Principios y aplicaciones del procesamiento de imágenes y sistemas de visión artificial, Resúmenes de Gestión Industrial

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Procesamiento

de imágenes

Jesus Garcia Antonio 6°A MECATRONICA AREA AUTOMATIZACION Integración de sistemas automáticos

CONTENIDO

Principios del procesamiento de imágenes Características de los dispositivos de formación de imágenes Características principales de los sistemas de visión en fábricas inteligentes

El teorema de Fourier afirma que una

gráfica o función, cualquiera que sea

su forma, se puede representar con

alta precisión dentro de un intervalo

dado, mediante la suma de una gran

cantidad de funciones senoidales, con

diferentes frecuencias. Dicho de otro

modo, cualquier función, sea o no sea

periódica, se puede representar por

una superposición de funciones

periódicas con diferentes frecuencias.

El teorema nos dice de qué manera se

puede hacer esta representación, pero

hablar de él va más allá del objeto de

este libro.

La variación de la irradiancia o

brillantez de una imagen, medida a lo

largo de una dirección cualquiera es

entonces una función que se puede

representar mediante el teorema de

Fourier, con una suma de

distribuciones senoidales de varias

frecuencias. Sin entrar en detalles

técnicos innecesarios, simplemente

afirmaremos aquí que atenuar o

reforzar individualmente algunas de

estas componentes senoidales puede

tener un efecto dramático en la

calidad de una imagen, mejorándola o

empeorándola, según el caso. Este es

el fundamento del procesamiento de

imágenes, tanto por medios ópticos

como digitales, que ahora

describiremos.

Los principios del procesamiento

óptico de imágenes están bien

establecidos desde el siglo pasado,

cuando se desarrolló la teoría de la

difracción de la luz. Sin embargo, su

aplicación práctica data apenas del

principio de la década de los sesenta,

cuando se comenzó a disponer del

rayo láser.

El procesamiento óptico se basa en el

hecho de que la imagen de difracción

de Fraunhofer de una transparencia

colocada en el plano focal frontal de

una lente es una distribución luminosa

que representa la distribución de las

frecuencias de Fourier que componen

la imagen, a la que se le llama

técnicamente transformada de Fourier.

Procesamiento óptico

El procesamiento digital de imágenes se efectúa dividiendo la imagen en un arreglo rectangular de elementos, como se muestra en la figura 43. Cada elemento de la imagen así dividida se conoce con el nombre de pixel. El siguiente paso es asignar un valor numérico a la luminosidad promedio de cada pixel. Así, los valores de la luminosidad de cada pixel, con sus coordenadas que indican su posición, definen completamente la imagen. Todos estos números se almacenan en la memoria de una computadora. El tercer paso es alterar los valores de la luminosidad de los pixeles mediante las operaciones o transformaciones matemáticas necesarias, a fin de hacer que resalten los detalles de la imagen que sean convenientes. El paso final es pasar la representación de estos pixeles a un monitor de televisión de alta definición, con el fin de mostrar la imagen procesada

Características de los dispositivos de formación de imágenes

Resolucion de la imagen La resolución de una imagen indica cuánto detalle puede observarse en esta. El término es comúnmente utilizado en relación a imágenes de fotografía digital, pero también se utiliza para describir cuán nítida. Para las imágenes digitales almacenadas como mapa de bits, la convención es describir la resolución de la imagen con dos números enteros, donde el primero es la cantidad de columnas de píxeles (cuántos píxeles tiene la imagen a lo ancho) y el segundo es la cantidad de filas de píxeles (cuántos píxeles tiene la imagen a lo alto). Es bueno señalar que si la imagen aparece como granular se le da el nombre de pixelada o pixelosa. La convención que le sigue en popularidad es describir el número total de píxeles en la imagen (usualmente expresado como la cantidad de megapíxeles), que puede ser calculado

Pixel Un píxel es cada uno de los puntos o elementos más pequeños que forman una imagen. El color que compone cada píxel se obtiene mediante tres colores. El rojo, el verde y el azul. Este esquema de colores se conoce como RGB (Red/Green/Blue). La combinación de estos tres colores pueden reproducir más de 16 millones de colores. Así pues, el tamaño de una imagen digital suele expresarse como el producto del número de píxeles en horizontal y en vertical. Aunque nosotros conocemos más el concepto de megapíxel , el cual equivale a un millón de píxeles. Un píxel no tiene una medida concreta, simplemente es la medida de división de una retícula en celdillas. Es por eso que el tamaño del píxel varía en cada dispositivo, creando así las diferentes resoluciones de una imagen digital, de las que hablaremos en el siguiente punto.

Compresión Esta característica nos permitirá poder comprimir nuestra imagen digital para poderla guardar, enviar y compartir de manera más rápida, ya que la descarga de la misma será más rápida debido a que el archivo que enviemos será menos pesado. Aún así, debemos señalar que en la compresión siempre hay pérdidas, ya que disminuye el tamaño de la imagen en detrimiento de su calidad.

Modelo de color El modelo de color es el color de cada píxel dependiendo del modelo empleado. Como hemos comentado en el punto número 1, el más habitual es el RGB que, combinando diferentes intensidades de los tres colores (rojo, verde y azul), obtiene toda la gama de colores.

La visión artificial

industrial es una de

las tecnologías que

marca la diferencia en

ciertas tareas

esenciales en la

producción industrial.

Estos sistemas de

visión artificial

aplicados a la

robótica facilitan el

dar solución en fases

industriales tan

decisivas como los

controles de calidad o

la detección de

NOMBRE O LOGOTIPO 17 ¿Qué son los sistemas de visión artificial? La visión artificial es una tecnología industrial aplicable a diferentes sectores y fases de producción. Es de los métodos automatizados e inteligentes más efectivo e innovador para adquirir, procesar y analizar imágenes en los procesos de producción. El procesamiento de estas imágenes con los softwares que llevan instalados los sistemas y cámaras visión artificial tienen el objetivo de producir información que las máquinas automatizadas pueden emplear y corregir posibles errores en las líneas de montaje. De esta manera, son los sistemas de visión artificial aplicados a la robótica los que se encargan de realizar procesos de inspección de muestreo, supervisión y controles de calidad, eximiendo a los empleados de realizar tareas repetitivas y donde existe más margen de error y menos exactitud analítica que la que ofrece el procesamiento de una imagen.

Tipos de sistema de visión artificial industrial

Aunque los límites entre las tipologías de productos de visión artificial estén muy poco definidos, podemos hablar de diversas categorías y destacar algunas características relevantes de cada una de ellas. Sensores de visión Se trata de una tecnología de visión más sofisticada que los tradicionales sensores fotoeléctricos, aunque sus limitaciones en la toma de decisiones son más significativas que en el caso del resto de productos conectados a un software, por lo que sus tareas se limitan más a detectar resultados de paso o fallo. Su ventaja es que la integración y puesta en marcha en muy sencilla y rápida, tanto por su tamaño reducido, como por el coste de la tecnología y su potencia de cálculo más moderada.

Cámaras inteligentes y sistemas de visión integrados Son la tecnología más avanzada en relación a sensores de visión y destacan por su potencia de cálculo -capaz de dar solución a cualquier necesidad de visión industrial-, resolución de imagen y fácil instalación. Esto facilita que sus aplicaciones sean muy variadas, sin importar actividad o fase de la cadena de producción. Su aspecto más innovador reside en su capacidad de procesamiento , que le dota de almacenamiento y disponibilidad para conectar con otros sistemas automatizados, gracias a los mecanismos de entrada y salida. En el caso de los sistemas de visión integrados, el sensor y la memoria de la cámara se ubican en un cabezal remoto de tamaño muy reducido. El procesador también se ubica en