Enginyeria Tècnica Industrial (esp. Electrònica Industrial) B.O.E. 6-Març-2001

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1 ESCOLA POLITÈCNICA SUPERIOR UNIVERSITAT DE LES ILLES BALEARS Enginyeria Tècnica Industrial (esp. Electrònica Industrial) B.O.E. 6-Març-2001 Assignatura: 4730-Visió Industrial (6 crèdits) Impartició: 3er Curs-1 er Quatrimestre Curs: Professor(s): Yolanda González 0.- DESCRIPTORS B.O.E. Procesado y análisis digital de imágenes. Aplicaciones industriales. 1.- OBJECTIUS La visión artificial, también llamada, visión por computador, se puede definir como el proceso mediante el cual se obtiene, de forma automática, información del mundo que nos rodea a partir de una o más imágenes bidimensionales captadas del mismo. La visión por computador es una disciplina de creciente y continuo interés en el campo científico-técnico como consecuencia de la importancia y número de las posibles aplicaciones. Los objetivos que persigue esta asignatura van desde la introducción de los conceptos básicos abordados en la visión por computador, profundizando en las técnicas de procesamiento de imágenes y de reconocimiento de patrones, hasta la adquisición de experiencia práctica en el desarrollo de aplicaciones industriales de la visión por computador. 2.- PROGRAMA 2.1- Teoria (30 horas) 1. Presentación de la asignatura. Introducción. (2 horas) 1.1. El problema de la visión Relación con otras áreas de conocimiento Campos de aplicación Etapas en un proceso de visión por computador. 2. Elementos de un sistema de visión por computador. (4 horas) 2.1. Modelo visual humano Esquema general de un sistema de visión por computador Fundamentos ópticos Modelo de pin-hole Ópticas tipo Zoom Profundidad de campo Aberraciones ópticas: cromáticas y geométricas Iluminación Tipos de iluminación Direccional Difusa A contraluz Oblicua Estructurada Coaxial Polarizada.

2 Fuentes de luz Fuentes incandescentes Fluorescentes Diodos LED Luz estreboscópica Láser Formación de la imagen: Cámaras Cámaras de tubo Cámaras de estado sólido (CCD) Características de las cámaras CCD matriciales Arquitectura de las cámaras CCD matriciales Arquitecturas orientadas al tratamiento digital de imágenes Tarjetas de adquisición y procesamiento de imágenes Digitalizadores de imagen (frame grabbers) Digitalizadores de imágenes con un procesador específico Tarjetas de procesamiento paralelo. 3. Formación de la imagen. Imágenes digitales. (3 horas) 3.1. Concepto de imagen Digitalización de la imagen Muestreo espacial Cuantificación: Nivel de gris Relaciones básicas entre píxeles Medidas de distancia Vecindad Conectividad Imágenes en color Espacio RGB Espacio HSI. 4. Operadores de imagen. (4 horas) 4.1. Procesamiento espacial Convoluciones Correlación Procesamiento frecuencial Muestreo Series de Fourier Transformada de Fourier Traslación Rotación Separabilidad Propiedad distributiva Escalado Transformada rápida de Fourier Procesamiento aritmético Suma Resta Multiplicación División Procesamiento lógico AND OR NOT Procesamiento geométrico Traslación Rotación Interpolación. 5. Preprocesamiento de la imagen. (3 horas)

3 5.1. Manipulación del contraste Modificación de amplitud (nivel de gris) Modificación del histograma Eliminación de ruido Técnicas en el dominio espacial Técnicas en el dominio frecuencial. Filtros Realce de la imagen Técnicas en el dominio espacial Técnicas en el dominio frecuencial. Filtros Falso color. 6. Procesado y extracción de características. (4 horas) 6.1. Transformaciones morfológicas de las imágenes Binarización Erosión y dilatación Apertura y cierre Esqueletización Detección de bordes Operadores basados en la primera derivada Operador de Roberts Operador de Sobel Operador de Prewitt Algoritmo de Canny Operadores basados en la segunda derivada Operador Laplaciano Detección de líneas Códigos de cadena Transformada Hough Detección de esquinas Texturas. 7. Segmentación. Reconocimiento de objetos. (4 horas) 7.1. Segmentación basada en la frontera Unión de bordes mediante seguimiento del contorno Unión de bordes mediante la Transformada de Hough Segmentación basada en regiones Umbralización Reconocimiento de objetos Enfoque basado en la teoría de decisión Métodos sintácticos. 8. Técnicas avanzadas. (3 horas) 8.1. Obtención de profundidad Visión estereoscópica Geometría epipolar Correspondencia de características Restricciones aplicables Métodos basados en el área Métodos basados en las características Cálculo de la profundidad Triangulación activa Técnicas basadas en proyección de puntos Técnicas basadas en proyección de líneas Reconocimiento de formas tridimensionales Segmentación y descripción de superficies Definición de las clases de formas Inferencia y descripción de objetos Reconocimiento de objetos 3D. 9. Aplicaciones de la visión artificial en entornos industriales. (3 horas)

4 9.1. Líneas de producción Control del etiquetado de los recipientes de gel Kinesias, desarrollado por CONTER Control de Energía S.A Control de calidad y clasificación Inspección y clasificación automática de pasta de papel, desarrollado por el Dpto. de Ingeniería de Sistemas y Automática de la Universidad Politécnica de Madrid para la Empresa Nacional de Celulosa Española Industria farmacéutica Spray VIEW Spray Characterization System, desarrollado por Image Therm Engineering y Muro Pharmaceutical Pràctica (30 horas) De los 3 créditos prácticos, la mayor parte de las horas se dedicarán a la realización de prácticas de laboratorio, dejando un mínimo número de horas (aproximadamente 5 horas, en total) para la realización de prácticas de pizarra. Se distinguirá entre dos tipos de prácticas de laboratorio. Las orientadas a la comprensión del contenido teórico visto en el aula y las orientadas a solucionar problemas reales en entornos industriales utilizando un sistema de visión artificial. La principal diferencia entre ambos tipos es que en el primero el alumno aplicará únicamente una de las técnicas vistas en el aula y en el segundo, se utilizarán algoritmos más complejos que combinen diferentes conceptos teóricos. A lo largo de la realización de las prácticas de laboratorio se plantearán casos prácticos que reflejen fielmente sistemas de visión industrial actuales. Para la realización de las prácticas se utilizará Matlab, junto con el paquete específico de procesamiento de imágenes Image Processing Toolbox. 3.- BIBLIOGRAFIA Bibliografía Básica: de la Escalera, A. (2001). Visión por Computador. Pretince Hall. González, J. (1999). Visión por Computador. Paraninfo. Pajares, G. and de la Cruz, J. M. (2001). Visión por Computador. Imágenes Digitales y Aplicaciones. RAMA. Bibliografía Complementaria: Ballard, D. and Brown, C. (1982). Computer Vision. Prentice Hall. Cantoni, V. and Guerra, C., editors (2000). Computer Architectures for Machine Perception, CAMP'2000. IEEE Computer Society. Demant, C., Streicher-Abel, B., and Waszkewitz, P. (1999). Industrial Image Processing. Visual Quality Control in Manufacturing. Springer Verlang. González, R. C. and Woods, R. E. (1993). Digital Image Processing. Addison-Wesley. González, R. and Wintz, P. (1987). Digital Image Processing. Addison Wesley. Haralick, R. C. and Shapiro, L. G. ( ). Computer and Robot Vision. Addison-Wesley. Hecht, E. and Zajac, A. (1989). Óptica. Addison-Wesley Iberoamericana. Horn, B. K. P. (1988). Robot Vision. The MIT Press. Jain, R., Kasturi, and Schunck, B. G. (1995). Machine Vision. McGraw Hill. López, A., Llumbreras, F., et al. (1997). Aplicaciones de la Visió por Ordenador a la Industria. CVC Bellaterra. Russ, J. C. (1995). The Image Processing Handbook. CRC Press, 2 a edition.

5 Trucco, E. and Verri, A. (1998). Introductory Techniques for 3-D Computer Vision. Prentice Hall. Vitria, J. (1995). Visión per Computador. Universidad Autónoma de Barcelona. Bibliografía Parte práctica: Magrab, E. B., Azarm, S., Balachandran, B., Duncan, J., Herold, K., and Walsh, G. (2000). An Engineer's Guide to MATLAB. Prentice Hall. Hunt, B. R., Lipsman, R. L., Rosenberg, J. M., et al. (2001). A Guide to MATLAB : for Beginners and Experienced Users. Cambridge University Press. Palm, W. J. (2001). Introduction to MATLAB 6 for Engineers. McGraw Hill. 4.- CRITERIS D'AVALUACIÓ El peso otorgado a cada método de evaluación será de un 20% a la evaluación continua, un 40% al examen escrito y un 40% a la parte práctica, siempre que hayan sido superados el examen y la parte práctica independientemente. 5.- TUTORIES Lunes de 10:30 a 13:30 Martes de 9:30 a 12: ADREÇA ELECTRÒNICA I ALTRES INFORMACIONS Edificio: Anselm Turmeda - 1ª planta - Despacho: 36 Teléfono: y.gonzalez@uib.es