Fundamentos y aplicaciones de la visión e inteligencia artificiales

1. VISIÓN E INTELIGENCIA
ARTIFICIAL
Dr. Hugo A. Banda
Departamento de Informática y Ciencias de Computación
Escuela Politécnica Nacional
I Seminario de Inteligencia
Artificial
Rama Estudiantil IEEE-ESPOCH
Escuela Superior Politécnica del Chimborazo
Riobamba, 20 de Noviembre2007

2. Contenido
 Visión por Computadora
 Análisis y Procesamiento de
imágenes Digitales
 Automatización Industrial
 Manufactura Integrada por
Computador (CIM)
 Fundamentos de la Robótica
 Robótica Industrial
 Conclusión
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3. Visión por Computadora
Se puede definir como la ciencia y la
tecnología de las máquinas que pueden
“ver”.
Estudia y describe los sistemas de visión
artificial que se implementan en SW y HW.
La interacción y el intercambio entre la
visión biológica y la visión por
computadora ha sido muy fructífera para
los dos campos.
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4. VC como Disciplina Científica
La visión por computadora está
relacionada con la teoría y tecnología para
desarrollar sistemas artificiales que
contienen información de imágenes. Los
datos de imágenes, pueden tomar
diferentes formas:
 Secuencias de video,
 Vistas de múltiples cámaras, o
 Datos multi-dimensionales de un scanner
médico.
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5. VC como Disciplina Tecnológica
 Aplica la teoría y modelos a la construcción de
sistemas de visión artificial para:
 Control de procesos (robots industriales o vehículos
autónomos).
 Detección de eventos (vigilancia visual)
 Organización de información (Indexación de bases
de datos de imágenes y secuencias de imágenes),
 Modelación de objetos o entornos (Inspección
industrial, análisis de imágenes médicas o
modelación topográfica),
 Interacción (Como dispositivo de entrada para
interacción humano-computador).
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6. Subdominios de la Visión por
Computadora
Reconstrucción de escenas
Detección de Eventos
Localización
Reconocimiento de Objetos
Aprendizaje
Indexado
Ego-motion y
Restauración de imágenes.
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7. Campos Relacionados con la
Visión por Computadora
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8. Visión de Máquina
 Es la aplicación de la visión por computadora a la
industria y procesos de manufactura.
 La Visión de Máquina, además del análisis y
procesamiento computarizado de las imágenes,
requiere de dispositivos digitales de
entrada/salida y redes de computadoras, para
controlar equipos de manufactura automática y
robots industriales.
 Es un subcampo de la ingeniería que comprende:
 Ciencias de Computación
 Óptica,
 Ingeniería Mecánica, y
 Automatización industrial
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9. ANÁLISIS Y
PROCESAMIENTO DE
IMÁGENES DIGITALES
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10. Análisis de Imágenes Digitales
El análisis de imágenes juega un papel
importante en las aplicaciones relacionadas
con la visión por computadora.
Los problemas comúnmente asociados con
las imágenes digitales son:
 Creación
 Procesamiento (Análisis de Bajo Nivel)
 Extracción de rasgos (Análisis de Nivel
Intermedio)
 Reconocimiento (Análisis de Alto Nivel)
 Almacenamiento, Recuperación y Transmisión
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11. Procesamiento de Imágenes
(Análisis de Bajo Nivel)
 Transformaciones: Filtraje, extracción de rasgos,
mejora, compresión.
 Método de Máxima Entropía: Deconvolución, super
resolución, reconstrucción.
 Proyección sobre Conjuntos Convexos:
Reconstrucción, deconvolución, diseño de filtros.
 Fractales: Compresión, emparejamiento de objetos.
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12. Extracción de Rasgos
(Análisis de Nivel Intermedio)
 Thresholding: Separación de objetos y fondo.
 Detección de bordes: Identificación de fronteras.
 Adelgazamiento: Esqueletización.
 Operaciones Morfológicas: Eliminación de ruido, extracción de objetos.
 Snakes: Detección de bordes, delimitación de objetos.
 Mapas Auto-organizativos: segmentación, agrupamiento.
 Algoritmos Difusos: Agrupamiento.
 Morphing: Animación a través de deformaciones.
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13. Reconocimiento
(Análisis de Alto Nivel)
 Teoría de Bayes: Clasificación.
 Clasificadores Neuronales: Reconocimiento de objetos, segmentación.
 Clasificadores Difusos: Reconocimiento de objetos, sistemas basados en
lógica difusa.
 Modelos Ocultos de Markov: Reconocimiento de texto manuscrito.
 Emparejamiento Gráfico: Emparejamiento estructural.
 Transformada de Hough: Detección de formas conocidas.
 Formas a partir de Sombreado: Identificación de formas 3D utilizando
imágenes 2D.
 Etiquetado por Relajación: Emparejamiento de objetos.
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14. AUTOMATIZACIÓN
INDUSTRIAL
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15. Producción y Automatización
 La producción en masa, estandarizada, de grandes
lotes exigía la producción de pocos modelos en una
fabricación en serie o en cadena.
 La orientación al mercado está llevando al
paradigma de la diversidad de productos, en
pequeños lotes. Una producción que tiene a "la
medida del cliente". Lo cual ha contribuido a que
sea una producción flexible, celular, para lotes
unitarios.
 Los Sistemas de Manufactura Flexible son una
buena respuesta a esa orientación hacia el
mercado.
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16. Automatización Industrial
Técnica industrial que incorpora las
siguientes funciones básicas:
 Control automático de la máquina
 Sistema de autoregulación
 Manejo coordinado de material
 Sistema de aseguramiento de calidad
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17. Clases de Automatización Industrial
 Automatización fija:
 Se utiliza cuando el volumen de producción es muy alto.
Se justifica económicamente el alto costo del diseño de
equipo especializado para procesar el producto, con un
rendimiento alto y tasas de producción elevadas.
 Automatización programable:
 Se utiliza cuando el volumen de producción es de medio a
bajo y existe una diversidad de productos a obtener. En
este caso el equipo es diseñado para adaptarse a las
variaciones de configuración del producto, la cual se
realiza a través de un programa (software).
 Automatización flexible:
 Es la más adecuada en la utilización de un rango de
producción medio. Estos poseen características de los
dos anteriores.
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18. Máquinas con Control
Numérico
Son máquinas herramientas programables
para producir partes complicadas
pequeñas o medianas.  Aplicando una
secuencia
programada
perforan, tornean,
horadan o fresan
partes diferentes, de
distintas formas y
tamaños.
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19. Clasificación de los Sistemas de
Control Numérico
Se dividen fundamentalmente en:
 Equipos de control numérico de
posicionamiento o punto a punto.
 Equipos de control numérico de contorneo.
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20. Maquina de Posicionamiento
con CNC
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21. Programa de Maquinado de Posicionamiento
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22. Fresadora con Control Numérico
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23. Sistemas Multifunciones
Los sistemas multifunciones se pueden
dividir en cuatro grandes grupos:
 Tornos automáticos
 Centros de mecanizado
 Máquinas transfer
 Sistemas de manufactura flexible
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24. Torno Automático
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25. Centro de Mecanizado
 Un centro de mecanizado es
una estación simple
controlada por CNC, una
máquina herramienta capaz
de fresar, taladrar, escariar,
etc.
 Estas máquinas herramientas
son usualmente equipadas
con un cambiador automático
de herramientas y diseñadas
para realizar operaciones en
distintas superficies de piezas
sobre una tabla rotante.
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26. Sistemas de Manufactura
Flexible
 Un sistema de manufactura flexible es una
configuración de estaciones de trabajo casi
independientes, controladas por computadora, en la
cual el manejo de materiales y la carga de las
máquinas se realizan en forma automática. Sus
componentes son:
 Varias estaciones de trabajo controladas por computadora
(máquinas de control numérico, robots);
 Un sistema de transporte controlado por computadora
para movilización de partes y materiales entre máquinas;
y
 Estaciones de carga y descarga.
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27. Célula de Manufactura
Flexible
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28. Máquina Herramienta
Reconfigurable
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29. Computer Integrated
Manufacturing (CIM)
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30. Manufactura Integrada por
Computadora
 Se refiere a la integración total del diseño y la
ingeniería de productos, la planificación de
procesos y la manufactura por medio de
complejos sistemas de computación.
 El CIM está evolucionando hacia el CIE
(Empresa Integrada por Computador), que
implica una integración total de la administración
y la producción.
 La combinación CIE/CIM cambiará radicalmente
el perfil de las empresas.
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31. Ciclo Típico de Producto
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32. CAD & CAM
El diseño asistido por computador (CAD)
sustituye el diseño manual por el digital,
para creación de nuevas partes, productos
o la modificación de otros existentes.
Los sistemas de manufactura asistida por
computador (CAM), se usan para diseñar
procesos de producción, controlar
máquinas herramientas y flujo de
materiales mediante la automatización
programable.
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33. CAD/CAM
 Un sistema CAD/CAM integra la función de diseño
y manufactura.
 Traduce las especificaciones de diseño a
instrucciones detalladas para la máquina que va a
fabricar el producto.
 Es más rápido y menos propenso a errores que
los humanos.
 Permiten observar la forma en que las diversas
partes de un diseño interactúan entre sí, sin tener
que construir un prototipo.
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34. FUNDAMENTOS DE LA
ROBÓTICA
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35. Leyes de la Robótica
1. Un robot no puede dañar a un
ser humano o, por omisión de
acciones, permitir que sufra
algún daño.
2. Un robot debe obedecer las
órdenes de los seres humanos,
excepto cuando tales órdenes
entren en conflicto con la
primera ley.
3. Un robot debe proteger su
propia existencia, siempre y
cuando dicha protección no
entre en conflicto con las dos
leyes anteriores.
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36. Definición de Robot
 Manipulador reprogramable y
multifuncional diseñado para mover
material, partes, herramientas o
dispositivos especializados mediante
movimientos variables programados para
la realización de una variedad de tareas.
- Jablonski J, Posey J. Robotics Terminology, in Handbook of Industrial
Robotics, Nof S & Wiley J, Eds. New York, USA, 1985.
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37. Características de un Robot
 Un robot percibe su entorno mediante sensores y
responde o actúa de manera tal que se logren los
objetivos deseados, con base en ciertos supuestos,
por medio de sus efectores o actuadores.
 La racionalidad de la acción robótica depende de 4
factores:
 De la historia perceptual del robot (secuencia de
percepciones).
 Del conocimiento que el robot posea del ambiente en
donde opera.
 De las acciones que el robot pueda emprender.
 De la medida con la que evalúa el éxito logrado.
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38. Aproximaciones para el
Desarrollo de la Robótica
Aproximación basada en conocimiento
 Utiliza la inteligencia artificial simbólica
tradicional, para tratar de alcanzar la
autonomía en los robots.
Aproximación basada en comportamiento
 Está inspirada en fenómenos naturales.
Enfatiza en comportamiento y reacción
rápida, antes que en conocimiento y
planificación
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39. Robots Basados en
Conocimiento
 La principal premisa es que la inteligencia es
intrínsecamente un fenómeno computacional.
 Las arquitecturas parten de una descomposición de
los procesos que el robot debe realizar, en tareas
independientes que luego se unen.
 El diseñador define mediante entidades simbólicas
un modelo del ambiente, que permite realizar una
planificación de los movimientos del robot para
alcanzar una determinada meta.
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40. Arquitectura Robótica Basada en
Conocimiento
Entradas de
los Sensores
Interpretación de
Datos Sensados
Modelado del
Entorno
Planificación
Ejecución
Salidas a los
Actuadores
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41. Robots Basados en
Comportamiento
Esta tendencia está situada entre la
planificación de alto nivel de la inteligencia
artificial deliberativa y la teoría de control de
bajo nivel.
Está basada en la simplicidad, adaptabilidad
y actitud de los fenómenos naturales.
Cada uno de los niveles de comportamiento
reciben las señales de los sensores y su
reacción va directamente a los actuadores.
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42. Arquitectura Robótica Basada
en Comportamiento
Identificar
Objetos
Comprobar
Cambios
Entradas de Salidas a los
los Sensores Construir Mapas Actuadores
Explorar
Evitar Obstáculos
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43. Robots “Autónomos”
Robot Aibo de Sony
Robot Sojourner en Marte
Robot Asimo de Honda
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44. ROBÓTICA
INDUSTRIAL
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45. Robots Industriales
 Son dispositivos
electrónico - mecánicos,
que desempeñan tareas
automáticamente, ya sea
de acuerdo a supervisión
humana directa, a través
de un programa
predefinido o siguiendo
un conjunto de reglas
generales, utilizando
técnicas de inteligencia
artificial.
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46. Robots Industriales
Generalmente estas
tareas reemplazan,
asemejan o extienden
el trabajo humano,
como ensamble en
líneas de manufactura,
manipulación de
objetos pesados o
peligrosos, trabajo en el
espacio, etc.
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47. Celdas de Trabajo Automatizadas
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48. CONCLUSIÓN
Para que una universidad sea
trascendente y beneficie a su entorno,
debe ser capaz de contribuir a la
transformación social y productiva de la
comunidad propiciando su permanente
desarrollo humanístico, ético y
tecnocientíco.
GRACIAS
Dr. Hugo A. Banda Gamboa
hbanda@ieee.org
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