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Conferencia Procesamiento digital de imágenes en Java Flisol 2009 – 24 de abril del 2009 - Instituto Tecnológico de Morelia Rogelio Ferreira Escutia.

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1 Conferencia Procesamiento digital de imágenes en Java Flisol 2009 – 24 de abril del Instituto Tecnológico de Morelia Rogelio Ferreira Escutia

2 2 Contenido a) Conceptos Básicos b) Aplicaciones Actuales c) Software utilizado d) Aplicaciones Desarrolladas en Java e) Videos de Aplicaciones

3 3 a) Conceptos Básicos

4 4 Procesamiento de Imágenes Procesamiento Digital de Imágenes: Mejorar la calidad de las imágenes para su posterior interpretación por una persona. Objetivo: Remover objetos Remover problemas por movimiento o desenfoque. Mejorar ciertas propiedades (color, contraste, brillo, etc.). _

5 5 Procesamiento de Imágenes Visión: Extraer características de la imagen para su descripción e interpretación por una computadora. Objetivos: Determinar la localización y tipo de objetos en la imagen. Construir una representación tridimensional de un objeto. Analizar un objeto para determinar sus características. _

6 6 Contenido de una imagen National Instruments, mayo 2005http://ni.com

7 7 Adquisición de imágenes National Instruments, mayo 2005http://ni.com

8 8 Plataforma Java _

9 9 Aplicaciones National Instruments, mayo 2005http://ni.com Aplicación: Robótica móvil y vehículos autónomos. Manufactura (localización, identificación y ensamblado de piezas). Interpretación de imágenes aéreas y de satélite. Análisis e interpretación de imágenes médicas. Interpretación de escritura, dibujos, planos. Análisis de imágenes microscópicas en química, física, biología. Monitoreo de objetos y personas (control y seguridad).

10 10 Ventajas de procesar imágenes Automatizar mediciones precisas. Control de calidad en virtualmente todas las piezas y no únicamente en selección por muestreo. Inspección visual, a alta velocidad, repetitivo y robusto. Alinear componentes con alta precisión. Integración de sistemas pasa/falla con control de movimiento. Sistemas basados en PC trabajan continuamente sin presentar cansancio. National Instruments, mayo 2005http://ni.com

11 11 b) Aplicaciones Actuales

12 12 Revisión de Empaques National Instruments, mayo 2005http://ni.com

13 13 Inspección de materiales National Instruments, mayo 2005http://ni.com

14 14 Medición de objetos National Instruments, mayo 2005http://ni.com

15 15 Inspección de alimentos National Instruments, mayo 2005http://ni.com

16 16 Reconocimiento de Caracteres National Instruments, mayo 2005http://ni.com

17 17 Monitoreo remoto National Instruments, mayo 2005http://ni.com

18 18 Inspección de semiconductores National Instruments, mayo 2005http://ni.com

19 19 Detección de componentes National Instruments, mayo 2005http://ni.com

20 20 Control de Calidad National Instruments, mayo 2005http://ni.com

21 21 Detección de temperatura National Instruments, mayo 2005http://ni.com

22 22 Detección de etiquetas National Instruments, mayo 2005http://ni.com

23 23 Revisión de componentes National Instruments, mayo 2005http://ni.com

24 24 Revisión de bujías National Instruments, mayo 2005http://ni.com

25 25 Análisis de retinas

26 26 Detección de objetos

27 27 Análisis de fotos y mapas aéreos

28 28 Detección de movimiento

29 29 Detección de texturas

30 30 Reconocimiento de ademanes

31 31 Detección de movimiento y rostros

32 32 c) Software utilizado

33 33 Software utilizado Ubuntu 8.10 Desktop Edition ubuntu-8.10-desktop-i386.iso https://shipit.ubuntu.com/ Java SE Development Kit (JDK) 6 Update 11 jdk-6u11-linux-i586.bin Java Media Framework JMF 2.1.1e jmf-2_1_1e-linux-i586.bin NetBeans IDE 6.5 netbeans-6.5-ml-linux.sh

34 34 Instalación del software Java Java Media Framework (JMF) NetBeans IDE 6.5

35 35 d) Aplicaciones Desarrolladas en Java

36 36 Software de Ejemplo Escala de Grises grises.java Detección de bordes Sobel_Prewit.java Detección de regiones regXCrecimiento.java Detección de figuras codCadena.java

37 37 Uso de cámaras web

38 38 Detección de figuras

39 39 Detección de rostros

40 40 Detección de rostros

41 41 Detección de rostros

42 42 Detección de rostros

43 43 Detección de rostros

44 44 Detección de rostros

45 45 Detección de rostros

46 46 Detección de rostros

47 47 Cálculo de distancias

48 48 Robot autónomo

49 49 Robot autónomo

50 50 Robot autónomo

51 51 Robot autónomo Ima gen original Imagen en escala de grises

52 52 Robot autónomo Ima gen original Imagen binaria binar

53 53 Robot autónomo Ima gen original Imagen binaria binar

54 54 Robot autónomo Segmentación

55 55 Robot autónomo Segmentación

56 56 Brazo Robot con visión

57 57 Brazo Robot con visión

58 58 Brazo Robot con visión

59 59 Brazo Robot con visión

60 60 Brazo Robot con visión

61 61 Brazo Robot con visión

62 62 Brazo Robot con visión

63 63 Brazo Robot con visión

64 64 e) Videos de Aplicaciones

65 65 Videos de Aplicaciones "Diseño de un microrobot con implementación de visión artificial" WaterHobo Random Pattie Maes: Unveiling game-changing wearable tech

66 _ FIN Rogelio Ferreira Escutia Messenger: Gracias


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