Control orbital de robots móviles basado en visión por ordenador

El objetivo final del trabajo es la programación de un sistema de navegación para robots basado en la identificación de marcadores visuales. En concreto, se desarrollarán estrategias para la navegación autónoma girando en torno a una geometría con marcadores en su superficie y en torno a un único marcador colocado en el suelo.Para ello se diseñarán programas que detecten los marcadores, calculen la posición y orientación de la cámara con respecto a ellos y trasladen el robot de acuerdo a los datos obtenidos.<br /

Application of textural descriptors for the evaluation of surface roughness class in the machining of metals

La medición de la rugosidad superficial ha sido una cuestión de especial interés en la investigación de mecanizado de metales durante los últimos cincuenta años. El acabado superficial se puede evaluar mediante algunos parámetros de rugosidad definidos en las normas internacionales. Estas normas están orientadas a dispositivos de medición táctiles que proporcionan registros bidimensionales del perfil de la pieza. Sin embargo, en la última década, la mejora de la visión computarizada y la óptica ha animado a muchos grupos a investigar en la aplicación de estas tecnologías. La evaluación de rugosidad de la superficie no es una excepción. La ventaja de la visión por ordenador en esta área es la caracterización de amplias áreas de superficie proporcionando más información (información 3D). En este contexto, este documento propone un método basado en la visión por ordenador para evaluar la calidad superficial delas piezas mecanizadas. El método consiste en el análisis de imágenes de acabado superficial de piezas mecanizadas mediante cinco vectores de características basados en momentos: Hu, Flusser, Taubin, Zernike y Legendre. Atendiendo a estos descriptores las imágenes se clasificaron en dos clases: baja rugosidad y alta rugosidad, utilizando el algoritmo del vecino k-nn y las redes neuronales. Los momentos utilizados como descriptores en este artículo muestran un comportamiento diferente con respecto a la identificación del acabado superficial, concluyendo que los descriptores Zernike y Legendre proporcionan el mejor rendimiento. Se logró una tasa de error del 6,5% utilizando descriptores Zernike con clasificación k-nn

Aplicación de la realidad aumentada en dispositivos móviles para la recreación de restos arqueológicos.

El desarrollo de la tecnología móvil ha cambiado la forma de interactuar con el entorno, ofreciendo cada día nuevas soluciones con un alto componente visual y de geoposicionamiento. En este sentido los yacimientos arqueológicos y otros lugares históricos o de interés pueden verse altamente beneficiados de la llamada realidad aumentada. En el presente trabajo se ofrece una nueva aplicación de la topografía y fotogrametría lejos de las concepciones clásicas relacionadas con el trabajo en obra, catastral o cartográfico. Se establece un estudio de los distintos avances en visión por ordenador y realidad aumentada para ofrecer una nueva forma de visitar el yacimiento arqueológico de Complutum. El proyecto se resume en los siguientes puntos: - Levantamiento y recreación de los restos del parque arqueológico de Complutum. - Estudio de las distintos avances en la visión por ordenador, así como de las soluciones en Tracking tanto 2D como 3D. - Desarrollo de una aplicación para dispositivos Android que implemente estas funciones para recrear el yacimiento mediante realidad aumentada

Realidad extendida y sus aplicaciones

El Profesor Francisco J. Perales López desempeña sus funciones en Universidad de la Universidad de las Islas Baleares, España. Investigador y docente del Departamento de Matemáticas e Informática de la UIB en el área de gráficos y visión por ordenador. Director del la Unidad de Gráficos y Visión e Inteligencia Artificial.Facultad de Informátic

Realidad extendida y sus aplicaciones

El Profesor Francisco J. Perales López desempeña sus funciones en Universidad de la Universidad de las Islas Baleares, España. Investigador y docente del Departamento de Matemáticas e Informática de la UIB en el área de gráficos y visión por ordenador. Director del la Unidad de Gráficos y Visión e Inteligencia Artificial.Facultad de Informátic

Introducción a las redes neuronales de convolución. Aplicación a la visión por ordenador

Se realiza una explicación de los funcionamientos de una red neuronal junto con su historia y una comparación teórico práctica con la estadística clásica. Seguido de una introducción a las redes neuronales de convolución.Se finaliza el trabajo con el desarrollo de una red neuronal convolucional para la clasificación de tickets mediante imágenes.<br /

Diseño de una metodología para el procesamiento de imágenes mamográficas basada en técnicas de Aprendizaje Profundo

El Aprendizaje Profundo es un subcampo dentro del Aprendizaje de Máquina que utiliza diferentes algoritmos de aprendizaje automático para modelar abstracciones de alto nivel en datos usando arquitecturas jerárquicas, conocidas como redes neuronales profundas (DNNs). Entre los múltiples algoritmos que se pueden encontrar, existen algunos como las redes neuronales convolucionales (CNNs), los autocodificadores y las redes recurrentes (RNNs), que pueden ser de gran ayuda a la hora de analizar imágenes médicas. El gran potencial que tienen estas técnicas para el análisis de imagen médica reside en su velocidad y eficacia una vez que se tienen una gran cantidad de datos. Su uso se puede aplicar a tareas tan diversas como la detección y segmentación de tumores, así como su seguimiento y control; la visualización y cuantificación del flujo sanguíneo, o a la creación de sistemas de ayuda para interpretación de resultados médicos. Por lo tanto, es lógico pensar que en un futuro serán técnicas cada vez más utilizadas, convirtiéndose muchas de estas tareas algo propio de un ordenador. Los objetivos de este Trabajo de Fin de Grado son los siguientes: - La introducción al Aprendizaje Profundo y a los distintos algoritmos que se emplean actualmente, destacando sus ventajas y desventajas. - Revisar el estado del arte de las técnicas de Aprendizaje Profundo usadas para el análisis de imágenes médicas, así como la identificación de los campos médicos en los que estos algoritmos pueden ser de utilidad. - La identificación de los algoritmos de Aprendizaje Profundo que pueden emplearse en el análisis de imágenes mamográficas. - El diseño de una metodología específica para el procesamiento de imágenes mamográficas utilizando las técnicas mencionadas. Para ello se llevará a cabo un amplio estudio del estado del arte de los diversos algoritmos de Aprendizaje Profundo y de sus usos en el análisis de imagen médica. También se trabajará en la familiarización con algunos de los algoritmos más directamente relacionados con la segmentación de imagen, por su aplicabilidad a la detección de masas y microcalcificaciones en mamografía digital, que serán de vital importancia en la metodología diseñada. Para ello se emplearán distintas fuentes bibliográficas de referencia. Para finalizar, con este Proyecto se quieren señalar las múltiples aplicaciones que tienen los algoritmos de Aprendizaje Profundo en medicina, y resaltar como su uso ayudará a los médicos a tomar mejores decisiones, así como a mejorar los resultados médicos tanto en términos de tiempo como de eficacia

Reconocimiento automático de melanomas mediante técnicas de visión por ordenador y reconocimiento de patrones

El objetivo de este Proyecto Fin de Carrera consiste en clasificar cualquier lesión sospechosa de ser melanoma entre dos grupos. Un grupo correspondiente a las lesiones con cáncer de piel de tipo no melanoma, es decir, lesiones benignas y el otro grupo correspondiente a las lesiones con cáncer de piel de tipo melanoma, es decir, lesiones malignas. Para entender cómo se forman y detectan los melanomas y conocer el tratamiento necesario que se debe aplicar en caso de poseer melanomas, se presenta una breve introducción al melanoma. Dado lo importante que es detectar el melanoma a tiempo, en este proyecto se propone realizar la clasificación mediante métodos de visión por ordenador, es decir, gracias a imágenes digitales. Para ello, se capturan y digitalizan las lesiones gracias a un dermatoscopio manual, que al ser digital, permite añadir una cámara digital. Además, el software empleado para acondicionar y analizar las imágenes digitales capturadas es el software de Matlab. Este software permite crear un programa automático y sencillo que maneja las imágenes. Los principales pasos del programa desarrollado son: · El acondicionamiento y la segmentación (con preprocesado y postprocesado), que consisten en manipular la imagen matemáticamente, de forma que la lesión resulte separada de la piel sana. · La extracción de características, que consiste en determinar los parámetros a partir de la imagen de la lesión y de la segmentación de la misma, basándose en características que definen a los melanomas y que siguen la regla ABCD de la dermatoscopía (Asimetría, Borde, Color y Diferencias estructurales). · La clasificación de las lesiones, que consiste en determinar si una lesión es un melanoma o no, a partir de las características extraídas previamente. En este documento se mencionan numerosos métodos para realizar cada uno de los pasos anteriores. Pero se exponen y detallan: el método de captura, la digitalización, el acondicionamiento, la segmentación, la extracción de características y la clasificación escogidos para aplicarse en una serie de lesiones que forman nuestra base de datos y de los cuales obtenemos unos resultados que son mostrados y explicados al final de la memoria. Posteriormente, se exponen unas breves conclusiones y trabajos futuros y finalmente, se muestra el presupuesto que costaría llevar a cabo este proyecto. ______________________________________________________________________________________________________________________________The aim of this Thesis or PhD is to classify any suspicious lesion between two groups. One of them corresponds to cancer lesions of non – melanoma skin, called benign pigmented lesions and the other group corresponds to lesions of skin cancer melanoma, called malignant melanomas or melanomas. In order to understand how melanomas are formed and detected, and also to know the treatment that is necessary to be applied in case of having melanomas, it is presented a brief introduction to melanoma. Detect an early melanoma is very important, so in this project, it is intended to make the classification by computer vision methods, i.e. by digital images. For this purpose, the lesions are captured and digitalized through a digital manual dermatoscope adding a digital camera. In addition, the software used to improve the conditions and to analyze the digital images is Matlab, because this software allows creating a simple automatic program that handles images. The main steps of the developed program are: · Conditioning and segmentation (with preprocessing and postprocessing), in these steps the program manipulate the image mathematically, so that the result is an image where lesion is separated from healthy skin. · The feature extraction, in this step the program determines parameters from the image and the segmentation of the lesion, based on characteristics that define melanomas. These characteristics are in the ABCD rule of dermatoscopy (Asymmetry, Border, Color and texture). · The classification of lesions, in this step it is determined whether a lesion is a melanoma or not, from the previously extracted features. This document mentions several methods for each of the above steps. But are presented and detailed: the method of capture, digitalization, conditioning, segmentation, feature extraction and classification chosen to apply in a set of lesions that are our database and they give us a results which are shown and explained at the end of the memory. Finally, it is presented some brief conclusions and future works and as a final point of this document, it is shown the budget that would cost to develop this project.Ingeniería Técnica en Electrónic

Estrategia de movimiento basada en deep learning y visión por ordenador para robot cuadrúpedo

La locomoción es uno de los principales desafíos presentes en el campo de la robótica. Esta habilidad expande el alcance de los robots, y les permite resolver un gran abanico de tareas, desde aplicaciones cotidianas del día a día, hasta exploraciones en terrenos desconocidos. En este documento se detalla el desarrollo de una estrategia de movimiento, basada en inteligencia artificial, para un robot cuadrúpedo. El algoritmo desarrollado tiene como objetivo hacer que el robot alcance (de forma autónoma) un determinado objeto. El sistema propuesto está compuesto por varias entidades: un sensor cámara instalado en la parte frontal del robot para capturar imágenes del entorno, una red neuronal convolucional para clasificar la posición relativa del objetivo, y una estructura de robot cuadrúpedo encargada de realizar las acciones de movimiento determinadas por el algoritmo de control. El desarrollo de este proyecto se ha llevado a cabo siguiendo una metodología ascendente. Resolviendo en primer lugar una simplificación del problema planteado, se ha aumentado la complejidad de cada estrategia de movimiento hasta alcanzar resultados satisfactorios. Cada etapa del desarrollo sigue la misma estructura: diseño del algoritmo de control, implementación y análisis de resultados. Gracias a ello, ha sido posible observar cuáles son las virtudes y carencias de cada estrategia de movimiento, permitiendo mejorar el desempeño del sistema en etapas posteriores. El resultado final es una estrategia de movimiento funcional, capaz de conducir el robot hasta el objetivo deseado gracias a los excelentes resultados obtenidos en el modelo de clasificación.Locomotion is one of the main challenges to overcome in robotic technologies, this skill enable robotics to be applied over a wide range of tasks spanning day-to-day applications up to exploration tasks in unknown and far territories. This document details the development of a movment strategy definition on a four-legged robot based on artificial intelligence. The algorithm developed is made to enable the robot reach the objective autonomously, this system is composed of various subsystems: A camera installed in the front, to capture images of the surrounding. A convolutional neural network allows classification of the object's relative position and finally the robot's structural awareness that will execute the movements to be performed as per tasks generated by the control unit. This project has been executed following an ascending methodology. Solving by first a simplification of the proposed problem, the complexity of each movement strategy has been increased until achieve satisfactory results. Each development stage follows the next structure: control algorithm design, implementation and analysis of the performed task. As a result, it has been possible to evaluate the strengths and weaknesses of each movement strategy, and then improve the system performance on subsequent stages. Thanks to the excellent accuracy acquired on the classification models, the final result is a functional movement strategy able to drive the robot to the desired object

Inteligencia artificial y visión por ordenador para evaluar los componentes del rendimiento de la vid en viñedos comerciales

Resumen La estimación del rendimiento es muy importante para la industria vitivinícola, ya que proporciona información útil para la gestión de viñedos y bodegas. Los efectos del cambio climático, como el aumento de las temperaturas y la menor disponibilidad de agua, pueden afectar a los componentes del rendimiento del viñedo. En general, la previsión tradicional del rendimiento se basaba en el recuento manual y destructivo de los racimos y el peso de las bayas. Los métodos convencionales no proporcionan una estimación precisa y son lentos, caros y laboriosos. En este estudio, se utilizaron métodos novedosos que emplean tecnologías digitales como el uso de la detección próxima, la visión por ordenador y la inteligencia artificial para la estimación del rendimiento en viñedos comerciales. La visión por ordenador se utilizó para la detección automática de diferentes características del dosel y para la calibración de ecuaciones de regresión para la predicción del rendimiento por cepa. La inteligencia artificial se utilizó para el recuento automático de racimos. Los resultados mostraron que el algoritmo de aprendizaje profundo fue capaz de detectar racimos con una alta precisión. En conclusión, nuestros resultados demostraron la aplicabilidad de estos nuevos métodos para evaluar los componentes del rendimiento en viñedos comerciales