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Capitulo 1. Fundamentos Etapas y Componentes de un Sistema de Visión Artificial.

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Presentación del tema: "Capitulo 1. Fundamentos Etapas y Componentes de un Sistema de Visión Artificial."— Transcripción de la presentación:

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2 Capitulo 1. Fundamentos Etapas y Componentes de un Sistema de Visión Artificial

3 Procesamiento y Análisis de Imágenes imagen de entrada objetos separados Patrón de características Imagen acondicionada tipos de objeto A la aplicación SEGMENTACIÓN EXTRACCIÓN DE CARACTERÍSTICAS PRE PROCESAMIENTO RECONOCIMIENTO CLASIFICACIÓN INTERPRETACIÓN DE LA ESCENA

4 Etapas 1. Captación: Es el proceso a través del cual se obtiene una imagen visual. 2. Preprocesamiento: Incluye técnicas tales como la reducción de ruido y realce de detalles. 3. Segmentación: Es el proceso que divide a una imagen en objetos que sean de nuestro interés. 4. Extracción de características: Es el proceso mediante el cual se obtienen características convenientes para diferenciar un tipo de objeto de otro, por ejemplo. tamaño y forma. 5. Reconocimiento y clasificación: Es el proceso que identifica a los objetos de una escena. p.e. Diferentes tipos de piezas en un tablero de juego. 6. Interpretación: Es el proceso que asocia un significado a un conjunto de objetos reconocidos.

5 Sistema de Conducción de Robots Móviles con Visión de Máquina

6 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.)

7 Segmentación (histograma) Calculo del histograma de la imagen y análisis de los niveles de umbralización.

8 Segmentación (Umbralización) La imagen se transforma de escala de grises a binaria.

9 Segmentación (Filtrado Partículas) Filtro de partículas: criterio área. las partículas entre 1 y 1000 pixeles se remueven. 12 objetos 1 objeto

10 Extracción de Características (Medición de Características) Objetivo: determinar el estado del móvil: Localización = posición + orientación. 12 objetos 1 objeto X Y

11 Elementos en la Adquisición

12 Capitulo 1. Fundamentos Etapas y Componentes de un Sistema de Visión Artificial Sistema de iluminación

13 Fuentes de iluminación Iluminación por fibra óptica Iluminación fluorescente Iluminación por diodos LED Iluminación por láser Los factores para escoger el tipo de iluminación son: Intensidad lumínica Duración Tiempo de respuesta Requerimientos de refrigeración Coste Flexibilidad de diseño

14 Formas de iluminación Iluminación posterior El objeto produce una sombra que es detectada por la cámara como una forma en negro sobre el fondo blanco, obteniendo el máximo contraste. Medición precisa de los perfiles de las piezas. Se emplea detección de impurezas en los objetos transparentes o translúcidos

15 Formas de iluminación Iluminación radial Al provenir la iluminación de todo el perímetro del eje de la cámara, reduce las sombras, suaviza las texturas y minimiza la influencia de las rayas, polvo e imperfecciones que pueda tener el objeto inspeccionado en la toma de la imagen. Indicado para la detección de marcas de diferentes colores, tanto en superficies lisas con brillo como en superficies rugosas.

16 Formas de iluminación Iluminación direccional Produce gran contraste, resaltando las texturas, relieves y fisuras del objeto iluminado debido a que cualquier relieve, por pequeño que sea, produce una sombra muy definida. El ángulo de incidencia de la luz respecto al plano de iluminación determinará el grado de resalte de los relieves.

17 Formas de iluminación Campo brillante La fuente de luz incide con un pequeño ángulo sobre la superficie reflectante del objeto. La cámara se coloca con el mismo ángulo de forma que obtenga una imagen reflejada de la fuente de luz en la superficie el objeto inspeccionado. Una posible imperfección en el mismo producirá una mancha oscura en la imagen captada por la cámara. Indicado para detectar rayas, fisuras y deformaciones en objetos con superficies planas y brillantes

18 Formas de iluminación Iluminación esférica El objeto es iluminado desde todas las direcciones con luz difusa, eliminando las sombras y reflejos, suavizando las texturas y minimizando la influencia de las rayas, el polvo y los relieves y curvaturas que pueda tener el objeto inspeccionado. Indicado para la detección de marcas de diferentes colores, tanto en superficies lisas, esféricas, rugosas o con brillo

19 Formas de iluminación Iluminación axial Al provenir la luz desde el mismo eje de la cámara la sombra proyectada no es perceptible por el objetivo. En superficies planas reflectantes si no se utilizara este método de iluminación, la cámara vería reflejado su propio objetivo. Indicado para inspeccionar superficies planas reflectantes y cavidades profundas.

20 Capitulo 1. Fundamentos Formación y características de la imagen

21 Formación de la imagen Proceso mediante el cual los objetos del mundo tridimensional se proyectan en un plano imagen. Captar los rayos luminosos para proyectarlos en el sensor de imagen.

22 Modelo pin-hole y P α O x z P Plano de la Imagen LenteEscena Eje óptico Distancia focalDistancia objeto

23 Modelo de lente delgada y P α O z P Plano de la Imagen LenteEscena Eje óptico Distancia focalDistancia objeto

24 Modelo de Imagen Imagen: Función bidimensional de la luz y la intensidad. f (x, y). Las imágenes que se perciben provienen de la luz reflejada por los objetos. (0,0) x y f(x,y)

25 Modelo de Imagen f (x, y) esta caracterizada por: La cantidad de luz incidente en la escena Irradiación: i (x, y). Determinada por la fuente La cantidad de luz reflejada por los objetos Reflectancia: r (x, y). Determinada por el objeto donde r(x,y)=0 Absorción total r(x,y)=1 Reflexión total

26 Datos típicos Iluminación: En un día claro: El sol puede producir más de cd/pie 2 En un día nublado: menos de 1000 cd/pie 2 En una noche de luna llena: 0.01 cd/pie 2 Interiores: 100 cd/pie 2 Reflectancia: Terciopelo negro: 0.01 Acero inoxidable: 0.65 Muro con pintura blanca: 0.80 Lámina metálica plateada: 0.90 Nieve: 0.93

27 Modelo de Imagen La intensidad f de una imagen monocromática en las coordenadas (x,y) se denomina nivel de gris ( l ) de la imagen en ese punto. Por lo tanto: Usualmente se utiliza el intervalo [0, L] donde l = 0 (negro) l = L (blanco)

28 ¿Qué es una imagen digital? Una matriz de puntos

29 Imagen digital Imagen = imagen digital Imagen = función de la intensidad de la luz f ( x, y ) Resolución: Número de filas y columnas nxm Definición (profundidad): Número de bits usados para codificar la intensidad de un píxel. Ej 8 bits: elemento de dibujo=pixel (0,0) x y f(x,y)

30 Imagen digital: Binaria

31 Imagen digital: Escala de grises

32 Imagen digital: Color

33 Color Síntesis aditiva del color: Consiste en crear colores añadiendo o sumando luz. Colores primarios: rojo, verde y azul. Síntesis sustractiva del color: Consiste en formar nuevos colores restando o sustrayendo luz. Colores primarios: cyan, magenta y amarillo.

34 Modelos de Color: RGB (1, 1, 0) Amarillo (0, 1, 0) Verde (1, 0, 0) Rojo ( 1, 0, 1) Magenta (0, 0, 1) Azul (0, 1, 1) Cian (1, 1, 1) Blanco (0, 0, 0) Negro

35 Modelos de Color: RGB Empleado en gran cantidad de dispositivos como cámaras, escaners, monitores, etc. La codificación del color suele realizarse en rango [0,1] ó [0,255]. El modelo de colores RGB es el empleado en la adquisición de las imágenes (cámaras CCD).

36 Modelos de Color: YIQ - YUV Estos sistemas surgieron para la difusión de la señal de televisión. Ambos modelos codifican el color en componente de luminancia Y que representa la información en escala de grises y en señales IQ o UV, que definen la información del color. YIQ: Sistema NTSC. YUV: Sistema PAL. Sistema SECAM. En procesamiento de imágenes: Suele utilizarse la señal Y, que posee mayor definición que la cromaticidad IQ ó UV. Se emplea en técnicas de compresión.

37 Modelos de Color: YIQ Los componentes YIQ son obtenidos desde los componentes de una imagen RGB usando la transformación: Los elementos de la primera fila suman 1 Los de las siguientes 2 filas suman 0 Para una imagen en escala de grises todos los componentes RGB son iguales y los componentes I y Q son cero

38 Modelos de Color: HSV Las componentes de estos espacios representan a los atributos perceptuales con los que los seres humanos especifican el color percibido: luminancia o intensidad, matiz y saturación.

39 Modelos de Color: HSV Componente H (matiz) de cada píxel RGB es obtenido usando la ecuación. En HSV el matiz se codifica en grados en rango [0,360].

40 Modelos de Color: HSV El componente de saturación esta dado por El componente de la intensidad esta dado por Los valores de saturación e intensidad suelen representarse en rango [0,1] ó [0,255].

41 Capitulo 1. Fundamentos Histograma de una imagen

42 Histograma Diagrama de barras de la propia imagen. Es la función H definida en el rango [0,…,k,…,255]. H(k) = n k k : Nivel de gris n k : No de píxeles con un nivel de gris k n k : No total de píxeles en una imagen

43 Histograma Da información del rango dinámico de una imagen Útil para la segmentación de imágenes Realce y mejora de la calidad de una imagen Da información del contraste.

44 Capitulo 1. Fundamentos Transformaciones de Look Up Table

45 Transformaciones Funciones básicas para logar contraste y brillo en una imagen. Ecualización: Repartir de manera uniforme los niveles de grises entre los píxeles de una imagen. Correcciones gamma:

46 Capitulo 1. Fundamentos Operadores aritméticos y lógicos

47 Operadores aritméticos

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