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Código:
37803
Profesor/a responsable:
TORRES MEDINA, FERNANDO
Crdts. ECTS:
6,00
Créditos teóricos:
1,20
Créditos prácticos:
1,20
Carga no presencial:
3,60
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.
Competencias Transversales Básicas de la UA
Competencias Generales:>>Instrumentales
Competencias Generales:>>Interpersonales
Competencias Generales:>>Sistemáticas
Competencias específicas:>>Visión
Competencias específicas:>>Sensores
Sin datos
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.
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,.
Sin datos
| Digital image processing, fourth edition | |
| Autor(es): | González, Rafael C. |
| Edición: | Upper Saddle River : Pearson-Prentice Hall, 2018; |
| ISBN: | 978-1-292-22304-9 |
| Categoría: | Sin especificar |
| Concise computer vision : an introduction into theory and algorithms | |
| Autor(es): | Klette, Reinhard |
| Edición: | London : Springer, 2014; |
| ISBN: | 1-4471-6320-6 |
| Categoría: | Complementario |
| Computer vision : algorithms and applications | |
| Autor(es): | Szeliski, Richard |
| Edición: | Cham : Springer Nature Switzerland, 2022; |
| ISBN: | 978-3-030-34372-9 |
| Categoría: | Sin especificar |
| Computer Vision Metrics : textbook edition | |
| Autor(es): | Krig, Scott |
| Edición: | Switzerland : Springer International Publishing, 2016; |
| ISBN: | 3-319-33762-9 (libro e.) |
| Categoría: | Complementario |
| Image sensors and signal processing for digital still cameras | |
| Autor(es): | Nakamura, Junichi |
| Edición: | - : CRC , 2005; |
| ISBN: | 0849335450 |
| Categoría: | Sin especificar |
| The image processing handbook | |
| Autor(es): | Russ, John C. ; Neal, F. Brent |
| Edición: | Boca Raton : CRC Press, 2016; |
| ISBN: | 1-4987-4028-6 |
| Categoría: | Sin especificar |
| Learning OpenCV : computer vision with the OpenCV library | |
| Autor(es): | Bradski, Gary |
| Edición: | Sebastopol, CA : O`Reilly, 2008; |
| ISBN: | 978-0-596-51513-0 |
| Categoría: | Sin especificar |
| Handbook of image and video processing | |
| Autor(es): | Bovik, Alan |
| Edición: | Amsterdam y Boston : Elsevier Academic Press, 2005; |
| ISBN: | 978-0-12-119792-6 |
| Categoría: | Básico |
| 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 |
| Conceptos y métodos en Visión por Computador | |
| Autor(es): | Gutierrez Alegre, Enrique |
| Edición: | Madrid, España : Comite Español de Automática (CEA), 2016; |
| ISBN: | 978-84-608-8933-5 (libro e.) |
| Categoría: | Complementario |
| Making Things See : 3D vision with Kinect, Processing, Arduino, and MakerBot | |
| Autor(es): | Borenstein, Greg |
| Edición: | Sebastopol, CA : O`Reilly, 2012; |
| ISBN: | 978-1-4493-2778-8 |
| Categoría: | Sin especificar |
| Introduction to video and image processing : building real systems and applications | |
| Autor(es): | Moeslund, Thomas B. |
| Edición: | London : Springer, 2012; |
| ISBN: | 978-1-4471-2502-0 |
| Categoría: | Básico |
| Practical OpenCV (Technology in Action) | |
| Autor(es): | BRAHMBHATT, Samarth |
| Edición: | - : Apress, 2013; |
| ISBN: | 1-4302-6080-7 |
| Categoría: | Complementario |
| Understanding machine learning: from theory to algorithms | |
| Autor(es): | Shalev-Shwartz, Shai ; Ben-David, Shai |
| Edición: | New York : Cambrige University Press, 2016; |
| ISBN: | 9781107512825 |
| Categoría: | Sin especificar |
| Robotics, vision and control : fundamental algorithms in MATLAB | |
| Autor(es): | Corke, Peter |
| Edición: | Berlin : Springer, 2017; |
| ISBN: | 3-319-54413-6 |
| Categoría: | Sin especificar |
| Learning OpenCV | |
| Autor(es): | BRADSKI, Gary ; KAEHLER, Adrian |
| Edición: | Sebastopol : O`Reilly, 2008; |
| ISBN: | 978-0-596-51613-0 |
| Categoría: | Sin especificar |
- 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.
| Descripción | Criterio | Tipo | Ponderación |
| Clases de Teoría y problemas | 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. |
ACTIVIDADES DE EVALUACIÓN DURANTE EL SEMESTRE | 50 |
| Prácticas | 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. |
ACTIVIDADES DE EVALUACIÓN DURANTE EL SEMESTRE | 30 |
| Seminarios | 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. |
ACTIVIDADES DE EVALUACIÓN DURANTE EL SEMESTRE | 10 |
| Tutorías | 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. |
ACTIVIDADES DE EVALUACIÓN DURANTE EL SEMESTRE | 10 |
| Convocatoria | Fecha | Hora | Grupo - Aula(s) asignada(s) | Observaciones |
| (C2) Periodo ordinario para asignaturas de primer semestre | 05/02/2018 | Prácticas | ||
| (C4) Pruebas extraordinarias para asignaturas de grado y máster | 10/07/2018 | Prácticas |
| Grupo | Semestre | Turno | Idioma | Matriculados |
|---|---|---|---|---|
| Gr. 1 (CLASE TEÓRICA) : GRUPO 1 | 1S | Tarde | CAS | 15 |
| Grupo | Semestre | Turno | Idioma | Matriculados |
|---|---|---|---|---|
| Gr. 1 (PRÁCTICAS DE LABORATORIO) : GRUPO 1 | 1S | Tarde | CAS | 15 |
| Grupo | Semestre | Turno | Idioma | Matriculados |
|---|---|---|---|---|
| Gr. 1 (TUTORÍAS GRUPALES) : GRUPO 1 | 1S | Tarde | CAS | 15 |
| Grupo | Semestre | Turno | Idioma | Matriculados |
|---|---|---|---|---|
| Gr. 1 (SEMINARIO / TEÓRICO-PRÁCTICO / TALLER) : GRUPO 1 | 1S | Tarde | CAS | 15 |
| Grupo | Fecha inicio | Fecha fin | Día | Hora inicio | Hora fin | Aula |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 23/10/2017 | 23/10/2017 | LUN | 16:00 | 18:30 |
0006P1012
|
| 1 | 24/10/2017 | 24/10/2017 | MAR | 16:00 | 18:30 |
0006P1012
|
| 1 | 25/10/2017 | 25/10/2017 | MIE | 16:00 | 18:30 |
0006P1012
|
| 1 | 26/10/2017 | 26/10/2017 | JUE | 16:00 | 21:00 |
0006P1012
|
| 1 | 30/10/2017 | 30/10/2017 | LUN | 16:00 | 18:30 |
0006P1012
|
| 1 | 31/10/2017 | 31/10/2017 | MAR | 16:00 | 18:30 |
0006P1012
|
| 1 | 02/11/2017 | 02/11/2017 | JUE | 16:00 | 21:00 |
0006P1012
|
| 1 | 06/11/2017 | 06/11/2017 | LUN | 16:00 | 18:30 |
0006P1012
|
| 1 | 07/11/2017 | 07/11/2017 | MAR | 16:00 | 18:30 |
0006P1012
|
| 1 | 08/11/2017 | 08/11/2017 | MIE | 16:00 | 18:30 |
0006P1012
|
| Grupo | Fecha inicio | Fecha fin | Día | Hora inicio | Hora fin | Aula |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 23/10/2017 | 23/10/2017 | LUN | 18:30 | 21:00 |
0014PB061
|
| 1 | 24/10/2017 | 24/10/2017 | MAR | 18:30 | 21:00 |
0014PB061
|
| 1 | 30/10/2017 | 30/10/2017 | LUN | 18:30 | 21:00 |
0014PB061
|
| 1 | 31/10/2017 | 31/10/2017 | MAR | 18:30 | 21:00 |
0014PB061
|
| 1 | 06/11/2017 | 06/11/2017 | LUN | 18:30 | 21:00 |
0014PB061
|
| 1 | 07/11/2017 | 07/11/2017 | MAR | 18:30 | 21:00 |
0014PB061
|
| Grupo | Fecha inicio | Fecha fin | Día | Hora inicio | Hora fin | Aula |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 25/10/2017 | 25/10/2017 | MIE | 18:30 | 21:00 |
0014PB061
|
| 1 | 27/10/2017 | 27/10/2017 | VIE | 18:00 | 21:00 |
0014PB061
|
| 1 | 03/11/2017 | 03/11/2017 | VIE | 18:00 | 21:00 |
0014PB061
|
| 1 | 08/11/2017 | 08/11/2017 | MIE | 18:30 | 21:00 |
0014PB061
|
| Grupo | Fecha inicio | Fecha fin | Día | Hora inicio | Hora fin | Aula |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 27/10/2017 | 27/10/2017 | VIE | 16:00 | 18:00 |
0014PB061
|
| 1 | 03/11/2017 | 03/11/2017 | VIE | 16:00 | 18:00 |
0014PB061
|
