Visi n de m quina aplicaciones a la industria
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Departamento de Electrónica, Instrumentación y Control Facultad de Ingeniería en Electrónica y Telecomunicaciones. Visión de Máquina: Aplicaciones a la Industria. Ingeniería en Automática Industrial. Elena Muñoz España Juan Fernando Flórez M. Objetivos Generales.

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Visión de Máquina: Aplicaciones a la Industria

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Visi n de m quina aplicaciones a la industria

Departamento de Electrónica, Instrumentación y ControlFacultad de Ingeniería en Electrónica y Telecomunicaciones

Visión de Máquina:Aplicaciones a la Industria

Ingeniería en Automática Industrial

Elena Muñoz España

Juan Fernando Flórez M.


Objetivos generales

Objetivos Generales

  • Proporcionar las bases para desarrollar aplicaciones industriales de procesamiento digital de imágenes (PDI).

  • Realizar el estudio y diseño de soluciones de PDI a problemas de inspección automática, control de calidad y medición de alta precisión.


Visi n de m quina aplicaciones a la industria

Introducción a la Visión de Máquina

Involucra la detección de datos de visión y su interpretación por un PC.

Involucra como equipos:

1. Cámara + sistemas de lentes + iluminación.

2. Equipos de digitalización

3. Equipos HW PC de alta capacidad y velocidad.

4. Sistema SW de procesamiento.


Visi n de m quina aplicaciones a la industria

El funcionamiento de un SVM se puede dividir grosso modo en las siguientes etapas.

1. Adquisición y digitalización de datos de la imagen.

2. Análisis y procesamiento de la imagen.

3. Aplicación en el proceso.


Visi n de m quina aplicaciones a la industria

  • Los SVM deben cumplir dos requisitos para aplicarlos industrialmente:

    • 1. Deben ser económicos.

    • 2. Tiempo de respuesta corto

  • Aplicaciones comunes:

  • Selección de objetos de ubicac aleat.

  • Identificación de objetos.

  • Inspección.


  • Visi n de m quina aplicaciones a la industria

    PRE

    PROCESAMIENTO

    RECONOCIMIENTO CLASIFICACIÓN

    INTERPRETACIÓN

    DE LA ESCENA

    EXTRACCIÓN DE CARACTERÍSTICAS

    SEGMENTACIÓN

    Procesamiento y Análisis de Imágenes

    Este proceso se realiza a lo largo de las siguientes etapas:

    imagen de entrada

    Imagen acondicionada

    Patrón de características

    objetos separados

    A la aplicación

    tipos de objeto


    Visi n de m quina aplicaciones a la industria

    Sistema de Conducción de Robots Móviles con Visión de Máquina


    Visi n de m quina aplicaciones a la industria

    Ejemplo aplicado a la

    conducción de un robot móvil

    Objetivo:

    A partir de una imagen preprocesada de 400*300 pixeles de un móvil ubicado en un ambiente de 1.20*1.50, deducir su estado(localización: posición + orientación.)


    Visi n de m quina aplicaciones a la industria

    Paso1: Segmentación (histograma)

    Calculo del histograma de la imagen y análisis de los niveles de umbralización.


    Visi n de m quina aplicaciones a la industria

    Paso1: Segmentación (Umbralización)

    La imagen se transforma de escala de grises a binaria.


    Visi n de m quina aplicaciones a la industria

    Paso1: Segmentación (Filtrado Partículas)

    Filtro de partículas: criterio área.

    las partículas entre 1 y 1000 pixeles se remueven.

    1 objeto

    12 objetos


    Visi n de m quina aplicaciones a la industria

    X

    Y

    Paso2: Extracción de Características

    (Medición de Características)

    Objetivo: determinar el estado del móvil:

    Localización = posición + orientación.

    1 objeto

    12 objetos


    Procesamiento b sico

    Procesamiento básico

    Funciones básicas:

    Threshold (imagen binaria)

    Imagen en escala de grises

    Histograma


    Ejemplo de aplicaci n industrial

    Ejemplo de Aplicación Industrial


    Ejemplo

    Ejemplo

    • Solución a un problema de automatización en una Avícola de la región

    • Desafío: Realizar la clasificación automática de los pollos procesados con un mínimo de intervención humana.


    Visi n de m quina aplicaciones a la industria

    IMAQ PCI-1409

    LabVIEW

    Cable BNC

    • IMAQ PCI-1409

    • LabVIEW

    • IMAQ Vision

    Cámara

    Cubículo con luz controlada

    Producto clasificado

    Cinta transportadora

    Hw - Sw requerido:


    Contenido

    Contenido

    1.FUNDAMENTOS: Percepción visual, Formación y características de la imagen, Imágenes digitales, Etapas y componentes de un sistema de visión industrial, Histograma de una imagen, Transformaciones de Look Up Table, Operadores aritméticos y lógicos

    2.FILTRADO: Conceptos y fundamentos de filtrado espacial y en frecuencia. Promediado del entorno, mediana, filtrado paso bajo, paso alto, gradiente, laplaciano, gaussiano, operadores de roberts y de prewitt, Canny.

    • SEGMENTACIÓN Y EXTRACCIÓN DE CARACTERÍSTICAS: Segmentación por umbralización y por crecimiento, división y fusión de regiones. Morfología matemática Extracción de líneas rectas Transformada de hough. Extracción de características. Análisis cuantitativo

    • RECONOCIMIENTO DE OBJETOS. Clasificadores


    Contenido1

    … Contenido

    5.APLICACIONES INDUSTRIALES

    Control de calidad

    Selección y clasificación de piezas

    Ejemplos adicionales.

    • PROYECTO DE APLICACIÓN.

      • Sistema de Identificación de figuras geométricas y colores

      • Sistema de reconocimiento de placas de vehículos

      • Sistema de inspección y seguimiento visual de personas

      • Sistema de seguridad visual para el ingreso de personas

      • Sistema Hombre-Máquina visual para interacción con el computador

      • Sistema de navegación visual de un robot en interiores no controlados

      • Sistema de inspección visual de piezas a color

      • Sistemas de conteo de partículas microscópicas visual automático


    Recursos hardware

    Recursos Hardware

    • Cámara: B/N simple analógica RS – 170

    • Cámaras Digitales 1024x720

    • 3. Sistema de Lentes : SUN Vari focal

    • 4. Tarjeta PCI 1409 NI


    Recursos software

    Recursos Software

    • LabVIEW

    • IMAQ Vision

    • IMAQ Vision Builder

    • Image Processing Toolbox – Matlab

    • OpenCV


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