Perspectives of auto-correcting lens distortions in mosaic-based underwater navigation

When unmanned underwater vehicles (UUVs) perform missions near the ocean floor, optical sensors can be used to improve local navigation. Video mosaics allow to efficiently process the images acquired by the vehicle, and also to obtain position estimates. We discuss in this paper the role of lens distortions in this context, proving that degenerate mosaics have their origin not only in the selected motion model or in registration errors, but also in the cumulative effect of radial distortion residuals. Additionally, we present results on the accuracy of different feature-based approaches for self-correction of lens distortions that may guide the choice of appropriate techniques for correcting distortions

Robust fault detection using consistency techniques for uncertainty handling

Often practical performance of analytical redundancy for fault detection and diagnosis is decreased by uncertainties prevailing not only in the system model, but also in the measurements. In this paper, the problem of fault detection is stated as a constraint satisfaction problem over continuous domains with a big number of variables and constraints. This problem can be solved using modal interval analysis and consistency techniques. Consistency techniques are then shown to be particularly efficient to check the consistency of the analytical redundancy relations (ARRs), dealing with uncertain measurements and parameters. Through the work presented in this paper, it can be observed that consistency techniques can be used to increase the performance of a robust fault detection tool, which is based on interval arithmetic. The proposed method is illustrated using a nonlinear dynamic model of a hydraulic system

Monocular-based 3-D seafloor reconstruction and ortho-mosaicing by piecewise planar representation

Photo-mosaicing techniques have become popular for seafloor mapping in various marine science applications. However, the common methods cannot accurately map regions with high relief and topographical variations. Ortho-mosaicing borrowed from photogrammetry is an alternative technique that enables taking into account the 3-D shape of the terrain. A serious bottleneck is the volume of elevation information that needs to be estimated from the video data, fused, and processed for the generation of a composite ortho-photo that covers a relatively large seafloor area. We present a framework that combines the advantages of dense depth-map and 3-D feature estimation techniques based on visual motion cues. The main goal is to identify and reconstruct certain key terrain feature points that adequately represent the surface with minimal complexity in the form of piecewise planar patches. The proposed implementation utilizes local depth maps for feature selection, while tracking over several views enables 3-D reconstruction by bundle adjustment. Experimental results with synthetic and real data validate the effectiveness of the proposed approach

An approach to visual servoing based on coded light

Positioning a robot with respect to objects by using data provided by a camera is a well known technique called visual servoing. In order to perform a task, the object must exhibit visual features which can be extracted from different points of view. Then, visual servoing is object-dependent as it depends on the object appearance. Therefore, performing the positioning task is not possible in presence of non-textured objects or objects for which extracting visual features is too complex or too costly. This paper proposes a solution to tackle this limitation inherent to the current visual servoing techniques. Our proposal is based on the coded structured light approach as a reliable and fast way to solve the correspondence problem. In this case, a coded light pattern is projected providing robust visual features independently of the object appearance

Overview of coded light projection techniques for automatic 3D profiling

Obtaining automatic 3D profile of objects is one of the most important issues in computer vision. With this information, a large number of applications become feasible: from visual inspection of industrial parts to 3D reconstruction of the environment for mobile robots. In order to achieve 3D data, range finders can be used. Coded structured light approach is one of the most widely used techniques to retrieve 3D information of an unknown surface. An overview of the existing techniques as well as a new classification of patterns for structured light sensors is presented. This kind of systems belong to the group of active triangulation method, which are based on projecting a light pattern and imaging the illuminated scene from one or more points of view. Since the patterns are coded, correspondences between points of the image(s) and points of the projected pattern can be easily found. Once correspondences are found, a classical triangulation strategy between camera(s) and projector device leads to the reconstruction of the surface. Advantages and constraints of the different patterns are discussed

An overview of the advantages and constraints of coded pattern projection techniques for autonomous navigation

The absolute necessity of obtaining 3D information of structured and unknown environments in autonomous navigation reduce considerably the set of sensors that can be used. The necessity to know, at each time, the position of the mobile robot with respect to the scene is indispensable. Furthermore, this information must be obtained in the least computing time. Stereo vision is an attractive and widely used method, but, it is rather limited to make fast 3D surface maps, due to the correspondence problem. The spatial and temporal correspondence among images can be alleviated using a method based on structured light. This relationship can be directly found codifying the projected light; then each imaged region of the projected pattern carries the needed information to solve the correspondence problem. We present the most significant techniques, used in recent years, concerning the coded structured light method

Constraint satisfaction techniques under uncertain conditions for fault diagnosis in nonlinear dynamic systems

The speed of fault isolation is crucial for the design and reconfiguration of fault tolerant control (FTC). In this paper the fault isolation problem is stated as a constraint satisfaction problem (CSP) and solved using constraint propagation techniques. The proposed method is based on constraint satisfaction techniques and uncertainty space refining of interval parameters. In comparison with other approaches based on adaptive observers, the major advantage of the presented method is that the isolation speed is fast even taking into account uncertainty in parameters, measurements and model errors and without the monotonicity assumption. In order to illustrate the proposed approach, a case study of a nonlinear dynamic system is presented

Expert supervision based on cases

The paper focuses on taking advantage of large amounts of data that are systematically stored in plants (by means of SCADA systems), but not exploited enough in order to achieve supervisory goals (fault detection, diagnosis and reconfiguration). The methodology of case base reasoning (CBR) is proposed to perform supervisory tasks in industrial processes by re-using the stored data. The goal is to take advantage of experiences, registered in a suitable structure as cam, avoiding the tedious task of knowledge acquisition and representation needed by other reasoning techniques as expert systems. An outlook of CBR terminology and basic concepts are presented. The adaptation of CBR in performing expert supervisory tasks, taking into account the particularities and difficulties derived from dynamic systems, is discussed. A special interest is focused in proposing a general case definition suitable for supervisory tasks. Finally, this structure and the whole methodology is tested in a application example for monitoring a real drier chamber

Curriculum sequencing for an e-learning system based on learning styles

This work shows the use of adaptation techniques involved in an e-learning system that considers students' learning styles and students' knowledge states. The mentioned e-learning system is built on a multiagent framework designed to examine opportunities to improve the teaching and to motivate the students to learn what they want in a user-friendly and assisted environment

Diagnosing Patients Combining Principal Components Analysis and Case Based Reasoning

This paper addresses the application of a PCA analysis on categorical data prior to diagnose a patients data set using a Case-Based Reasoning (CBR) system. The particularity is that the standard PCA techniques are designed to deal with numerical attributes, but our medical data set contains many categorical data and alternative methods as RS-PCA are required. Thus, we propose to hybridize RS-PCA (Regular Simplex PCA) and a simple CBR. Results show how the hybrid system produces similar results when diagnosing a medical data set, that the ones obtained when using the original attributes. These results are quite promising since they allow to diagnose with less computation effort and memory storage

An artificial economy based on reinforcement learning and agent based modeling

In this paper, we employ techniques from artificial intelligence such as reinforcement learning and agent based modeling as building blocks of a computational model for an economy based on conventions. First we model the interaction among firms in the private sector. These firms behave in an information environment based on conventions, meaning that a firm is likely to behave as its neighbors if it observes that their actions lead to a good pay off. On the other hand, we propose the use of reinforcement learning as a computational model for the role of the government in the economy, as the agent that determines the fiscal policy, and whose objective is to maximize the growth of the economy. We present the implementation of a simulator of the proposed model based on SWARM, that employs the SARSA(λ) algorithm combined with a multilayer perceptron as the function approximation for the action value function.

Caracterització de metabòlits produïts per soques de "Pseudomonas fluorescens" efectives en el control biològic de fongs fitopatògens

El principal objectiu d'aquest treball ha estat estudiar la producció de metabòlits amb activitat antibiòtica per soques de l'espècie Pseudomonas fluorescens de la col·lecció EPS, i també avaluar la seva potencialitat com a agents de biocontrol. Es va disposar també de diverses soques de P. fluorescens, cedides per altres investigadors, que van utilitzar-se com a referència perquè algunes són actives en control biològic i produeixen metabòlits secundaris d'interès en el biocontrol de malalties de plantes. La present memòria s'estructura en cinc capítols, que són, introducció al control biològic, descripció de l'etapa de selecció de soques i cerca dels metabòlits produïts, estudi de la producció d'HCN per la soca EPS288, estudi de la producció de l'antibiòtic 2,4-diacetilfloroglucinol (DAPG), i finalment, el darrer capítol, on s'ha estudiat la producció de DAPG sobre material vegetal i la capacitat de colonitzar arrels per diverses soques d'interès. En l'etapa de prospecció, va demostrar-se que un 37% del total de les soques de la col·lecció EPS produïen HCN, totes de l'espècie P. fluorescens, i un 90% d'aquestes provenien de les arrels de plantes. Es va confirmar la producció dels metabòlits secundaris 2,4-diacetilfloroglucinol, àcid fenazina-1-carboxílic, i pirrolnitrina, per diverses soques de la col·lecció EPS seleccionades mitjançant tècniques moleculars. Així, de la col·lecció EPS, les soques EPS317 i EPS808 produeixen DAPG, la EPS263 àcid fenazina-1-carboxílic i pirrolnitrina i, EPS894, EPS895, EPS945 produeixen àcid fenazina-1-carboxílic. La producció d'HCN es va estudiar més exhaustivament en la soca EPS288, seleccionada per la seva activitat antifúngica i candidata a agent de biocontrol contra Stemphylium vesicarium, causant de la estemfiliosi de la perera, i contra Penicillium expansum, causant de la podridura blava en conservació de fruita a postcollita. Per aquest estudi, es va dissenyar i validar un sistema per recollir l'HCN a partir de cultius en medi líquid. S'ha demostrat que la temperatura d'incubació, la concentració cel·lular de sembra i la composició del medi de cultiu afectaven a la producció d'HCN. Els medis complexos i la glicina n'afavorien la síntesi i la font de carboni no afectava. La soca EPS288 va produir més HCN que P. fluorescens CHA0, soca de referència productora d'HCN i descrita com a activa en processos de biocontrol de fongs fitopatògens. En l'estudi de la producció de DAPG, les soques de la col·lecció EPS i de referència, es van comparar en diversos medis de cultiu estudiant l'efecte de la complexitat i consistència del medi, i l'addició de ferro o de glucosa. Va demostrar-se que la producció de DAPG depèn principalment de la soca i de les característiques del medi de cultiu. La glucosa estimula la producció, mentre que el ferro pràcticament no afecta, i en general, el medi sòlid i complex estimula la producció de DAPG. Tanmateix, aquests efectes varien en alguna de les soques assajades donant lloc a comportaments singulars. En el seguiment del creixement amb un sistema automàtic es va comprovar que la velocitat específica de creixement i la concentració cel·lular assolida al final del cultiu, estaven condicionades per la composició del medi de cultiu. En les proves d'antagonisme vers fitopatògens que foren seleccionats com a indicadors, va observar-se que tant l'antagonisme in vitro com la inhibició d'infeccions sobre material vegetal estaven parcialment relacionades amb la producció dels metabòlits secundaris estudiats. La promoció del creixement de portaempelts per aquestes soques depenia de la soca i de l'hoste, però no es pogué establir una relació causa-efecte amb el metabòlits produïts. També es va comprovar que algunes de les soques podien sobreviure en ferides de pomes i de peres, on produïren DAPG. Mutants resistents a rifampicina de diverses soques de la col·lecció EPS i de referència es van inocular en llavors de pomera i de tomatera que es van sembrar i incubar en condicions controlades. Es va fer el seguiment de la població bacteriana total i resistent a rifampicina present a les arrels durant 72 dies. Totes les soques van colonitzar les arrels de les plantes, mantenint una elevada població durant 37 dies, cap d'elles va estimular el creixement ni mostrar efectes fitotòxics, no afectant tampoc signicativament a la població bacteriana espontània de les arrels. La soca EPS808, una de les seleccionades pel treball, va aconseguir uns nivells de producció de DAPG, una velocitat de creixement i una supervivència relativa a les arrels similar a altres soques de referència descrites com a bons agents de biocontrol. En conseqüència, se la considera una candidata a agent de biocontrol que hauria de ser objecte de futurs estudis d'eficàcia.

New medical registration and segmentation techniques using information-theoretic tools

El processament d'imatges mèdiques és una important àrea de recerca. El desenvolupament de noves tècniques que assisteixin i millorin la interpretació visual de les imatges de manera ràpida i precisa és fonamental en entorns clínics reals. La majoria de contribucions d'aquesta tesi són basades en Teoria de la Informació. Aquesta teoria tracta de la transmissió, l'emmagatzemament i el processament d'informació i és usada en camps tals com física, informàtica, matemàtica, estadística, biologia, gràfics per computador, etc. En aquesta tesi, es presenten nombroses eines basades en la Teoria de la Informació que milloren els mètodes existents en l'àrea del processament d'imatges, en particular en els camps del registre i la segmentació d'imatges. Finalment es presenten dues aplicacions especialitzades per l'assessorament mèdic que han estat desenvolupades en el marc d'aquesta tesi.

Assessment of virtual design and manufacturing techniques for fibre reinforced composite materials

Virtual tools are commonly used nowadays to optimize product design and manufacturing process of fibre reinforced composite materials. The present work focuses on two areas of interest to forecast the part performance and the production process particularities. The first part proposes a multi-physical optimization tool to support the concept stage of a composite part. The strategy is based on the strategic handling of information and, through a single control parameter, is able to evaluate the effects of design variations throughout all these steps in parallel. The second part targets the resin infusion process and the impact of thermal effects. The numerical and experimental approach allowed the identificationof improvement opportunities regarding the implementation of algorithms in commercially available simulation software.

Simulation of interlaminar and intralaminar damage in polymer-based composites for aeronautical applications under impact loading

La aplicación de materiales compuestos de matriz polimérica reforzados mediante fibras largas (FRP, Fiber Reinforced Plastic), está en gradual crecimiento debido a las buenas propiedades específicas y a la flexibilidad en el diseño. Uno de los mayores consumidores es la industria aeroespacial, dado que la aplicación de estos materiales tiene claros beneficios económicos y medioambientales. Cuando los materiales compuestos se aplican en componentes estructurales, se inicia un programa de diseño donde se combinan ensayos reales y técnicas de análisis. El desarrollo de herramientas de análisis fiables que permiten comprender el comportamiento mecánico de la estructura, así como reemplazar muchos, pero no todos, los ensayos reales, es de claro interés. Susceptibilidad al daño debido a cargas de impacto fuera del plano es uno de los aspectos de más importancia que se tienen en cuenta durante el proceso de diseño de estructuras de material compuesto. La falta de conocimiento de los efectos del impacto en estas estructuras es un factor que limita el uso de estos materiales. Por lo tanto, el desarrollo de modelos de ensayo virtual mecánico para analizar la resistencia a impacto de una estructura es de gran interés, pero aún más, la predicción de la resistencia residual después del impacto. En este sentido, el presente trabajo abarca un amplio rango de análisis de eventos de impacto a baja velocidad en placas laminadas de material compuesto, monolíticas, planas, rectangulares, y con secuencias de apilamiento convencionales. Teniendo en cuenta que el principal objetivo del presente trabajo es la predicción de la resistencia residual a compresión, diferentes tareas se llevan a cabo para favorecer el adecuado análisis del problema. Los temas que se desarrollan son: la descripción analítica del impacto, el diseño y la realización de un plan de ensayos experimentales, la formulación e implementación de modelos constitutivos para la descripción del comportamiento del material, y el desarrollo de ensayos virtuales basados en modelos de elementos finitos en los que se usan los modelos constitutivos implementados.