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Ficha de la asignatura: SISTEMAS DE PERCEPCIÓN
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Ficha de la asignatura

GUÍA DOCENTE
37803 - SISTEMAS DE PERCEPCIÓN (2017-18)

Código37803
Crdts. Europ.6


Departamentos y Áreas
DepartamentosÁreaCréditos teóricos presencialesCréditos prácticos presencialesDpto. Respon.Respon. Acta
FISICA, INGENIERIA DE SISTEMAS Y TEORIA DE LA SEÑALINGENIERIA DE SISTEMAS Y AUTOMATICA1,21,2


Estudios en los que se imparte
MÁSTER UNIVERSITARIO EN AUTOMÁTICA Y ROBÓTICA


Contexto de la asignatura para el curso 2017-18


Los sistemas de percepción tienen múltiples y variadas aplicaciones entre las que se encuentran las que tienen como objetivo la detección, monitorización o inspección y la identificación o reconocimiento de uno o varios elementos en un entorno.  El sistema de percepción más versátil se basa en sensores de cámara de video. A partir de éstos es posible adquirir imágenes de uno o varios objetos en una escena que, procesadas y segmentadas convenientemente permiten extraer características que puede ser empleadas para identificar y reconocer que objetos hay en la escena o si tienen o no defectos o anomalias. En esta asignatura se describen los sistemas de sensorizados más comunes aplicados al ámbito de la robótica y los sistemas automáticos, los cuales permiten percibir información del entorno en los procesos de interacción con éste. Además, se presentan distintas técnicas de procesamiento aplicados a sistemas de sensorizado basado en imagen. Técnicas que tienen especial importancia cuando se requiere analizar una escena captada por un sensor basado en imagen.



Profesor/a responsable
TORRES MEDINA, FERNANDO


Profesores (2017-18)
Grupo Profesor/a
TEORÍA DE 378031GIL VAZQUEZ, PABLO
PROFESOR/A TITULAR DE UNIVERSIDAD
  TORRES MEDINA, FERNANDO
CATEDRATICO/A DE UNIVERSIDAD
PRÁCTICAS DE LABORATORIO DE 378031GIL VAZQUEZ, PABLO
PROFESOR/A TITULAR DE UNIVERSIDAD
  TORRES MEDINA, FERNANDO
CATEDRATICO/A DE UNIVERSIDAD
SEMINARIO / TEÓRICO-PRÁCTICO DE 378031GIL VAZQUEZ, PABLO
PROFESOR/A TITULAR DE UNIVERSIDAD
  TORRES MEDINA, FERNANDO
CATEDRATICO/A DE UNIVERSIDAD
TUTORIES GRUPALS DE 378031GIL VAZQUEZ, PABLO
PROFESOR/A TITULAR DE UNIVERSIDAD
  TORRES MEDINA, FERNANDO
CATEDRATICO/A DE UNIVERSIDAD


Matriculados en grupos principales (2017-18)
Grupo (*)Número
GRUPO 1: TEORÍA DE 37803 19
TOTAL 19


Grupos de matricula (2017-18)
Grupo (*)SemestreTurnoIdiomaDistribución
1  (PRÁCTICAS DE LABORATORIO DE 37803) 1er. T CAS desde NIF - hasta NIF -
1  (TUTORIES GRUPALS DE 37803) 1er. T CAS desde NIF - hasta NIF -
1  (TEORÍA DE 37803) 1er. T CAS desde NIF - hasta NIF -
1  (SEMINARIO / TEÓRICO-PRÁCTICO DE 37803) 1er. T CAS desde NIF - hasta NIF -
(*) 1:GRUPO 1 - CAS
(*) 1:GRUPO 1 - CAS
(*) 1:GRUPO 1 - CAS
(*) 1:GRUPO 1 - CAS


Consulta Gráfica de Horario
   Más informaciónPincha aquí


Horario (2017-18)
ModoGrupo (*)Día inicioDía finDíaHora inicioHora finAula 
CLASE TEÓRICA 1 23/10/2017 23/10/2017 L 16:00 18:30 P1/0001 
  1 24/10/2017 24/10/2017 M 16:00 18:30 P1/0001 
  1 25/10/2017 25/10/2017 X 16:00 18:30 P1/0001 
  1 26/10/2017 26/10/2017 J 16:00 21:00 P1/0001 
  1 30/10/2017 30/10/2017 L 16:00 18:30 P1/0001 
  1 31/10/2017 31/10/2017 M 16:00 18:30 P1/0001 
  1 02/11/2017 02/11/2017 J 16:00 21:00 P1/0001 
  1 06/11/2017 06/11/2017 L 16:00 18:30 P1/0001 
  1 07/11/2017 07/11/2017 M 16:00 18:30 P1/0001 
  1 08/11/2017 08/11/2017 X 16:00 18:30 P1/0001 
PRÁCTICAS DE LABORATORIO 1 23/10/2017 23/10/2017 L 18:30 21:00 0014PB061 
  1 24/10/2017 24/10/2017 M 18:30 21:00 0014PB061 
  1 30/10/2017 30/10/2017 L 18:30 21:00 0014PB061 
  1 31/10/2017 31/10/2017 M 18:30 21:00 0014PB061 
  1 06/11/2017 06/11/2017 L 18:30 21:00 0014PB061 
  1 07/11/2017 07/11/2017 M 18:30 21:00 0014PB061 
SEMINARIO / TEÓRICO-PRÁCTICO / TALLER 1 27/10/2017 27/10/2017 V 16:00 18:00 0014PB061 
  1 03/11/2017 03/11/2017 V 16:00 18:00 0014PB061 
TUTORIES GRUPALS 1 25/10/2017 25/10/2017 X 18:30 21:00 0014PB061 
  1 27/10/2017 27/10/2017 V 18:00 21:00 0014PB061 
  1 03/11/2017 03/11/2017 V 18:00 21:00 0014PB061 
  1 08/11/2017 08/11/2017 X 18:30 21:00 0014PB061 
(*) CLASE TEÓRICA
 1: GRUPO 1 - CAS
(*) SEMINARIO / TEÓRICO-PRÁCTICO / TALLER
 1: GRUPO 1 - CAS
(*) TUTORIES GRUPALS
 1: GRUPO 1 - CAS
(*) PRÁCTICAS DE LABORATORIO
 1: GRUPO 1 - CAS


Competencias de la asignatura (verificadas por ANECA en grados y másteres oficiales)

MÁSTER UNIVERSITARIO EN AUTOMÁTICA Y ROBÓTICA

Competencias Generales:

    Instrumentales
    • CG1: Asesoramiento sobre elección, adquisición y puesta en marcha de sistemas robóticos y/o de automatización en diferentes aplicaciones.
    • CG2: Tomar decisiones en el diseño y planificación de un proyecto de robótica y/o de automatización teniendo en cuenta criterios de calidad y medioambientales.
    • CG3: Poner en marcha y mantener sistemas robóticos y/o de automatización que satisfagan los requerimientos de aplicaciones industriales o de servicios.
    • CG6: Análisis, síntesis de problemas y toma de decisiones.

    Competencias Generales:

      Interpersonales
      • CG10: Razonamiento crítico.

      Competencias Generales:

        Sistemáticas
        • CG12: Capacidad para aplicar los conocimientos a problemas reales.
        • CG13: Capacidad para trabajar y aprender de forma autónoma.
        • CG14: Capacidad de adaptación a nuevas situaciones fomentando la creatividad y el espíritu emprendedor.

      Competencias Transversales Básicas de la UA
      • CGUA2: Competencias informáticas e informacionales.

      Competencias específicas:

        Visión
        • CEVI1: Analizar y saber aplicar las herramientas y técnicas que permiten la extracción y procesamiento de información visual y saber escoger cuáles son las más adecuadas en función del ámbito de aplicación y del entorno.
        • CEVI2: Manejar herramientas informáticas y software específico para el procesado de las imágenes obtenidas por sensores visuales.
        • CEVI3: Conocer y entender los métodos de reconstrucción y medida de la estructura 3D así como de movimiento en una escena a partir de imágenes digitales.
        • CEVI4: Aplicar métodos, técnicas e instrumentos específicos para la adquisición y formación de imagen.

        Competencias específicas:

          Sensores
          • CESE1: Ser capaz de escoger las características más adecuadas que debe disponer un sistema de percepción de acuerdo a su aplicación en diferentes ámbitos y áreas de automatización industrial o de servicios.
          • CESE2: Analizar y entender la importancia y aplicabilidad de los sistemas de percepción en procesos de sensorización en sistemas robóticos o automáticos.
          • CESE3: Ser capaz de configurar sensores, hardware y software, así como todos los elementos que constituyen un sistema de percepción.
          • CESE4: Analizar y optimizar el diseño de un proceso de toma de medidas para obtener la precisión y exactitud requeridas.
          • CESE5: Evaluar la importancia de los límites de medida de los sistemas sensoriales en la significación de los resultados obtenidos.


Resultados de aprendizaje (Objetivos formativos)
  • Adquisición de la capacidad para entender el funcionamiento de un sistema de percepción.
  • Capacidad para manejar sensores y adquirir datos con ellos.
  • Implementación de esquemas algorítmicos que permitan modelar etapas de procesamiento de imágenes.
  • Realización de pequeños proyectos de sensorización para facilitar la implantación e integración con sistemas robóticos y/o automatizados más complejos.


Objetivos específicos aportados por el profesorado para el curso 2017-18

Competencias específicas
-  Ser capaz de escoger las características más adecuadas que debe disponer un sistema de percepción de acuerdo a su aplicación en diferentes ámbitos y áreas de automatización industrial o de servicios.
-  Analizar y entender la importancia y aplicabilidad de los sistemas de percepción en procesos de sensorización en sistemas robóticos o automáticos.
-  Ser capaz de configurar sensores, hardware y software, así como todos los elementos que constituyen un sistema de percepción.
- Analizar y optimizar el diseño de un proceso de toma de medidas para obtener la precisión y exactitud requeridas.
- Evaluar la importancia de los límites de medida de los sistemas sensoriales en la significación de los resultados obtenidos
- Analizar y saber aplicar las herramientas y técnicas que permiten la extracción y procesamiento de información visual y saber escoger cuáles son las más adecuadas en función del ámbito de aplicación y del entorno.
- Manejar herramientas informáticas y software específico para el procesado de las imágenes obtenidas por sensores visuales.
- Conocer y entender los métodos de reconstrucción y medida de la estructura 3D así como de movimiento en una escena a partir de imágenes digitales.
- Aplicar métodos, técnicas e instrumentos específicos para la adquisición y formación de imagen.

Resultados:
-Adquisición de la capacidad para entender el funcionamiento de un sistema de percepción.
-Capacidad para manejar sensores y adquirir datos con ellos.
-Implementación de esquemas algorítmicos que permitan modelar etapas de procesamiento de imágenes.
-Realización de pequeños proyectos de sensorización para facilitar la implantación e integración con sistemas robóticos y/o
automatizados más complejos.



Contenidos para el curso 2017-18

Teoría:

Tema 1. Metodologías para la presentación de trabajos científicos.
Tema 2. Cámaras. Procesamiento digital de imágenes. Fltrado y transformaciones espaciales. Espacio de color.
Tema 3. Extracción de características, descriptores y momentos.
Tema 4. Segmentación e interpretación de imágenes.
Tema 5. Procesamientos morfológicos.


Prácticas:

Se plantearán prácticas sobre los siguientes temas:
-Práctica 1. Preprocesamiendo de imagen digital: Suavizados, Resaltes, Conversiones de espacios, etc.
 Práctica 2. Extracción y detección de características: Corners, Keypoints, Contornos, Momentos, etc.
Práctica 3. Segmentación de objetos.
Práctica 4. Procesos morfológicos: Apertura, cierre, gradientes, top-hat, etc.

Seminarios:

Se realizarán seminarios impartidos por expertos externos a la UA de temas relacionados con la asignatura.

Tutorías:


Trabajo y/o proyectos sobre “Sistemas de visión y sus aplicaciones en la  industria regional”. Este trabajo se desarrollará, con ayuda de lo aprendido en los seminarios y lo visto en clase de teoría y de prácticas.

Trabajos y/o proyectos sobre “Inspección: Detección de defectos y Medición”. Este trabajo se desarrollará, con ayuda de lo aprendido en los seminarios y lo visto en clase de teoría y de prácticas,.



Instrumentos y Criterios de Evaluación 2017-18

- Clases de teoría y problemas (sobre 50% de la nota final). Los conocimientos y habilidades adquiridas por el alumno en las clases de teoría serán evaluados mediante la realización de cuestiones y resolución de ejercicios teórico-prácticos.

- Prácticas (sobre 30% de la nota final). Los conocimientos y habilidades adquiridas por el alumno en las prácticas se evaluarán mediante la entrega de informes en los que el alumno realizará un análisis crítico de su trabajo. Haciendo especial hincapié en un análisis del problema a revolver en el experimento, una toma de decisiones sobre las técnicas y herramientas empleadas para resolverlo, y finalmente una explicación detallada y crítica de los resultados obtenidos.

- Seminarios (sobre 10% de la nota final). Se tendrá en cuenta que el alumno asista a los seminarios y/o estudie las diferentes temáticas de la materia expuestas en ellos. El aprovechamiento de los seminarios se evaluará mediante pequeños cuestionarios y/o la elaboración de pequeños informes donde se enfatizará sobre los principales aspectos presentados por los ponentes.

- Tutorías (sobre 10% de la nota final). Para concluir, el profesorado tendrá en consideración el grado de interés que el alumno muestra en la participación en tutorías, así como la participación y actitud del alumnado en las clases tanto de teoría como de prácticas.

- La asignatura se recuperará de forma completa en la convocatoria extraordinaria mediante un examen final que cubre la totalidad de conocimientos teóricos y prácticos.

TipoCriterioDescripciónPonderación
ACTIVIDADES DE EVALUACIÓN DURANTE EL SEMESTRE

Los conocimientos y habilidades que el alumno ha adquirido en las clases de teoría y problemas se evaluarán según su participación y actitud en esas mismas clases, y según documentación entregada por el alumno con los resultados a problemas propuestos.

Clases de Teoría y problemas50
ACTIVIDADES DE EVALUACIÓN DURANTE EL SEMESTRE

Las habilidades adquiridas durante el desarrollo de las actividades en las prácticas se evaluarán mediante informes que los alumnos entregarán, y donde explicarán los resultados obtenidos y las conclusiones que se pueden extraer de los experimentos.

Prácticas30
ACTIVIDADES DE EVALUACIÓN DURANTE EL SEMESTRE

Se tendrá en cuenta que el alumno asista o estudie los seminarios de la materia, y los alumnos deberán entregar pequeños informes sobre los mismos, donde se destaquen los principales aspectos mostrados por los ponentes y las conclusiones. En las clases de teoría y problemas también se debatirá sobre los contenidos de los seminarios.

Seminarios10
ACTIVIDADES DE EVALUACIÓN DURANTE EL SEMESTRE

Finalmente se considerará el grado de participación del alumno en las tutorías de grupos a partir de su asistencia a las mismas y el informe de los proyectos desarrollados.

Tutorías10
TOTAL100


Fechas de exámenes oficiales para el curso 2017-18
ConvocatoriaGrupo (*)fechaHora inicioHora finAula(s) asignada(s)Observ:
Periodo ordinario para asignaturas de primer semestre 05/02/2018   Prácticas
Pruebas extraordinarias para asignaturas de grado y máster 10/07/2018   Prácticas
** La franja horaria asociada al examen solo hace referencia a la reserva del aula y no a la duración del propio examen **
(*) 1:GRUPO 1 - CAS
(*) 1:GRUPO 1 - CAS
(*) 1:GRUPO 1 - CAS
(*) 1:GRUPO 1 - CAS


Enlaces relacionados
Sin Datos


Bibliografía

Conceptos y métodos en Visión por Computador [En línea]
Autor(es):Profesores de universidades españolas, miembros del grupo de visión de CEA (Editores: Enrique Alegre, Gonzalo Pajares, Arturo de la Escalera)
Edición:Madrid, España : Comite Español de Automática (CEA), 2016.
Notas:Es gratuito y de libre distribución no es necesario comprarlo.
ISBN:978-84-608-8933-5
Categoría:Complementario (*3)
 [ Acceso al catálogo de la biblioteca universitaria ]  [ Enlace al recurso bibliográfico

Concise computer vision: an introduction into theory and algorithms
Autor(es):KLETTE, Reinhard
Edición:Datos no disponibles.
ISBN:978-1447163190
Categoría:Complementario (*3)
 [ Enlace al recurso bibliográfico

Practical OpenCV (Technology in Action)
Autor(es):BRAHMBHATT, Samarth
Edición:Datos no disponibles.
Notas:Enlace a la versión electrónica: http://link.springer.com/book/10.1007/978-1-4302-6080-6 [Consultado: 22 octubre 2014]
ISBN:978-1-4302-6080-6
Categoría:Complementario (*3)
 [ Enlace al recurso bibliográfico

Introduction to Video and Image Processing
Autor(es):MOESLUND, Thomas B.
Edición:Londres : Springer-Verlag London Limited, 2012.
ISBN:978-1-4471-2502-0
Categoría:Básico (*3)
 [ Acceso al catálogo de la biblioteca universitaria ]  [ Enlace al recurso bibliográfico

Computer vision metrics: textbook edition. Survey, Taxonomy and analysis of computer vision, ...
Autor(es):KRIG, Scott
Edición:Datos no disponibles.
Notas:https://www.amazon.com/Computer-Vision-Metrics-Scott-Krig/dp/3319337610/ref=sr_1_24?s=books&ie=UTF8&qid=1476454044&sr=1-24&keywords=computer+vision
ISBN:9783319337616
Categoría:Complementario (*3)
 [ Acceso al catálogo de la biblioteca universitaria ]  [ Acceso a las ediciones anteriores ]  [ Enlace al recurso bibliográfico

Digital image processing
Autor(es):GONZÁLEZ, Rafael C.; WOODS, Richard E.
Edición:Upper Saddle River : Pearson-Prentice Hall, 2010.
ISBN:978-0-13-234563-7 (rústica)
Categoría:Sin especificar (*3)
 [ Acceso al catálogo de la biblioteca universitaria ]  [ Acceso a las ediciones anteriores

Learning OpenCV
Autor(es):BRADSKI, Gary ; KAEHLER, Adrian
Edición:Sebastopol : O`Reilly, 2008.
ISBN:978-0-596-51613-0
Categoría:Sin especificar (*3)
 [ Acceso al catálogo de la biblioteca universitaria

Learning OpenCV: Computer Vision with the OpenCV Library
Autor(es):BRADSKI, Gary; KAEHLER, Adrian
Edición:USA : O`Reilly, 2008.
ISBN:978-0-596-51513-0
Categoría:Sin especificar (*3)
 [ Acceso al catálogo de la biblioteca universitaria

Computer vision : algorithms and applications
Autor(es):SZELISKI, Richard
Edición:Datos no disponibles.
ISBN:978-1-84882-934-3
Categoría:Sin especificar (*3)
 [ Acceso al catálogo de la biblioteca universitaria ]  [ Enlace al recurso bibliográfico

Robotics, vision and control : fundamental algorithms in MATLAB
Autor(es):CORKE, Peter
Edición:Berlin : Springer, 2011.
ISBN:978-3-642-20143-1 // 978-3-642-20144-8 (libro electrónico)
Categoría:Sin especificar (*3)
 [ Acceso al catálogo de la biblioteca universitaria ]  [ Enlace al recurso bibliográfico

Image sensors and signal processing for digital still cameras
Autor(es):Nakamura, Junichi
Edición:Datos no disponibles.
ISBN:0849335450
Categoría:Sin especificar (*3)
 [ Acceso al catálogo de la biblioteca universitaria

Image processing, analysis, and machine vision
Autor(es):SONKA, Milan; HLAVAC, Vaclac; BOYLE, Roger
Edición:Ontario : Thomson, 2008.
ISBN:978-0-495-08252-X
Categoría:Sin especificar (*3)
 [ Acceso al catálogo de la biblioteca universitaria ]  [ Acceso a las ediciones anteriores

The image processing handbook
Autor(es):RUSS, John C.
Edición:Boca Ratón : CRC, 2007.
ISBN:978-0-8493-7254-4 (cart.)
Categoría:Sin especificar (*3)
 [ Acceso al catálogo de la biblioteca universitaria

Making Things See: 3D vision with Kinect, Processing, Arduino, and MakerBot
Autor(es):BORENSTEIN, Greg
Edición:Datos no disponibles.
ISBN:978-1-4493-0707-3
Categoría:Sin especificar (*3)
 [ Acceso al catálogo de la biblioteca universitaria ]  [ Enlace al recurso bibliográfico

Understanding machine learning: from theory to algorithms
Autor(es):SHALEV-SHWARTZ, Shai ; BEN-DAVID, Shai
Edición:Datos no disponibles.
Notas:https://www.amazon.com/Understanding-Machine-Learning-Theory-Algorithms/dp/1107512824/ref=mt_paperback?_encoding=UTF8&me=
ISBN:9781107512825
Categoría:Sin especificar (*3)
 [ Acceso al catálogo de la biblioteca universitaria

Handbook of image and video processing
Autor(es):BOVIK, Al
Edición:San Diego y Londres : Academic Press, 2005.
ISBN:978-0-12-119792-6
Categoría:Básico (*3)
 [ Acceso al catálogo de la biblioteca universitaria ]  [ Acceso a las ediciones anteriores ]  [ Enlace al recurso bibliográfico
(*3) Estos apartados hacen referencia a la pertenencia de la obra para la asignatura, no a la calidad de la misma.
Este documento puede utilizarse como documentación de referencia de esta asignatura para la solicitud de reconocimiento de créditos en otros estudios.


Documento para la solicitud de reconocimiento de créditos en otros estudios. Es necesario que se firme en el departamento correspondiente.



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