Visió per Computador i Sistemes Intel·ligents

Objectius

La visió per computador o visió artificial revolucionarà l'automatització industrial a les fàbriques intel·ligents i la conducció autònoma. Entre els sensors més importants i potents tant en entorns de fàbriques automatitzades com en vehicles autònoms hi ha els sistemes de visió amb càmeres. L'objectiu d'aquesta assignatura és proporcionar una introducció a la visió per computador i els sistemes intel·ligents i el seu paper en l'estat de les tècniques d'última generació en el sector de l'automoció. Aquesta assignatura ha de proporcionar als estudiants:

• Comprensió general dels mètodes de visió per computador d'última generació implicats en entorns de fabricació automatitzats i en sistemes de conducció autònoma.
• Capacitat per implementar solucions senzilles de visió per computador en un entorn de laboratori.
• Capacitat per desenvolupar un projecte de curs de manera autònoma.

Resultats d'aprenentatge

• Sap aplicar els principis de la visió per computador i les tècniques de tractament d'imatges digitals.

Competències

Específiques

• Comprendre els fonaments de la teoria matemàtica per resoldre els problemes matemàtics que es puguin plantejar en l'enginyeria i aplicar sobre: àlgebra linial, geometria, geometria diferencial, càlcul diferencial i integral, equacions diferencials ordinàries i en derivades parcials, mètodes numèrics, algorítmica numèrica, estadística i optimització.
• Comprendre els principis bàsics sobre l'ús i la programació d'ordinadors, sistemes operatius, bases de dades, programes informàtics amb aplicació en l'enginyeria, informàtica industrial i xarxes de comunicació i aplicar-los a l'enginyeria en general i al disseny de sistemes de connectivitat en el sector de l'automoció.
• Treballar en un entorn multilingüe i multidisciplinari i presentar exposicions orals i redactar informes en anglès en l'àmbit de l'enginyeria, en general, i en el sector de l'automoció, en particular.

Bàsiques

• Tenir la capacitat de recollir i interpretar dades rellevants (normalment dins de l'àrea d'estudi pròpia) per emetre judicis que incloguin una reflexió sobre temes importants de caràcter social, científic o ètic.

Continguts

1. El sistema visual humà i els sistemes de visió per computador
2. Fonaments de la imatge digital
   • Representació de la imatge
   • Processament d'imatges en color
3. Millora de la imatge
   • Mètodes de domini espacial
   • Mètodes de domini freqüencial
4. Comprensió de la imatge
   • Extracció de característiques
   • Reconeixement de patrons
   • Introducció a l'aprenentatge profund

Avaluació

L'avaluació de l'assignatura segueix una metodologia d'avaluació contínua mitjançant la presentació d'un treball pràctic i un projecte de curs. Al final del semestre es fa un examen per comprovar que cada estudiant ha assolit individualment els objectius principals de l'assignatura. Durant les últimes setmanes, els estudiants treballen un projecte d'assignatura en grups petits (de 4 o 5 persones) que té un abast més ambiciós que la tasca pràctica (que es fa en grups de 2 persones), ja que aborda un autèntic repte. Per desenvolupar aquest projecte, els alumnes han d'estudiar i aprofundir alguns conceptes de manera autònoma. Els membres de l'equip han d'exposar i informar regularment sobre l'estat del projecte. Al final del curs, els equips han de defensar públicament el seu projecte i lliurar un informe final.

Nota final = 0,3 · T + 0,4 · PF + 0,3 · E (*)

• T: Tasca (avaluació individual + avaluació col·lectiva) (no recuperable)
• PF: Projecte final (avaluació individual + col·lectiva) (no recuperable)
• E: Examen (avaluació individual) (recuperable)

Metodologia

Aquesta assignatura combina classes magistrals i una metodologia d'aprenentatge basat en projectes (ABP). El professor exposa els conceptes clau de cada tema durant les classes magistrals, que els estudiants han de consolidar tant individualment com de manera cooperativa. Aquestes classes inclouen exercicis pràctics. També hi ha sessions específiques en què els alumnes treballen activitats pràctiques. Aquests treballs es lliuren posteriorment, com a part d'un marc d'avaluació contínua. Al final del curs es defineix i s'executarà un projecte grupal. El projecte pretén desenvolupar habilitats tècniques i interpersonals, així com la responsabilitat individual, alhora que ofereix un context altament motivador que permet abordar els interessos específics en el camp. Durant les classes, l'entorn de treball és Matlab®.

Bibliografia

Bàsica

• Davies, E. R. (2005). Machine Vision: Theory, Algorithms, Practicalities. Recuperat de https://www-sciencedirect-com.biblioremot.uvic.cat/book/9780122060939/machine-vision
• Davies, E. R. (2012). Computer and machine vision: theory, algorithms, practicalities. Recuperat de https://ucercatot.uvic-ucc.cat/permalink/34CSUC_UVIC/1nl2ep/alma991001156506306718
• Gonzalez, R.C., and Woods, R.E. (2006). Digital Image Processing (3 ed.). Prentice Hall.

Complementària

El professorat facilita les referències de la bibliografia complementària i de lectura obligatòria en el transcurs de l'assignatura a través del Campus Virtual.