotizados. E4. Conocimientos sobre los sistemas de Visión Artificial y su aplicación en automatización industrial. 3. Objetivos Al concluir la asignatura el estudiante debe ser capaz de: Definir los conceptos básicos de la Visión Artificial y describir los elementos básicos de un sistema de visión al presentársele un ejemplo del mismo, así como de especificar la función y la importancia de cada uno de estos elementos de cara a que el conjunto realice la función deseada. Identificar situaciones prácticas en el ámbito industrial y afines, donde las técnicas de visión artificial constituyen la herramienta idónea y la más ventajosa frente a otras alternativas, para la resolución del problema que se plantea. Dichas situaciones se inscribirán fundamentalmente en los campos de inspección y control de calidad, la automatización y la robótica. Utilizar herramientas informáticas generales para el análisis y procesamiento de imágenes encaminadas al diseño de sistemas de Visión Artificial con aplicación industrial. Diseñar e implementar soluciones a problemas de Visión utilizando equipos instrumentales específicos, y equipos de computación convencionales y específicos. 4. Tabla de dedicación del estudiante a la asignatura ACTIVIDADES PRESENCIALES HORAS ACTIVIDADES NO PRESENCIALES HORAS Sesiones en Aula convencional (T/M) 20 Estudio y trabajo autónomo individual. 20 Sesiones en Laboratorio (A/L/S) 30 Trabajo autónomo individual. 60 Presentación y discusión de trabajos 5 Total presencial 55 Total no presencial 80(*) (*)Valores estimados. 5. Bloques temáticos TEMAS TÍTULO DEL TEMA HORAS (T) T0 Presentación 1 T1 Introducción a la Visión Artificial 1,5 T2 Cámaras 2,5 T3 Ópticas 2,5 T4 Iluminación 2,5 T5 Visión 3D 5 T6 Visión Industrial y Aplicaciones 5 3 de 5

4 PRACTI CAS P0 TÍTULO DE LA PRÁCTICA OpenCV. Introducción, instalación, tipos de datos, highgui, primeros programa HORAS (A/L/S) P1 Formación de la Imagen: modelos matemáticos 2,5 P2 Captura imágenes de cámara. Binarización. Extracción de características. 2,5 P3 Ajustes por mínimos cuadrados: rectas 2,5 P4 Transformaciones Geométricas 2,5 P5 Transformada de Hough 2,5 P6 Filtrado y Morfología 2,5 P7 Extracción de contornos. Ajuste a Rectas. Poligonalización 2,5 P8 Ajustes por mínimos cuadrados: circunferencias y elipses 2,5 P9 Detectores de puntos característicos. SIFT. 2,5 P10 RANSAC y LMedS 2,5 P12 Estereo: Geometría Epipolar y Matriz fundamental 2,5 2,5 d. Métodos docentes En el Aula Fuera del Aula Método expositivo/lección magistral. Resolución de ejercicios y problemas. Aprendizaje mediante experiencias. Examen Estudio individual (antes y después). Resolución guiada y autónoma (individual) de ejercicios prácticos en laboratorio. Resolución autónoma de ejercicios prácticos. 6. Tabla resumen de los instrumentos, procedimientos y sistemas de evaluación/calificación La evaluación de la asignatura se hará de la forma siguiente: I. Trabajo de búsqueda bibliográfica. Actividad de trabajo autónomo en equipo, realización no presencial y presentación final presencial. II. Trabajo de programación de una aplicación industrial en OpenCV. Actividad de trabajo autónomo en equipo, realización no presencial y presentación final presencial. INSTRUMENTO/PROCEDIMIENTO PESO EN LA NOTA FINAL OBSERVACIONES Trabajo de búsqueda bibliográfica 40% Obligatorio Proyecto 60% Obligatorio 4 de 5

5 7. Consideraciones finales Bibliografía Básica Visión artificial industrial. Procesamiento de imágenes para inspección automática y robótica. E. de la Fuente y F. Miguel., Visión por computador. J. González Jiménez. Paraninfo, Visión por computador. Fundamentos y métodos. A. de la Escalera. Prentice Hall, Visión por computador. Imágenes digitales y aplicaciones. G. Pajares y J. M. de la Cruz. Ra-Ma, 2001 Machine Visión. Theory, algorithms, practicalities. E. R. Davies. Elsevier, Wikipedia. Diversos artículos sobre Computer Vision, Artificial Vision, Machine Visión, Image Processing. 5 de 5

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