Integració d’un sistema de visió per computador a una cèl·lula flexible de transport

L’objectiu d’aquest projecte final de carrera és millorar les prestacions de la cel·la de fabricació actual duent a terme les següents fites: integració d’un sistema de visió artificial a la plataforma. Aquest sistema ha de permetre la detecció i anàlisi dels objectes transportats, augmentant les seves possibilitats de manipulació i classificació. Es pretén eliminar la restricció actual que obliga a col•locar les peces en una posició fixa de la safata de transport; control centralitzat del procés a través d’un ordinador. El procés serà operat a través d’un computador industrial, el qual controlarà els diferents sistemes que componen la cel·la per tal que duguin a terme les seves funcions de forma coordinada; disseny i implementació d’una API del sistema. Es desenvoluparà la llibreria de control del sistema per tal de facilitar la programació del procés

El Wiki: un nou entorn afavoridor del treball en grups d'aprenentatge cooperatius

Aquest projecte presenta una prova pilot que s'ha desenvolupant en la diplomatura de Magisteri de la Facultat de Psicologia Ciències de l’Educació i l’Esport1 Blanquerna de la URL durant el curs 2008/09 en el marc del procés d'implantació dels crèdits ECTS en els futurs graus d'Educació Primària i Educació Infantil. L'experiència forma part dels projectes seleccionats per al disseny, la planificació i l’avaluació de mòduls docents i seminaris dels nous plans d'estudis de grau de la FPCEE. Les assignatures i professorat que han dut a terme l'experimentació són Bases psicopedagògiques de l'educació especial (9 crèdits) i les professores Annabel Fontanet Caparrós i Elisabeth Alomar Kurz; Didàctica de les ciències socials (10,5 crèdits), i el professor Francesc Riera Piferrer, ambdues de tercer curs conjuntament amb el suport del professor Jordi Simón Llovet, de Noves tecnologies aplicades a l'educació. L'objectiu principal del projecte ha estat organitzar i experimentar les assignatures anteriorment esmentades, amb un enfocament metodològic basat en equips d'aprenentatge cooperatius amb el suport TIC. Des del convenciment que el treball cooperatiu és una proposta didàctica molt eficaç per afavorir l'aprenentatge de tots els alumnes en una escola inclusiva, volem que els nostres estudiants -futurs mestres- aprenguin els continguts de les assignatures amb un plantejament de treball cooperatiu estable. L'experiència s'ha portat a terme amb 260 estudiants distribuïts en 52 grups de treball cooperatiu, dels quals 10 comparteixen les dues assignatures d’aquest projecte. Per al seguiment i elaboració del treball, s'ha escollit utilitzar els Wikis com a eina que facilita el treball cooperatiu, i així cada grup ha creat el seu wiki en wikispaces: http://www.wikispaces.com/site/for/teachers. Finalment, hem analitzat i valorat el grau de satisfacció dels estudiants i professorat que ha participat tant en el disseny com en la realització de l'experiència, la consecució dels objectius previstos, la valoració de les eines de treball en línia (on-line) com a afavoridores de l'aprenentatge cooperatiu en entorns d'educació presencials i la dedicació personal que ha suposat tant per als estudiants com per al professorat

Les Unitats de paisatge geogràfic a l'entorn de Figueres i els reptes de la seva gestió al llindar del segle XXI

L’any 2001, la Càtedra de Geografia i Pensament Territorial de la Universitat de Girona va rebre l’encàrrec de l’Ajuntament de Figueres d’analitzar les característiques de l’espai no urbanitzat del municipi i voltants immediats, sobretot des de la seva perspectiva paisatgística i del medi natural. Aquest encàrrec s’emmarcava dins dels estudis previs a la revisió del Pla general d’ordenació urbana de Figueres. El resultat fou la confecció del document que porta per títol: “Estudi del medi natural i del paisatge geogràfic de Figueres”. Per mitjà d’aquesta comunicació, es volen oferir els resultats més rellevants als quals s’arribà llavors. Es farà un cop d’ull a les unitats de paisatge geogràfic del municipi de Figueres identificades en el treball, quines són les seves característiques, els seus potencials però també les seves amenaces. El document havia de ser una eina que ajudés a incorporar, adequadament, els valors que apleguen aquests paisatges i espais a l’ordenació futura del municipi. D’aquí que, al text, s’acabin proposant algunes línies d’actuació per a millorar-ne la seva gestió, sobretot des del punt de vista urbanístic

Estudiants: els cent primers

Anàlisi de les 100 primeres respostes a una enquests dirigida a estudiants de l’EPS després del seu primer any d’estada a l’Escola

Professionals: entrevista entorn de l'experiència laboral d'un arquitecte

Entrevista a Josep Fuses, arquitecte i professor del Grau d'Arquitectura de la Universitat

Presentació: qualitat d'ensenyament i finançament

Presentació a càrrec del director de l'Escola Politècnica superior sobre la nova ordenació dels ensenyaments universitaris i l’assoliment dels objectius de la declaració de Bolonya

La ISO 9000: ¿Seguirá siendo válida en la nueva era de la gestión de la calidad?

Si bien la gestión de la Calidad siempre ha estado presente en nuestro entorno, no es hasta la aparición de la famosa normativa ISO 9000 que su impacto se ha incluso popularizado, tanto a escala nacional como internacional. En la actualidad, cuando las empresas y organizaciones de nuestro país se plantean nuevos retos (modelos de gestión de la calidad total como el EFQM, nuevos estándares de gestión como la ISO 14000, estándares de soporte como la ISO 10000, …), en este artículo nos preguntamos si la ISO 9000 seguirá siendo válida en esta nueva era

UNE 166002:2006: estandarizar y sistematizar la I+D+I: la norma y la importancia de las TIC en su implementación

En este artículo se analiza uno de los primeros estándares para la gestión de la I+D+I a nivel mundial, como es la norma UNE 166002:2006. De esta forma, después de describir brevemente los objetivos de las normas que forman parte de la misma familia de la del objeto de estudio, se analiza la importancia de las Tecnologías de la Información y de la Comunicación (TIC) para una implantación exitosa, sistematizando algunas de las actividades clave del proceso de innovación: vigilancia tecnológica, creatividad, gestión del conocimiento y previsión tecnológica

Using appearance and context for outdoor scene object classification

We propose a probabilistic object classifier for outdoor scene analysis as a first step in solving the problem of scene context generation. The method begins with a top-down control, which uses the previously learned models (appearance and absolute location) to obtain an initial pixel-level classification. This information provides us the core of objects, which is used to acquire a more accurate object model. Therefore, their growing by specific active regions allows us to obtain an accurate recognition of known regions. Next, a stage of general segmentation provides the segmentation of unknown regions by a bottom-strategy. Finally, the last stage tries to perform a region fusion of known and unknown segmented objects. The result is both a segmentation of the image and a recognition of each segment as a given object class or as an unknown segmented object. Furthermore, experimental results are shown and evaluated to prove the validity of our proposal

Modeling and Classifying Breast Tissue Density in Mammograms

We present a new approach to model and classify breast parenchymal tissue. Given a mammogram, first, we will discover the distribution of the different tissue densities in an unsupervised manner, and second, we will use this tissue distribution to perform the classification. We achieve this using a classifier based on local descriptors and probabilistic Latent Semantic Analysis (pLSA), a generative model from the statistical text literature. We studied the influence of different descriptors like texture and SIFT features at the classification stage showing that textons outperform SIFT in all cases. Moreover we demonstrate that pLSA automatically extracts meaningful latent aspects generating a compact tissue representation based on their densities, useful for discriminating on mammogram classification. We show the results of tissue classification over the MIAS and DDSM datasets. We compare our method with approaches that classified these same datasets showing a better performance of our proposal

Object and Scene Classification: what does a Supervised Approach Provide us?

Given a set of images of scenes containing different object categories (e.g. grass, roads) our objective is to discover these objects in each image, and to use this object occurrences to perform a scene classification (e.g. beach scene, mountain scene). We achieve this by using a supervised learning algorithm able to learn with few images to facilitate the user task. We use a probabilistic model to recognise the objects and further we classify the scene based on their object occurrences. Experimental results are shown and evaluated to prove the validity of our proposal. Object recognition performance is compared to the approaches of He et al. (2004) and Marti et al. (2001) using their own datasets. Furthermore an unsupervised method is implemented in order to evaluate the advantages and disadvantages of our supervised classification approach versus an unsupervised one

A concurrent region growing algorithm guided by circumscribed contours

Image segmentation of natural scenes constitutes a major problem in machine vision. This paper presents a new proposal for the image segmentation problem which has been based on the integration of edge and region information. This approach begins by detecting the main contours of the scene which are later used to guide a concurrent set of growing processes. A previous analysis of the seed pixels permits adjustment of the homogeneity criterion to the region's characteristics during the growing process. Since the high variability of regions representing outdoor scenes makes the classical homogeneity criteria useless, a new homogeneity criterion based on clustering analysis and convex hull construction is proposed. Experimental results have proven the reliability of the proposed approach

Use of decision trees in colour feature selection: application to object recognition in outdoor scenes

A new method for the automated selection of colour features is described. The algorithm consists of two stages of processing. In the first, a complete set of colour features is calculated for every object of interest in an image. In the second stage, each object is mapped into several n-dimensional feature spaces in order to select the feature set with the smallest variables able to discriminate the remaining objects. The evaluation of the discrimination power for each concrete subset of features is performed by means of decision trees composed of linear discrimination functions. This method can provide valuable help in outdoor scene analysis where no colour space has been demonstrated as being the most suitable. Experiment results recognizing objects in outdoor scenes are reported

Classification of textures seen from different distances and under varying illumination direction

Changes in the angle of illumination incident upon a 3D surface texture can significantly alter its appearance, implying variations in the image texture. These texture variations produce displacements of class members in the feature space, increasing the failure rates of texture classifiers. To avoid this problem, a model-based texture recognition system which classifies textures seen from different distances and under different illumination directions is presented in this paper. The system works on the basis of a surface model obtained by means of 4-source colour photometric stereo, used to generate 2D image textures under different illumination directions. The recognition system combines coocurrence matrices for feature extraction with a Nearest Neighbour classifier. Moreover, the recognition allows one to guess the approximate direction of the illumination used to capture the test image

Model-based objects recognition in industrial environments for autonomous vehicles control

Behavior-based navigation of autonomous vehicles requires the recognition of the navigable areas and the potential obstacles. In this paper we describe a model-based objects recognition system which is part of an image interpretation system intended to assist the navigation of autonomous vehicles that operate in industrial environments. The recognition system integrates color, shape and texture information together with the location of the vanishing point. The recognition process starts from some prior scene knowledge, that is, a generic model of the expected scene and the potential objects. The recognition system constitutes an approach where different low-level vision techniques extract a multitude of image descriptors which are then analyzed using a rule-based reasoning system to interpret the image content. This system has been implemented using a rule-based cooperative expert system