Visión de Máquina: Aplicaciones a la Industria

1. 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.

2. 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.

3. 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.

4. 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.

5. 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.

6. 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

7. Sistema de Conducción de Robots Móviles con Visión de Máquina

8. 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.)

9. Paso1: Segmentación (histograma) Calculo del histograma de la imagen y análisis de los niveles de umbralización.

10. Paso1: Segmentación (Umbralización) La imagen se transforma de escala de grises a binaria.

11. Paso1: Segmentación (Filtrado Partículas) Filtro de partículas: criterio área. las partículas entre 1 y 1000 pixeles se remueven. 1 objeto 12 objetos

12. X Y  Paso2: Extracción de Características (Medición de Características) Objetivo: determinar el estado del móvil: Localización = posición + orientación. 1 objeto 12 objetos

13. Procesamiento básico Funciones básicas: Threshold (imagen binaria) Imagen en escala de grises Histograma

14. Ejemplo de Aplicación Industrial

15. 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.

16. IMAQ PCI-1409 LabVIEW Cable BNC • IMAQ PCI-1409 • LabVIEW • IMAQ Vision Cámara Cubículo con luz controlada Producto clasificado Cinta transportadora Hw - Sw requerido:

17. 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

18. … 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

19. Recursos Hardware • Cámara: B/N simple analógica RS – 170 • Cámaras Digitales 1024x720 • 3. Sistema de Lentes : SUN Vari focal • 4. Tarjeta PCI 1409 NI

20. Recursos Software • LabVIEW • IMAQ Vision • IMAQ Vision Builder • Image Processing Toolbox – Matlab • OpenCV