| Competencies / Study results |
|
Code
|
Study programme competences / results
|
| A13 |
COMP13 - Capacidad para uso y desarrollo de código y librerías que permitan captar el entorno y realizar visión por computador o realidad aumentada y actuar sobre él en sistemas robóticos y/o industriales. |
| A56 |
OPT-COMP13 - Deseñar sistemas para aplicacións de visión artificial en función do tipo de problema (técnicas de iluminación, óptica, selección de cámaras e posición do obxecto que se vai inspeccionar). |
| A72 |
OPT-CON13 - Identificar os tipos de elementos que interveñen na configuración dun sistema de visión artificial e os parámetros que afectan o proceso de adquisición de imaxes. |
| A90 |
OPT-HAB13 - Aplicar as principais técnicas de procesamento de imaxes dixitais e iniciarse no seu uso práctico. |
| Learning aims |
| Learning outcomes |
Study programme competences / results |
| Capacidade para uso e desenvolvemento de código e librarías que permitan captar o contorno e realizar visión por computador ou realidade aumentada e actuar sobre el en sistemas robóticos e/ou industriais. |
AR13
|
|
|
| Deseñar sistemas para aplicacións de visión artificial en función do tipo de problema (técnicas de iluminación, óptica, selección de cámaras e posición do obxecto que se vai inspeccionar).
|
AR56
|
|
|
| Identificar os tipos de elementos que interveñen na configuración dun sistema de visión artificial e os parámetros que afectan o proceso de adquisición de imaxes. |
AR72
|
|
|
| Aplicar as principais técnicas de procesamento de imaxes dixitais e iniciarse no seu uso práctico. |
AR90
|
|
|
| Contents |
| Topic |
Sub-topic |
| Introdución aos sistemas de visión artificial: sensores, iluminación, parámetros de adquisición, formatos de imaxe e almacenamento. |
- Conceptos básicos.
- Aplicacións de visión artificial na industria.
- Adquisición e representación de imaxes.
- Propiedades básicas das imaxes.
- Iluminación da escena.
|
| Problemas comúns en industria e exemplos de configuracións de sistemas aplicables. |
- Casos de uso comúns en industria.
- Hardware para captura de escenas 1D, 2D e 3D.
- Deseño de sistemas de visión artificial para tarefas de inspección automatizada.
|
| Procesamento de imaxes: transformacións xeométricas, mellora da imaxe, suavizado, realzado, operacións morfolóxicas etc. |
- Introdución as técnicas software de análise de imaxe.
- Análise de histograma.
- Filtrado de imaxes. |
| Planning |
| Methodologies / tests |
Competencies / Results |
Teaching hours (in-person & virtual) |
Student’s personal work hours |
Total hours |
| Guest lecture / keynote speech |
A56 A72 |
11 |
11 |
22 |
| Laboratory practice |
A13 A90 |
10 |
15 |
25 |
| Mixed objective/subjective test |
A56 A72 |
1 |
0 |
1 |
| Supervised projects |
A56 A72 |
0 |
23 |
23 |
| |
| Personalized attention |
|
4 |
0 |
4 |
| |
| (*)The information in the planning table is for guidance only and does not take into account the heterogeneity of the students. |
| Methodologies |
|
Methodologies |
Description |
| Guest lecture / keynote speech |
Actividade presencial na aula ou a través de TICs para a explicación oral do temario teórico fomentando a discusión e a participación dos alumnos.
|
| Laboratory practice |
Actividade presencial na aula ou a través de TICs para a realización de prácticas nas que se aplicarán algunhas das técnicas e estratexias vistas en teoría. Os alumnos completarán as propostas de traballos expostas polos profesores. Estas prácticas poderán estar relacionadas coa aplicación práctica de técnicas de procesamento de imaxes, a análise da solución adecuada a un problema industrial resoluble con visión artificial, ou a selección e configuración de elementos hardware-software para un sistema de visión concreto. Nos casos en que se considere necesario completarase o traballo de forma autónoma.
|
| Mixed objective/subjective test |
Proba de avaliación que se realizará nas correspondentes oportunidades das convocatorias oficiais. Consistirá nunha proba escrita coa finalidade de comprobar o afianzamento dos conceptos máis importantes vistos na materia. |
| Supervised projects |
Traballo/s de profundización práctica sobre algún tema de teoría propostos polos profesores da asignatura. Os alumnos realizarán un ou varios traballos de estudo ou deseño dos aspectos relevantes dunha técnica ou solución de visión artificial no contexto proposto polos profesores. Os traballos serán expostos e discutidos diante dos compañeiros e entregados por escrito. Os traballos serán realizados polos alumnos de forma autónoma e o seu avance será tutorizado polos profesores. |
| Personalized attention |
|
Methodologies
|
| Supervised projects |
| Laboratory practice |
|
| Description |
Prácticas de laboratorio: Para a realización das prácticas, o alumno poderá consultar co profesor todas as dúbidas que lle xurdan sobre a realización dos traballos.
Traballos tutelados: é recomendable o uso da atención personalizada nestas actividades para resolver dúbidas, para discutir e orientar o traballo co profesor, e para ter un seguimento do correcto avance do traballo.
Trátase de orientar ao alumno naquelas cuestións relativas á materia impartida e que resulten de especial dificultade para a súa comprensión ou realización. As canles de información e contacto serán correo electrónico, Moodle e Teams. As titorías individualizadas se desenvolven durante as horas de titoría establecidas polo profesor.
|
|
| Assessment |
|
Methodologies
|
Competencies / Results |
Description
|
Qualification
|
| Supervised projects |
A56 A72 |
Propoñerase un ou varios traballos tutelados que deberán ser desenvolvidos de forma autónoma polo alumno fóra das clases e que terán que ser presentados e defendidos. Disporase de atención personaliza por parte do profesor, que computa na avaliación. É imprescindible obter unha cualificación mínima de 4,5 puntos sobre 10 nesta metodoloxía para superar a asignatura.
|
30 |
| Laboratory practice |
A13 A90 |
Propoñeranse un ou varios traballos prácticos de aplicación de técnicas concretas de visión artificial ao longo do curso que serán desenvolvidos polos alumnos e entregados para a súa avaliación. É imprescindible obter unha cualificación mínima de 4,5 sobre 10 nesta metodoloxía para superar a materia.
Poderase valorar positivamente a asistencia e participación activa nas clases ata un máximo de 1 punto sobre 10. |
50 |
| Mixed objective/subjective test |
A56 A72 |
Realización dunha proba teórico/práctica na que se avalien os conceptos adquiridos. É imprescindible obter unha cualificación mínima de 4,5 sobre 10 nesta metodoloxía para superar a materia. |
20 |
| |
|
Assessment comments |
Aspectos xerais: - A avaliación desta materia está baseada na superación das tres metodoloxías principais: Traballos Tutelados, Prácticas de laboratorio e Proba mixta. A nota mínima para superar a materia será dun 5 sobre 10, sumando a nota de ambas as metodoloxías (a condición de que se supere a nota mínima esixida en cada metodoloxía).
- Dependendo do contido e complexidade do traballo, a puntuación da proba mixta podería incorporarse ao traballo tutelado.
- É requisito para superar a materia entregar, expoñer/defender os traballos e prácticas nas datas que se indiquen.
Todos os aspectos relacionados con “dispensa académica”, “dedicación ao estudo”, “permanencia” e “fraude académica” rexeranse de acordo coa normativa académica vixente da UDC.
Segunda oportunidade: - No caso de que o alumno non supere a materia na primeira oportunidade, deberá repetir na segunda oportunidade aquelas actividades que non foron superadas coas modificacións que se indiquen.
- Aplícanse os mesmos criterios de avaliación que na primeira oportunidade.
Convocatoria adiantada (decembro): - Aplican as mesmas metodoloxías.
- O alumno deberá poñerse en contacto cos profesores a principios do primeiro cuadrimestre (setembro) para que se lle comuniquen os traballos a entregar e dispoña de tempo suficiente para a súa realización e revisión.
Matrícula a tempo parcial: - Elimínase a obrigatoriedade de asistir ás actividades nas que se poida esixir presencialidad, salvo na exposición de traballos.
- Poderase acumular a porcentaxe da nota correspondente á asistencia a clase nas outras actividades, seguindo as indicacións dos profesores. Esta opción deberá notificarse aos profesores da materia.
|
| Sources of information |
|
Basic
|
Richard Szeliski (2010). Computer Vision: Algorithms and Applications. Springer
Gonzalo Pajares, Arturo De La Escalera, Enrique Alegre (2016). Conceptos y métodos en visión por computador. Comité Español de Automática
Sandypan Dey (2018). Hands-On Image Processing with Python. Packt Publishing
|
|
|
Complementary
|
Marvin, R., Ng'ang'a, M., & Omondi, A. (2018). Python Fundamentals. Packt Publishing
|
|
Documentación da librería Scikit-Image Documentación da librería OpenCV Versión borrador online gratuíta do libro "Computer Vision: Algorithms and Applications": Versión borrador online gratuita do libro "Conceptos y métodos en visión por Computador":
|
| Recommendations |
| Subjects that it is recommended to have taken before |
|
| Subjects that are recommended to be taken simultaneously |
| Introduction to Python for Engineers/770538011 |
|
| Subjects that continue the syllabus |
| Machine Vision II/770538019 |
|
| Other comments |
A entrega dos traballos documentais que se realicen nesta materia: - Solicitarase en formato virtual e/ou soporte informático.
- Realizarase a través do Campus Virtual, en formato dixital sen necesidade de imprimilos
- De se realizar en papel:
- Non se empregarán plásticos.
- Realizaranse impresións a dobre cara.
- Empregarase papel reciclado.
- Evitarase a impresión de borradores.
Segundo se recolle nas distintas normativas de aplicación para a docencia universitaria deberase incorporar a perspectiva de xénero nesta materia (usarase linguaxe non sexista, utilizarase bibliografía de autores/as de ambos sexos, propiciarase a intervención en clase de alumnos e alumnas...).
Traballarase para identificar e modificar prexuízos e actitudes sexistas e influirase na contorna para modificalos e fomentar valores de respecto e igualdade.
Deberanse detectar situacións de discriminación por razón de xénero e proporanse accións e medidas para corrixilas. |
|