Visin de Mquina Capitulo 1 Introduccin Percepcin Visual

Visión de Máquina Capitulo 1. Introducción Percepción Visual Ingeniería en Automática Industrial - 2008

Proceso Visual 1. - La luz alcanza a la persona y la refleja en nuestro ojo. 2. - Se forma una imagen de la persona en la retina. 3. - Se generan señales en los receptores de la retina. 4. - Se transmiten impulsos eléctricos en dirección al cerebro a través de los nervios. 5. - Los impulsos eléctricos alcanzan al cerebro y son procesados por éste 6. - Percibimos a la persona.

Anatomía del sistema visual humano l l El ojo recoge la luz y la enfoca en su superficie posterior. La córnea refracta la luz incidente. Actúa de manera similar a la lente convexa de una cámara. El iris controla la cantidad de luz que entra en el ojo cambiando el tamaño de la pupila. Varía entre 1. 5(mayor intensidad de luz) y 8 mm de diámetro. El cristalino consisten en muchas fibras transparentes, situadas en el interior de una membrana elástica y transparente. Su objetivo principal es enfocar la luz incidente en una zona del fondo del ojo llamada retina.

Anatomía del sistema visual humano l El humor vítreo llena todo el espacio entre el cristalino y la retina y ocupa alrededor de 2/3 del volumen del ojo. l Sobre la retina se enfoca la luz incidente que se convierte en señales nerviosas mediante células sensibles a la luz. (conos y bastones)

Distribución de conos y bastones Bastones: l l l Se concentran en zonas alejadas de la fóvea. La cantidad de bastones se sitúa alrededor de 100 millones No son sensibles al color. Responsables de la visión escotópica (visión a bajos niveles). Comparten las terminaciones nerviosas que se dirigen al cerebro, siendo por tanto su aportación a la definición espacial poco importante. Son mucho más sensibles que los conos a la intensidad luminosa y son los responsables de la visión nocturna.

Distribución de conos y bastones Conos: l l Se concentran cerca del centro de la retina (fóvea) Son aproximadamente 6 millones y algunos tienen una terminación nerviosa que va al cerebro (definición espacial) Son los responsables de la visión del color. RGB Son poco sensibles a la intensidad de la luz y proporcionan visión fotópica (visión a altos niveles).

Caminos visuales del ojo al cerebro

Capitulo 1. Introducción Percepción Visual Ilusiones, ambigüedades e Inconsistencias

Ilusiones Ópticas Espiral de Fraser

Ilusiones Ópticas Ilusión de Zöllner

Ilusiones Ópticas Ilusión de Wundt

Ilusiones Ópticas C A B Ilusión de Poggendorff

Ilusiones Ópticas Ilusión de Muller-Lyer

Ambigüedad Hacia dentro / Hacia fuera

Ambigüedad Seis cubos / Siete cubos

Ambigüedad Mujer joven / Anciana

Ambigüedad

Ambigüedad Indio / Esquimal

Ambigüedad

Ambigüedad

Ambigüedad

Ambigüedad

Ambigüedad Agujeros negros Matriz formada por líneas que se cruzan en puntos blancos. Aunque parece que también hay puntos negros. Pero si los miras se vuelven blancos, y aparecen más puntos negros.

Inconsistencias

Inconsistencias Cascada de Escher

Amarillo Azul Naranja Negro Rojo Verde Morado Amarillo Rojo Naranja Verde Negro Azul Rojo Morado Verde Azul Naranja

Ilusiones Ópticas Una ilusión de óptica es algo que se ve diferente de lo que en realidad es. Algunas ilusiones ópticas ocurren porque tenemos dos ojos. Otras son el resultado de que nuestro cerebro recuerda una cosa, mientras los ojos ven otra.

Reconocimiento de información compleja

Capitulo 1. Introducción Sistemas Visión Artificial

Comparación entre sistemas Sistema Humano: • Mejor capacidad de reconocimiento • Mejor adaptación a situaciones imprevistas • Utilización del conocimiento previo Sistema Artificial: • Mejor evaluación de magnitudes físicas • Buen desempeño de tareas rutinarias

Sistema de Visión Artificial Deducción automática de la estructura y propiedades de un mundo tridimensional, posiblemente dinámico, a partir de una o varias imágenes bidimensionales Proceso de extracción de información del mundo físico a partir de imágenes.

Áreas Informática Inteligencia Artificial Reconocimiento de formas Tratamiento de la señal Visión artificial Proc. de imagenes

Áreas de Investigación l l l l Detección de rasgos en imágenes, Representación de contornos, Segmentación basada en rasgos, Análisis de imágenes de distancias, Modelización y representación de la forma, Reconstrucción de la forma a partir de una imagen, Visión stereo Análisis del movimiento Visión del color, Sistemas calibrados y sin calibrar, Detección de objetos, Reconocimiento de objetos 3 -D, Localización de objetos 3 -D, Arquitecturas de altas prestaciones y en tiempo real.

Áreas de Aplicación l l l l Inspección industrial y control de calidad, Vigilancia y seguridad, Reconocimiento de caras, Reconocimiento de gestos, Monitorización de carreteras, Vehículos autónomos, Sistemas robóticos mano-ojo, Espacio y aplicaciones, Aplicaciones militares, Análisis de imágenes médicas, Bases de imágenes, Realidad virtual, Telepresencia y telerobótica

Aplicaciones y Objetivos Aplicaciones l Procesos Industriales l Apoyo al diagnóstico médico l Percepción remota l Control de calidad en productos y procesos Objetivos en Aplicaciones Industriales l Mejora en la calidad de la inspección l Mejora en la cantidad de la inspección l Sustitución de operarios l Incremento en la fiabilidad

Aplicaciones de los sistemas de visión Sistemas de Visión Otras Aplicaciones Médicas Aplicaciones industriales Aplicaciones militares Aplicaciones cartográficas Aplicaciones informáticas)

Aplicaciones Industriales Calibración Visión 3 D Medición Detección de defectos Inspección visual automática Ensamblado Clasificación Seguimiento de trayectorias Robótica

Inspección Visual Automática l Es un proceso de comparación de piezas, objetos individuales o materiales continuos fabricados según una norma, con vistas al mantenimiento de cierto nivel de calidad. l Los sistemas de inspección visual automática se basan en la visión artificial para realizar el proceso de inspección.

Ventajas l l l l Independencia de factores humanos Permite distinguir detalles no visibles por el ojo humano. Permite trabajar fuera del espectro visible Mayor velocidad de inspección Mejora en la calidad de la inspección Mejora en la cantidad de la inspección Integración en el entorno automatizado Incremento de la fiabilidad

Ventajas l l l Introducción de sistemas de inspección en etapas intermedias de la producción Permiten ahorros de material / consumo energético Posibilitan el reciclado de material Dan información continua de la producción Se pueden incluir en los sistemas de control jerárquico de la fabrica

Limitaciones - Inconvenientes l l l Adaptación a situaciones imprevistas Utilización de métodos indirectos en la determinación de las características Inversiones en I+D Sistemas de alto costo Dependencia tecnológica Factores subjetivos no detectables

Procesos en los que se suele introducir l l l Los sistemas de Inspección Visual Automática se están introduciendo en industrias con procesos productivos que se caracterizan por: Líneas de producción en serie con múltiples etapas. Alto valor añadido de las piezas o alta velocidad de producción. Necesidad de inspección del 100% del producto final (producto acabado). Actualmente se utiliza mayoritariamente la inspección humana con muestreo aleatorio.

Aplicaciones Procesamiento básico Imagen en escala de grises Threshold (imagen binaria) Histograma

Aplicaciones

Aplicaciones IMAQ PCI-1409 Lab. VIEW Cable BNC • IMAQ PCI-1409 • Lab. VIEW • IMAQ Vision Cámara Cubículo con luz controlada Cinta transportadora Producto clasificado

Aplicaciones Sistema de Conducción de Robots Móviles con Visión de Máquina