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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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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.
slide3

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.

slide4

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.

slide5

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.
slide6

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

slide8

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.)

slide9

Paso1: Segmentación (histograma)

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

slide10

Paso1: Segmentación (Umbralización)

La imagen se transforma de escala de grises a binaria.

slide11

Paso1: Segmentación (Filtrado Partículas)

Filtro de partículas: criterio área.

las partículas entre 1 y 1000 pixeles se remueven.

1 objeto

12 objetos

slide12

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
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.
slide16

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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