PRÁCTICA  4


TÍTULO

Segmentación, localización y reconocimiento de piezas

OBJETIVO

El objetivo de la práctica es mostrar al alumno un método para el reconocimiento de varias piezas existentes en el módulo servidor de imágenes, determinando las características más significativas para dicho reconocimiento.

IMÁGENES DE PRUEBA

Las imágenes de trabajo, disponibles en el bloque del menú ("Imágenes/Cargar Prácticas/ImagenPractica4"),
son diversas imágenes reales, captadas del módulo servidor de imágenes con las siguientes condiciones de partida:

Las cuatro piezas existentes en el módulo servidor de imágenes están depositadas sobre unas cajas rectangulares solidarias a su vez con una plataforma circular que gira con un selector de cuatro posiciones. La piezas pueden desplazarse con respecto a su caja rectangular pequeñas cantidades, por lo que se recomienda que se ajusten las cantidades de "Giro" y "Elevación" de forma que se visualice correctamente la pieza sin que aparezcan en la imagen los bordes de la caja (puede ser útil aproximarse primero con un "Zoom" de unos 800). No es necesario que todas las piezas se adquieran con las mismas condiciones de "Giro" y "Elevación".

Hay que trabajar con dos conjuntos de imágenes:

Provisionalmente, y mientras la cámara esté estropeada, las imágenes están en "Imágenes/CargarPracticas/ImagenPráctica4". La nomenclatura de las imágenes es nombreX_R_Y, donde nombre={"tornillo", "arandela", "tornillo alargado" y "tuerca"}, X es el tipo={1,2,3,4}, R es la resolución horizontal, y Y es el orden de muestra.

ALGORITMOS UTILIZADOS

Se emplean los siguientes algoritmos:


DESCRIPCIÓN DE LA PRÁCTICA

Los pasos a realizar son los siguientes:

A fin de realizar un correcto almacenamiento de los datos calculados es necesario suministrarle al bloque información de la pieza y del experimento realizado (se almacenan sólo unos datos por cada pieza y por cada experimento, perdiéndose los anteriores).

El algoritmo necesita dos imágenes: la primera la imagen segmentada (el objeto debe estar al valor 255), y la segunda una imagen con información de intensidad (en este caso la IMAGEN_TRABAJO).

Las características calculadas por el bloque, son las siguientes:

Oi ( Mik, s ik) Oj( Mjk, s jk)

Se define el "Coeficiente de Separación entre las Clases i , j con la característica k como:

La característica más adecuada para separar dos objetos es la que maximiza el coeficiente de separación entre clases.


MÉTODO DE EVALUACIÓN

El alumno deberá contestar a las siguientes preguntas, según los datos obtenidos al realizar el reconocimiento de las diversas piezas y según el "Coeficiente de Separación entre Clases para cada Característica".

  • IMÁGENES CON LA MISMA RESOLUCIÓN
    • La característica que mejor separa la Pieza 1 de la Pieza 2:
    • La característica que mejor separa la Pieza 1 de la Pieza 3:
    • La característica que mejor separa la Pieza 1 de la Pieza 4 :
    • La característica que mejor separa la Pieza 2 de la Pieza 3:
    • La característica que mejor separa la Pieza 2 de la Pieza 4:
    • La característica que mejor separa la Pieza 3 de la Pieza 4:
  • IMÁGENES CON DISTINTA RESOLUCIÓN
    • La característica que mejor separa la Pieza 1 de la Pieza 2:
    • La característica que mejor separa la Pieza 1 de la Pieza 3:
    • La característica que mejor separa la Pieza 1 de la Pieza 4 :
    • La característica que mejor separa la Pieza 2 de la Pieza 3:
    • La característica que mejor separa la Pieza 2 de la Pieza 4:
    • La característica que mejor separa la Pieza 3 de la Pieza 4:

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