Visión e inteligencia artificial 11-oct-2007

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

Quito, Julio 2007 © Dr. Hugo A. Banda Gamboa 2/48

Contenido Visión por Computadora

Análisis y Procesamiento de imágenes Digitales

Automatización Industrial

Manufactura Integrada por Computador (CIM)

Fundamentos de la Robótica

Robótica Industrial

Conclusión

http://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/d/d8/NASA_Mars_Rover.jpg


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.


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.


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).


Subdominios de la Visión por Computadora

Reconstrucción de escenas

Detección de Eventos

Localización

Reconocimiento de Objetos

Aprendizaje

Indexado

Ego-motion y

Restauración de imágenes.


Campos Relacionados con la Visión por Computadora

http://upload.wikimedia.org/wikipedia/en/d/d3/CVoverview2.jpg


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


ANÁLISIS Y PROCESAMIENTO DE

IMÁGENES DIGITALES


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


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.


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.


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.


AUTOMATIZACIÓN INDUSTRIAL


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.


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


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.


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.


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.


Maquina de Posicionamiento con CNC


Programa de Maquinado de Posicionamiento


Fresadora con Control Numérico


Sistemas Multifunciones

Los sistemas multifunciones se pueden dividir en cuatro grandes grupos:

Tornos automáticos

Centros de mecanizado

Máquinas transfer

Sistemas de manufactura flexible


Torno Automático


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.


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.


Célula de Manufactura Flexible

http://www.mandelli.com/en/home.php


Máquina Herramienta Reconfigurable


Computer Integrated Manufacturing (CIM)


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.


Ciclo Típico de Producto


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.


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.


FUNDAMENTOS DE LA ROBÓTICA


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.


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.


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.


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


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.


Arquitectura Robótica Basada en Conocimiento

Interpretación de Datos Sensados

Modelado del Entorno

Planificación

Ejecución

Entradas de los Sensores

Salidas a los Actuadores


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.


Arquitectura Robótica Basada en Comportamiento

Identificar Objetos

Comprobar Cambios

Construir Mapas

Explorar

Entradas de los Sensores

Salidas a los Actuadores

Evitar Obstáculos


Robots “Autónomos” Robot Aibo de Sony

Robot Asimo de Honda

Robot Sojourner en Marte

http://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/0/05/HONDA_ASIMO.jpg


ROBÓTICA INDUSTRIAL


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.


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.


Celdas de Trabajo Automatizadas


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

[email protected]

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