Keraamisten laattojen luokittelu väripiirteiden avulla

Vaikka keraamisten laattojen valmistusprosessi onkin täysin automatisoitu, viimeinen vaihe eli laaduntarkistus ja luokittelu tehdään yleensä ihmisvoimin. Automaattinen laaduntarkastus laattojen valmistuksessa voidaan perustella taloudellisuus- ja turvallisuusnäkökohtien avulla. Tämän työn tarkoituksena on kuvata tutkimusprojektia keraamisten laattojen luokittelusta erilaisten väripiirteiden avulla. Oleellisena osana tutkittiin RGB- ja spektrikuvien välistä eroa. Työn teoreettinen osuus käy läpi aiemmin aiheesta tehdyn tutkimuksen sekä antaa taustatietoa konenäöstä, hahmontunnistuksesta, luokittelijoista sekä väriteoriasta. Käytännön osan aineistona oli 25 keraamista laattaa, jotka olivat viidestä eri luokasta. Luokittelussa käytettiin apuna k:n lähimmän naapurin (k-NN) luokittelijaa sekä itseorganisoituvaa karttaa (SOM). Saatuja tuloksia verrattiin myös ihmisten tekemään luokitteluun. Neuraalilaskenta huomattiin tärkeäksi työkaluksi spektrianalyysissä. SOM:n ja spektraalisten piirteiden avulla saadut tulokset olivat lupaavia ja ainoastaan kromatisoidut RGB-piirteet olivat luokittelussa parempia kuin nämä.

Spektrikuvien tiivistäminen itseorganisoituvan kartan avulla.

Vuosi vuodelta kasvava tietokoneiden prosessointikyky on mahdollistanut harmaataso- ja RGB-värikuvia tarkempien spektrikuvien käsittelyn järjellisessä ajassa ilman suuria kustannuksia. Ongelmana on kuitenkin, ettei talletus- ja tiedonsiirtomedia ole kehittynyt prosessointikyvyn vauhdissa. Ratkaisu tähän ongelmaan on spektrikuvien tiivistäminen talletuksen ja tiedonsiirron ajaksi. Tässä työssä esitellään menetelmä, jossa spektrikuva tiivistetään kahdessa vaiheessa: ensin ryhmittelemällä itseorganisoituvan kartan (SOM) avulla ja toisessa vaiheessa jatketaan tiivistämistä perinteisin menetelmin. Saadut tiivistyssuhteet ovat merkittäviä vääristymän pysyessä siedettävänä. Työ on tehty Lappeenrannan teknillisen korkeakoulun Tietotekniikan osaston Tietojenkäsittelytekniikan tutkimuslaboratoriossa osana laajempaa kuvantiivistyksen tutkimushanketta.

Reconstruction of 3D Planar Objects with Partial Occlusion

Kolmiulotteisten kappaleiden rekonstruktio on yksi konenäön haastavimmista ongelmista, koska kappaleiden kolmiulotteisia etäisyyksiä ei voida selvittää yhdestä kaksiulotteisesta kuvasta. Ongelma voidaan ratkaista stereonäön avulla, jossa näkymän kolmiulotteinen rakenne päätellään usean kuvan perusteella. Tämä lähestymistapa mahdollistaa kuitenkin vain rekonstruktion niille kappaleiden osille, jotka näkyvät vähintään kahdessa kuvassa. Piilossa olevien osien rekonstruktio ei ole mahdollista pelkästään stereonäön avulla. Tässä työssä on kehitetty uusi menetelmä osittain piilossa olevien kolmiulotteisten tasomaisten kappaleiden rekonstruktioon. Menetelmän avulla voidaan selvittää hyvällä tarkkuudella tasomaisista pinnoista koostuvan kappaleen muoto ja paikka käyttäen kahta kuvaa kappaleesta. Menetelmä perustuu epipolaarigeometriaan, jonka avulla selvitetään molemmissa kuvissa näkyvät kappaleiden osat. Osittain piilossa olevien piirteiden rekonstruointi suoritetaan käyttämäen stereonäköä sekä tietoa kappaleen rakenteesta. Esitettyä ratkaisua voitaisiin käyttää esimerkiksi kolmiulotteisten kappaleiden visualisointiin, robotin navigointiin tai esineentunnistukseen.

Correcció postural esportiva utilitzant un sensor Kinect

Aquest projecte s’emmarca dins de l’àmbit de la visió per computador, concretament en la utilització de dades de profunditat obtingudes a través d’un emissor i sensor de llum infraroja.El propòsit principal d’aquest projecte és mostrar com adaptar aquestes tecnologies, a l’abast de qualsevol particular, de forma que un usuari durant la pràctica d’una activitat esportiva concreta, rebi informació visual continua dels moviments i gestos incorrectes que està realitzant, en base a uns paràmetres prèviament establerts.L’objectiu d’aquest projecte consisteix en fer una lectura constant en temps real d’una persona practicant una selecció de diverses activitats esportives estàtiques utilitzant un sensor Kinect. A través de les dades obtingudes pel sensor Kinect i utilitzant les llibreries de “skeleton traking” proporcionades per Microsoft s’haurà d’interpretar les dades posturals obtingudes per cada tipus d’esport i indicar visualment i d’una manera intuïtiva els errors que està cometent en temps real, de manera que es vegi clarament a quina part del seu cos realitza un moviment incorrecte per tal de poder corregir-lo ràpidament. El entorn de desenvolupament que s’utilitza per desenvolupar aquesta aplicació es Microsoft Viusal Studio 2010.El llenguatge amb el qual es treballarà sobre Microsoft Visual Studio 2010 és C#

Visió per computador : Jugant amb la realitat

Aquest projecte s'ha desenvolupat dins de l'àrea de visió per computadors, mitjançant el reconeixement d'un patró podem definir tres eixos que conformen un espai tridimensional on hem implementat un videojoc de combats entre robots a sobre d'un entorn real.

Seguiment d'extremitats de ratolins en experiments optogenètics

L'objectiu principal d'aquest treball és aplicar tècniques de visió articial per aconseguir localitzar i fer el seguiment de les extremitats dels ratolins dins l'entorn de prova de les investigacions d'optogenètica del grup de recerca del Neuroscience Institute de la Universitat de Princeton, Nova Jersey.

A new approach to segmentation based on fusing circumscribed contours, region growing and clustering

One of the major problems in machine vision is the segmentation of images of natural scenes. This paper presents a new proposal for the image segmentation problem which has been based on the integration of edge and region information. The main contours of the scene are detected and used to guide the posterior region growing process. The algorithm places a number of seeds at both sides of a contour allowing stating a set of concurrent growing processes. A previous analysis of the seeds permits to adjust the homogeneity criterion to the regions's characteristics. A new homogeneity criterion based on clustering analysis and convex hull construction is proposed

A new approach to the classification of mammographic masses and normal breast tissue

A new approach to mammographic mass detection is presented in this paper. Although different algorithms have been proposed for such a task, most of them are application dependent. In contrast, our approach makes use of a kindred topic in computer vision adapted to our particular problem. In this sense, we translate the eigenfaces approach for face detection/classification problems to a mass detection. Two different databases were used to show the robustness of the approach. The first one consisted on a set of 160 regions of interest (RoIs) extracted from the MIAS database, being 40 of them with confirmed masses and the rest normal tissue. The second set of RoIs was extracted from the DDSM database, and contained 196 RoIs containing masses and 392 with normal, but suspicious regions. Initial results demonstrate the feasibility of using such approach with performances comparable to other algorithms, with the advantage of being a more general, simple and cost-effective approach

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

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

Interfície gràfica per a la valoració d'operadors de preprocessat d'imatge en imatges d'ultrasò

El càncer de mama és una de les causes de més mortalitat entreles dones dels països desenvolupats. És tractat d'una maneramés eficient quan es fa una detecció precoç, on les tècniques d'imatge són molt importants. Una de les tècniques d'imatge més utilitzades després dels raigs-X són els ultrasons. A l'hora de fer un processat d'imatges d'ultrasò, els experts en aquest camp es troben amb una sèrie de limitacions en el moment d'utilitzar uns filtrats per les imatges, quan es fa ús de determinades eines. Una d'aquestes limitacions consisteix en la falta d'interactivitat que aquestes ens ofereixen. Per tal de solventar aquestes limitacions, s'ha desenvolupat una eina interactiva que permet explorar el mapa de paràmetres visualitzant el resultat del filtrat en temps real, d'una manera dinàmica i intuïtiva. Aquesta eina s'ha desenvolupat dins l'entorn de visualització d'imatge mèdica MeVisLab. El MeVisLab és un entorn molt potent i modular pel desenvolupament d'algorismes de processat d'imatges, visualització i mètodes d'interacció, especialment enfocats a la imatge mèdica. A més del processament bàsic d'imatges i de mòduls de visualització, inclou algorismes avançats de segmentació, registre i moltes análisis morfològiques i funcionals de les imatges.S'ha dut a terme un experiment amb quatre experts que, utilitzantl'eina desenvolupada, han escollit els paràmetres que creien adientsper al filtrat d'una sèrie d'imatges d'ultrasò. En aquest experiments'han utilitzat uns filtres que l'entorn MeVisLab ja té implementats:el Bilateral Filter, l'Anisotropic Difusion i una combinació d'un filtrede Mediana i un de Mitjana.Amb l'experiment realitzat, s'ha fet un estudi dels paràmetres capturats i s'han proposat una sèrie d'estimadors que seran favorables en la majoria dels casos per dur a terme el preprocessat d'imatges d'ultrasò

Identification of Paintings from Camera-Phone Images

Peer-reviewed

Multi-sensor Simultaneous Localization and Mapping

Simultaneous localization and mapping(SLAM) is a very important problem in mobile robotics. Many solutions have been proposed by different scientists during the last two decades, nevertheless few studies have considered the use of multiple sensors simultane¬ously. The solution is on combining several data sources with the aid of an Extended Kalman Filter (EKF). Two approaches are proposed. The first one is to use the ordinary EKF SLAM algorithm for each data source separately in parallel and then at the end of each step, fuse the results into one solution. Another proposed approach is the use of multiple data sources simultaneously in a single filter. The comparison of the computational com¬plexity of the two methods is also presented. The first method is almost four times faster than the second one.

Manipulador robótico con visión artificial

En los tiempos que corren la robótica forma uno de los pilares más importantes en la industria y una gran noticia para los ingenieros es la referente a las ventas de estos, ya que en 2013, unos 179.000 robots industriales se vendieron en todo el mundo, de nuevo un máximo histórico y un 12% más que en 2012 según datos de la IFR (International Federation of Robotics). Junto a esta noticia, la robótica colaborativa entra en juego en el momento que los robots y los seres humanos deben compartir el lugar de trabajo sin que nos veamos excluidos por las maquinas, por lo tanto lo que se intenta es que los robots mejoren la calidad del trabajo al hacerse cargo de los trabajos peligrosos, tediosos y sucios que no son posibles o seguros para los seres humanos. Otro concepto muy importante y directamente relacionado con lo anterior que está muy en boga y se escucha desde hace relativamente poco tiempo es el de la fabrica del futuro o “Factory Of The Future” la cual intenta que los operarios y los robots encuentren la sintonía en el entorno laboral y que los robots se consideren como maquinaria colaborativa y no como sustitutiva, considerándose como uno de los grandes nichos productivos en plena expansión. Dejando a un lado estos conceptos técnicos que nunca debemos olvidar si nuestra carrera profesional va enfocada en este ámbito industrial, el tema central de este proyecto está basado, como no podía ser de otro modo, en la robótica, que junto con la visión artificial, el resultado de esta fusión, ha dado un manipulador robótico al que se le ha dotado de cierta “inteligencia”. Se ha planteado un sencillo pero posible proceso de producción el cual es capaz de almacenar piezas de diferente forma y color de una forma autónoma solamente guiado por la imagen capturada con una webcam integrada en el equipo. El sistema consiste en una estructura soporte delimitada por una zona de trabajo en la cual se superponen unas piezas diseñadas al efecto las cuales deben ser almacenadas en su lugar correspondiente por el manipulador robótico. Dicho manipulador de cinemática paralela está basado en la tecnología de cables, comandado por cuatro motores que le dan tres grados de libertad (±X, ±Y, ±Z) donde el efector se encuentra suspendido sobre la zona de trabajo moviéndose de forma que es capaz de identificar las características de las piezas en situación, color y forma para ser almacenadas de una forma ordenada según unas premisas iníciales.

Unsupervised visual object categorization

The number of digital images has been increasing exponentially in the last few years. People have problems managing their image collections and finding a specific image. An automatic image categorization system could help them to manage images and find specific images. In this thesis, an unsupervised visual object categorization system was implemented to categorize a set of unknown images. The system is unsupervised, and hence, it does not need known images to train the system which needs to be manually obtained. Therefore, the number of possible categories and images can be huge. The system implemented in the thesis extracts local features from the images. These local features are used to build a codebook. The local features and the codebook are then used to generate a feature vector for an image. Images are categorized based on the feature vectors. The system is able to categorize any given set of images based on the visual appearance of the images. Images that have similar image regions are grouped together in the same category. Thus, for example, images which contain cars are assigned to the same cluster. The unsupervised visual object categorization system can be used in many situations, e.g., in an Internet search engine. The system can categorize images for a user, and the user can then easily find a specific type of image.