Grado en Ingeniería en Electrónica y Automática Industrial Universidad de Alcalá Curso Académico 2014/2015 Curso 4º Cuatrimestre 1º

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1 VISIÓN ARTIFICIAL Grado en Ingeniería en Electrónica y Automática Industrial Universidad de Alcalá Curso Académico 2014/2015 Curso 4º Cuatrimestre 1º

2 GUÍA DOCENTE Nombre de la asignatura: Visión Artificial Código: Titulación en la que se imparte: Departamento y Área de Conocimiento: Carácter: Optativa Créditos ECTS: 6 Curso y cuatrimestre: Profesorado: Grado en Ingeniería en Electrónica y Automática Industrial Departamento de Automática / Área de Ingeniería de Sistemas y Automática 4º Curso / 1º Cuatrimestre David Fernández Llorca Horario de Tutoría: El horario de Tutorías se indicará el primer día de clase Idioma en el que se imparte: Español 1. PRESENTACIÓN La asignatura de Visión Artificial (600034) pretende formar al alumno en los principios fundamentales de los sistemas de adquisición y procesado de imágenes en aplicaciones industriales. La asignatura promueve el estudio y la comprensión de los conceptos y técnicas básicas de adquisición y procesamiento digital de imágenes tanto desde el punto de vista teórico como práctico y su aplicación en el campo de los sistemas industriales. Los principales temas a abordar son: integración de sistemas de adquisición de imágenes, fundamentos del procesamiento digital de imágenes, técnicas de procesamiento de imágenes en el dominio del espacio y de la frecuencia, segmentación de imágenes, técnicas de reconocimiento y seguimiento de objetos, y ejemplos de aplicación en sistemas industriales. Para un buen aprovechamiento de la asignatura es aconsejable cierto dominio del lenguaje de programación C/C++ y sistema operativo Linux, para la realización de las prácticas, así como un nivel apropiado en métodos matemáticos aplicados a la ingeniería. 2

3 2. COMPETENCIAS Competencias genéricas: Esta asignatura contribuye a adquirir las siguientes competencias genéricas definidas en el apartado 3 del Anexo de la Orden CIN/352/2009: TR2: Conocimiento en materias básicas y tecnológicas, que les capacite para el aprendizaje de nuevos métodos y teorías, y les dote de versatilidad para adaptarse a nuevas situaciones. TR3: Capacidad de resolver problemas con iniciativa, toma de decisiones, creatividad, razonamiento crítico y de comunicar y transmitir conocimientos, habilidades y destrezas en el campo de la Ingeniería Industrial. Competencias de Carácter Profesional: Esta asignatura contribuye a profundizar en las siguientes competencias de carácter profesional, definidas en el Apartado 5 del Anexo de la Orden CIN/352/2009: CEI9: Conocimientos de principios y aplicaciones de los sistemas robotizados. CEI10: Conocimiento aplicado de informática industrial y comunicaciones. CEI11: Capacidad para diseñar sistemas de control y automatización industrial. Competencias Específicas: CEA1: Capacidad para adquirir, comprender y asimilar conceptos básicos y avanzados en los que se basan los sistemas de visión artificial. CEA2: Capacidad para la integración de tecnologías y sistemas propios de la ingeniería en el contexto específico de la visión artificial para aplicaciones industriales. CEA3: Capacidad para utilizar herramientas de búsqueda de recursos bibliográficos y software relacionados con la visión artificial. CEA4: Obtener las habilidades de comunicación interpersonal y de trabajo en equipo para el trabajo efectivo en proyectos y grupos de trabajo. 3. CONTENIDOS Bloques de contenido (se pueden especificar los temas si se considera necesario) Introducción de la asignatura; Introducción a la visión artificial y sus aplicaciones 2 horas Total de clases, créditos u horas 3

4 Integración de sistemas de adquisición de imágenes digitales Modelado y calibración de cámaras: visión monocular y estéreo 16 horas 8 horas Técnicas básicas de procesamiento de imágenes 12 horas Técnicas de segmentación y reconocimiento en imágenes Métodos de seguimiento y modelado dinámico de objetos en secuencias de imágenes 10 horas 8 horas 4. METODOLOGÍAS DE ENSEÑANZA-APRENDIZAJE.-ACTIVIDADES FORMATIVAS 4.1. Distribución de créditos (especificar en horas) Número de horas presenciales: Número de horas del trabajo propio del estudiante: Total horas 58 horas (56 horas de clase presencial + 2 horas de evaluación) 92 horas 150 horas 4.2. Estrategias metodológicas, materiales y recursos didácticos Sesiones teóricas Sesiones prácticas de resolución de problemas Metodología: sesiones magistrales donde el profesor presenta y explica los aspectos teóricos, complementados con ejemplos prácticos. Se fomentará la participación del alumnado desde la propia construcción de los desarrollos teóricos, hasta la resolución de los ejemplos prácticos propuestos y la discusión de los casos reales. Recursos: pizarra, medios audiovisuales, acceso a Internet, bibliografía. Metodología: clases magistrales de resolución de problemas combinadas con talleres de trabajo grupal e individual. Discusión en grupos pequeños del planteamiento de los problemas y su relación con la teoría. Exposición escrita y oral de alternativas de resolución. Puesta 4

5 en común de resoluciones propuestas. Recursos: pizarra, medios audiovisuales, bibliografía. Sesiones prácticas de laboratorio Tutorías y seminarios Actividades no presenciales Metodología: trabajo práctico en grupos de 2 personas máximo. Explicación inicial y discusión general de la práctica, trabajo colaborativo en cada grupo con la guía del profesor, gestión y buen uso del material, obtención de resultados, interpretación y exposición. Recursos: pizarra, medios audiovisuales, instrumentación y material de laboratorio. Tutorías individuales y/o grupales sobre los contenidos teóricos y prácticos de la asignatura. Resolución de problemas y prácticas por aplicación de la teoría, búsqueda bibliográfica, trabajos en grupo. 5. EVALUACIÓN: Procedimientos, criterios de evaluación y de calificación 5.1 Criterios de Evaluación En todos los procedimientos de evaluación los problemas servirán para evaluar la adquisición de las competencias relativas a la capacidad para la resolución de los problemas matemáticos en la ingeniería, así como para diseñar sistemas de control y automatización industrial con sensores basados en visión artificial y su aplicación industrial. Las cuestiones teóricas permiten evaluar la adquisición de la competencia en la comprensión y dominio de los conceptos básicos sobre las leyes generales de diversas ramas de la ingeniería, así como el conocimiento aplicado de la informática industrial y comunicaciones. Tanto en problemas como en cuestiones teóricas, se evaluará el conocimiento en materias básicas y tecnológicas, que les capacite para el aprendizaje de nuevos métodos y teorías, y les dote de versatilidad para adaptarse a nuevas situaciones. En las cuestiones de laboratorio se evalúa la adquisición de la competencia sobre el uso y programación de los ordenadores, sistemas operativos, bases de datos y programas informáticos con aplicación en ingeniería así como los conocimientos de principios y aplicaciones de los sistemas robotizados basados en visión artificial. Así también se evaluará la capacidad del alumno de resolver problemas con iniciativa, toma de decisiones, creatividad, razonamiento crítico y de comunicar y transmitir conocimientos, habilidades y destrezas en el campo de la Ingeniería Industrial. 5

6 5.2 Procedimientos y Criterios de Calificación Convocatoria ordinaria: a) Según el modelo de evaluación continua El tipo de pruebas a realizar y los porcentajes de peso de tales pruebas que conforman los criterios de calificación de la asignatura según modelo de evaluación continua son los siguientes: 1. Un 30% de la calificación se corresponderá con una prueba de evaluación parcial, que constará de diversas cuestiones teóricas y ejercicios, referidos a los aspectos concretos del temario abarcado en las clases de teoría hasta ese momento. 2. Un 30% de la calificación se corresponderá con la parte de laboratorio. En esta calificación se tendrá en cuenta tanto la superación de las prácticas, como la demostración en el aula de que se han adquirido los conocimientos para llevarlas a cabo. Se tendrá en cuenta la actitud, interés y participación del. Se contempla además la posibilidad de llevar a cabo una prueba de laboratorio que podrá constar de cuestiones teóricas y prácticas o de la resolución de un problema de visión artificial a partir de las herramientas utilizadas en las clases prácticas de laboratorio. 3. Un 40% de la calificación se corresponderá con una prueba de evaluación final, que constará de diversas cuestiones teóricas y ejercicios, referidos a los aspectos concretos de todo el temario abarcado en las clases de teoría y laboratorio. Para superar la asignatura según el modelo de evaluación continua el alumno deberá obtener una nota media final ponderada de los apartados 1, 2 y 3 igual o superior a 5. El alumno que siga el modelo de evaluación continua se considerará no presentado en la convocatoria ordinaria, cuando no se presente a la prueba de evaluación parcial, y no asista al laboratorio pasadas 8 semanas desde el inicio del curso. b) Según el modelo de evaluación no continua Los alumnos tendrán un plazo de quince días para solicitar por escrito al Director de la Escuela Politécnica Superior su intención de acogerse al modelo de evaluación no continua aduciendo las razones que estimen convenientes según lo indicado en la normativa reguladora de los procesos de evaluación de los aprendizajes (aprobada en Consejo de Gobierno de 24 de marzo de 2011, Artículo 10, párrafo 2). La evaluación del proceso de aprendizaje de todos los alumnos que no cursen solicitud al respecto o vean denegada la misma se realizará, por defecto, de acuerdo al Modelo de Evaluación Continua descrito anteriormente. El criterio de calificación de la asignatura para los alumnos que sigan el modelo de evaluación no continua consiste en superar una prueba global que incluirá cuestiones teóricas y ejercicios referidos a los aspectos concretos de todo el temario abarcado en las clases de teoría y laboratorio. Se contempla además la posibilidad de llevar a cabo una prueba de laboratorio que incluya la resolución de un problema 6

7 de visión artificial a partir de las herramientas utilizadas en las clases prácticas de laboratorio. Para superar la asignatura según el modelo de evaluación no continua el alumno deberá obtener una nota igual o superior a 5 en dicha prueba global. Convocatoria extraordinaria: Los alumnos que no hayan superado la asignatura en la convocatoria ordinaria dispondrán de una convocatoria extraordinaria, que consistirá en una prueba global con el mismo esquema que la del modelo de evaluación no continua. Para superar la asignatura en esta convocatoria extraordinaria, el alumno deberá obtener en dicha prueba global una nota igual o superior a BIBLIOGRAFÍA Bibliografía Básica: - Material docente preparado por el profesorado para la asignatura, que será proporcionada a los alumnos de manera directa (servicios de reprografía o de publicaciones), o con su publicación en la web de la asignatura o Blackboard. - David A. Forsyth and Jean Ponce. Computer vision: A Modern Approach. Prentice Hall. Pearson Education International. - Gary Bradski and Adrian Kaehler. Learning OpenCV. Computer Vision with the OpenCV Library. O Reilly. Bibliografía Complementaria: - E. Trucco and A. Verri. Introductory Techniques for 3-D Computer Vision. Prentice Hall. - Richard Hartley and Andrew Zisserman. Multiple View Geometry in Computer Vision. Cambridge University Press. - Oliver Faugeras. Three- Dimensional Computer Vision. A geometric View point. The MIT press. 7

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