Rehabilitació i control d'un manipulador industrial

El grup de visió per computadora de la Universitat de Girona, disposava d’un manipulador lineal com a sistema de posicionament, per poder inspeccionar mitjançant visió artificial, la superfície de diverses peces. El control es realitzava a partir d’un PLC, controlant la posició de la plataforma de posicionament a partir d’un servomotor, un servocontrolador i una targeta d’entrada i sortida de polsos. Es pretén la recuperació d’aquest sistema de posicionament lineal a partir de la recopilació de la informació inicial. El nou ús serà enfocat al posicionament i a la classificació de diversos elements. D’aquesta forma es podrà estudiar el funcionament d’un servomotor governat per un servodriver i una targeta d’entrada i sortida de polsos i s’utilitzarà com a element didàctic per a la universitat. Es complementarà la documentació disponible i s’elaborarà informació tècnica

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

Art painting Data Collection

The classification of Art painting images is a computer vision applications that isgrowing considerably. The goal of this technology, is to classify an art paintingimage automatically, in terms of artistic style, technique used, or its author. For thispurpose, the image is analyzed extracting some visual features. Many articlesrelated with these problems have been issued, but in general the proposed solutionsare focused in a very specific field. In particular, algorithms are tested using imagesat different resolutions, acquired under different illumination conditions. Thatmakes complicate the performance comparison of the different methods. In thiscontext, it will be very interesting to construct a public art image database, in orderto compare all the existing algorithms under the same conditions. This paperpresents a large art image database, with their corresponding labels according to thefollowing characteristics: title, author, style and technique. Furthermore, a tool thatmanages this database have been developed, and it can be used to extract differentvisual features for any selected image. This data can be exported to a file in CSVformat, allowing researchers to analyze the data with other tools. During the datacollection, the tool stores the elapsed time in the calculation. Thus, this tool alsoallows to compare the efficiency, in computation time, of different mathematicalprocedures for extracting image data.

The use of expert systems on the differential diagnosis of urinary incontinence

The differential diagnosis of urinary incontinence classes is sometimes difficult to establish. As a rule, only the results of urodynamic testing allow an accurate diagnosis. However, this exam is not always feasible, because it requires special equipment, and also trained personnel to lead and interpret the exam. Some expert systems have been developed to assist health professionals in this field. Therefore, the aims of this paper are to present the definition of Artificial Intelligence; to explain what Expert System and System for Decision Support are and its application in the field of health and to discuss some expert systems for differential diagnosis of urinary incontinence. It is concluded that expert systems may be useful not only for teaching purposes, but also as decision support in daily clinical practice. Despite this, for several reasons, health professionals usually hesitate to use the computer expert system to support their decision making process.

Katsekulmien vaikutus näönrasitusoireisiin näyttöpäätetyössä

Päätetyöhön epäillään liittyvän monenlaisia ongelmia. Eniten epäiltyjä ja käsiteltyjä ovat silmien rasitus- ja ärsytysoireet sekä päätetyön kuormittavuus ja näköergonomiset ongelmat. Näkemiseen ja silmiin liittyvät ongelmat näyttöpäätetyöskentelyssä ovat hyvin tavallisia. Niitä kutsutaan termillä Computer Vision Syndrome (CVS). Opinnäytetyömme tarkoituksena oli tutkia kuinka eri katsekulmat vaikuttavat näönrasitusoireisiin sekä olemassa oleviin näköjärjestelmän vikoihin. Kokeessa näyttöpääte sijoitettiin kolmeen eri katsekulmaan. Nämä kulmat olivat 15 astetta horisontaalilinjan yläpuolelle, horisontaalilinja sekä 15 astetta horisontaalilinjan alapuolelle. Tutkimus oli vertaileva ikäryhmien 20-39 ja 40-60-vuotiaat välillä. Opinnäytetyö on kvantitatiivinen. Tutkimusjoukko koostui 80 henkilöstä. VSQ- ja SSQ-kyselylomakkeilla ja mittauksilla saatu aineisto analysoitiin SPSS-ohjelmassa Wilcoxonin merkkitestillä ja Mann-Whitneyn U-testillä. Koko tutkimusjoukon SSQ-oireiden keskiarvoja tarkastellessa voitiin oireiden todeta voimistuneen tehtävän aikana tilastollisesti merkitsevästi. + 15 asteen katsekulmassa havaittiin oireiden voimistumista eniten. SSQ-oireiden jakaminen eri ryhmiin toi esiin tilastollisesti merkitseviä eroja varsinkin silmänrasitusoireiden kohdalla. - 15 asteen katsekulma aiheutti vähiten oireiden arvojen kasvua tehtävän aikana silmänrasitus- ja disorientaatio-oireiden ryhmissä. Tarkasteltaessa koko joukon silmänrasitus- ja disorientaatio-oireita voidaan päätellä näyttöpäätetyön aiheuttavan rasitusoireiden lisääntymistä, koska merkitsevyystaso näissä oli tilastollisesti erittäin merkitsevä. Sekä kokonaisuudessaan että oireryhmittäin oli huomionarvoista, että 20-40-vuotiaat kokivat näyttöpäätetyön rasittavan enemmän. Mittaustulosten perusteella voidaan sanoa, että akkommodaatiolaajuus ja konvergenssikyky olivat merkitsevästi heikompia tehtävän jälkeen. Kyynelfilmin repeämisajan keskiarvo kokeen jälkeen koko tutkimusjoukolla oli normaaliarvoa alhaisempi. Yhteistyökumppanimme voi hyödyntää työmme tuloksia laajemmassa tutkimuksessa. Opinnäytetyömme tukee ammattiosaamistamme toimiessamme näönhuollon asiantuntijoina.

Sistema informàtic d’ajut a la detecció i al seguiment del melanoma

Mitjançant les tècniques de visió per computador aquest projecte pretén desenvolupar una aplicació capaç de segmentar la pell, detectar nevus (pigues i altres taques) i poder comparar imatges de pacients amb risc de contreure melanoma preses en moments diferents. Aquest projecte pretén oferir diferents eines informàtiques als dermatòlegs per a propòsits relacionats amb la investigació. L’ objectiu principal d’ aquest projecte és desenvolupar un sistema informàtic que proporcioni als dermatòlegs agilitat a l’hora de gestionar les dades dels pacients amb les sevesimatges corresponents, ajudar-los en la realització de deteccions dels nevus d’aquestes imatges, i ajudar-los en la comparació d’exploracions (amb les deteccions realitzades)de diferents èpoques d’un mateix pacient

Reconeixement i seguiment d’objectes en vídeo a partir del seu moviment

L’objectiu d’aquest PFC és estudiar la branca de la detecció d’objectes en vídeos segons el seu moviment. Per fer-ho es crearà un algorisme que sigui capaç de tractar un vídeo, calculant el nombre d’objectes de l’escena i quina és la posició de cada un d’aquests. L’algorisme ha de ser capaç de trobar un conjunt de regions útils i a partir d’aquest, separar-lo en diferents grups, cada un representant un objecte en moviment. La finalitat d’aquest projecte és l’estudi de la detecció d’objectes en vídeo. Intentarem crear un algorisme que ens permeti dur a terme aquest estudi i treure’n conclusions. Pretenem fer un algorisme, o un conjunt d’algorismes, en Matlab que sigui capaç de donat qualsevol vídeo, pugui retornar un conjunt de imatges, o un vídeo, amb els diferents objectes de l’escena destacats. Es faran proves en diferents situacions, des de objectes sintètics amb un moviment clarament definit, fins a proves en seqüències reals extretes de diferents pel•lícules. Per últim es pretén comprovar l’eficiència d’aquest. Ja que el projecte s’emmarca en la línia de recerca de robòtica i visió per computador, la tasca principal serà la manipulació d’imatges. Per tant farem servir el Matlab, ja que les imatges no son res més que matrius i aquest programa permet el càlcul vectorial i matricial d’una manera senzilla i realment eficient

Estudi i implementació d’un mètode de reconstrucció 3D basat en SfM i registre de vistes 3D parcials

Aquest projecte es basarà en reconstruir una imatge 3D gran a partir d’una seqüència d’imatges 2D capturades per una càmera. Ens centrem en l’estudi de les bases matemàtiques de la visió per computador així com en diferents mètodes emprats en la reconstrucció 3D d’imatges. Per portar a terme aquest estudi s’utilitza la plataforma de desenvolupament MatLab ja que permet tractar operacions matemàtiques, imatges i matrius de gran tamany amb molta senzillesa, rapidesa i eficiència, per aquesta raó s’usa en moltes recerques sobre aquest tema. El projecte aprofundeix en el tema descrit anteriorment estudiant i implementant un mètode que consisteix en aplicar Structure From Motion (SFM) a pocs frames seguits obtinguts d’una seqüència d’imatges 2D per crear una reconstrucció 3D. Quan s’han creat dues reconstruccions 3D consecutives i fent servir un frame com a mínim en comú entre elles, s’aplica un mètode de registre d’estructures 3D, l’Iterative Closest Point (ICP), per crear una reconstrucció 3D més gran a través d’unir les diferents reconstruccions obtingudes a partir de SfM. El mètode consisteix en anar repetint aquestes operacions fins al final dels frames per poder aconseguir una reconstrucció 3D més gran que les petites imatges que s’aconsegueixen a través de SfM. A la Figura 1 es pot veure un esquema del procés que es segueix. Per avaluar el comportament del mètode, utilitzem un conjunt de seqüències sintètiques i un conjunt de seqüències reals obtingudes a partir d’una càmera. L’objectiu final d’aquest projecte és construir una nova toolbox de MatLab amb tots els mètodes per crear reconstruccions 3D grans per tal que sigui possible tractar amb facilitat aquest problema i seguir-lo desenvolupant en un futur

Entorn de programació pel robot Stäubli mitjantçant MatLab, aplicació a un sistema de recol·lecció de peces basat en visió artificial

Els objectius del projecte són: realitzar un intèrpret de comandes en VAL3 que rebi les ordres a través d’una connexió TCP/IP; realitzar una toolbox de Matlab per enviar diferents ordres mitjançant una connexió TCP/IP; adquirir i processar mitjançant Matlab imatges de la càmera en temps real i detectar la posició d’objectes artificials mitjançant la segmentació per color i dissenyar i realitzar una aplicació amb Matlab que reculli peces detectades amb la càmera. L’abast del projecte inclou: l’estudi del llenguatge de programació VAL3 i disseny de l’ intèrpret de comandes, l’estudi de les llibreries de Matlab per comunicació mitjançant TCP/IP, per l’adquisició d’imatges, pel processament d’imatges i per la programació en C; el disseny de la aplicació recol·lectora de peces i la implementació de: un intèrpret de comandes en VAL3, la toolbox pel control del robot STAUBLI en Matlab i la aplicació recol·lectora de peces mitjançant el processament d’imatges en temps real també en Matlab

Anàlisi d'imatges estereoscòpiques utilitzant mètodes de baixa càrrega computacional

 Mitjançant imatges estereoscòpiques es poden detectar la posició respecte dela càmera dels objectes que apareixen en una escena. A partir de lesdiferències entre les imatges captades pels dos objectius es pot determinar laprofunditat dels objectes. Existeixen diversitat de tècniques de visió artificialque permeten calcular la localització dels objectes, habitualment amb l’objectiude reconstruir l’escena en 3D. Aquestes tècniques necessiten una gran càrregacomputacional, ja que utilitzen mètodes de comparació bidimensionals, i pertant, no es poden utilitzar per aplicacions en temps real.En aquest treball proposem un nou mètode d’anàlisi de les imatgesestereoscòpiques que ens permeti obtenir la profunditat dels objectes d’unaescena amb uns resultats acceptables. Aquest nou mètode es basa entransformar la informació bidimensional de la imatge en una informacióunidimensional per tal de poder fer la comparació de les imatges amb un baixcost computacional, i dels resultats de la comparació extreure’n la profunditatdels objectes dins l’escena. Això ha de permetre, per exemple, que aquestmètode es pugui implementar en un dispositiu autònom i li permeti realitzaroperacions de guiatge a través d’espais interiors i exteriors.

Planar homography: accuracy analysis and applications

Projective homography sits at the heart of many problems in image registration. In addition to many methods for estimating the homography parameters (R.I. Hartley and A. Zisserman, 2000), analytical expressions to assess the accuracy of the transformation parameters have been proposed (A. Criminisi et al., 1999). We show that these expressions provide less accurate bounds than those based on the earlier results of Weng et al. (1989). The discrepancy becomes more critical in applications involving the integration of frame-to-frame homographies and their uncertainties, as in the reconstruction of terrain mosaics and the camera trajectory from flyover imagery. We demonstrate these issues through selected examples

Small scale underwater change detection

In this paper, we present a method to deal with the constraints of the underwater medium for finding changes between sequences of underwater images. One of the main problems of underwater medium for automatically detecting changes is the low altitude of the camera when taking pictures. This emphasise the parallax effect between the images as they are not taken exactly at the same position. In order to solve this problem, we are geometrically registering the images together taking into account the relief of the scene

Reconeixement de punts clau en imatges mitjançant l'algorisme Random Ferns

Treball final de carrera basat en el reconeixement de punts clau en imatges mitjançant l'algorisme Random Ferns.

Sistema electrónico de calibración de fruta por diámetro

En la actualidad, las cooperativas recolectan, seleccionan, tratan y separan la fruta según su calibre (peso, diámetro máximo, medio y/o mínimo) para que esta llegue al consumidor final según la categoría (calibre). Para poder competir en un mercado cada vez más exigente en calidad y precios, se requieren sistemas de clasificación automáticos que nos permitan obtener óptimos resultados con altos niveles de producción y productividad. Para realizar estas tareas existen calibradoras industriales que pesan la fruta mediante células de carga y con el peso obtenido las clasifican asignando las piezas a su salida correspondiente (mesa de confección) a través de un sistema de electroimanes. Desafortunadamente el proceso de calibración de la fruta por peso no es en absoluto fiable ya que en este proceso no se considera el grosor de la piel, contenido de agua, de azúcar u otros factores altamente relevantes que influyen considerablemente en los resultados finales. El objeto de este proyecto es el de evolucionar las existentes calibradoras de fruta instalando un sistema industrial de visión artificial (rápido y robusto) que trabaje en un rango de espectro Infrarrojo (mayor fiabilidad) proporcionando óptimos resultados finales en la clasificación de las frutas, verduras y hortalizas. De este modo, el presente proyecto ofrece la oportunidad de mejorar el rendimiento de la línea de clasificación de frutas, aumentando la velocidad, disminuyendo pérdidas en tiempo y error humano y mejorando indiscutiblemente la calidad del producto final deseada por los consumidores.

Segmentación interactiva multi-clase de personas

La segmentació de persones es molt difícil a causa de la variabilitat de les diferents condicions, com la postura que aquestes adoptin, color del fons, etc. Per realitzar aquesta segmentació existeixen diferents tècniques, que a partir d'una imatge ens retornen un etiquetat indicant els diferents objectes presents a la imatge. El propòsit d'aquest projecte és realitzar una comparativa de les tècniques recents que permeten fer segmentació multietiqueta i que son semiautomàtiques, en termes de segmentació de persones. A partir d'un etiquetatge inicial idèntic per a tots els mètodes utilitzats, s'ha realitzat una anàlisi d'aquests, avaluant els seus resultats sobre unes dades publiques, analitzant 2 punts: el nivell de interacció i l'eficiència.