Máster en Visión Artificial

Módulo 1. Visión artificial

1.1. Percepción humana

1.1.1. Sistema visual humano
1.1.2. El color
1.1.3. Frecuencias visibles y no visibles

1.2. Crónica de la Visión Artificial

1.2.1. Principios
1.2.2. Evolución
1.2.3. La importancia de la visión artificial

1.3. Composición de imágenes digitales

1.3.1. La imagen digital
1.3.2. Tipos de imágenes
1.3.3. Espacios de color
1.3.4. RGB
1.3.5. HSV y HSL
1.3.6. CMY-CMYK
1.3.7. YCbCr
1.3.8. Imagen indexada

1.4. Sistemas de captación de imágenes

1.4.1. Funcionamiento de una cámara digital
1.4.2. La correcta exposición para cada situación
1.4.3. Profundidad de campo
1.4.4. Resolución
1.4.5. Formatos de imagen
1.4.6. Modo HDR
1.4.7. Cámaras de alta resolución
1.4.8. Cámaras de alta velocidad

1.5. Sistemas ópticos

1.5.1. Principios ópticos
1.5.2. Objetivos convencionales
1.5.3. Objetivos telecéntricos
1.5.4. Tipos de autoenfoque
1.5.5. Distancia focal
1.5.6. Profundidad de campo
1.5.7. Distorsión óptica
1.5.8. Calibración de una imagen

1.6. Sistemas de iluminación

1.6.1. Importancia de la iluminación
1.6.2. Respuesta frecuencial
1.6.3. Iluminación led
1.6.4. Iluminación en exteriores
1.6.5. Tipos de iluminaciones para aplicaciones industriales. Efectos

1.7. Sistemas captación 3D

1.7.1. Estéreo visión
1.7.2. Triangulación
1.7.3. Luz estructurada
1.7.4. Time of Flight
1.7.5. Lidar

1.8. Multiespectro

1.8.1. Cámaras multiespectrales
1.8.2. Cámaras hiperespectrales

1.9. Espectro cercano no visible

1.9.1. Cámaras IR
1.9.2. Cámaras UV
1.9.3. Convertir de no visible a visible gracias a la iluminación

1.10. Otras bandas del espectro

1.10.1. Rayos X
1.10.2. Teraherzios

Módulo 2. Aplicaciones y estado del arte

2.1. Aplicaciones industriales

2.1.1. Librerías de visión industrial
2.1.2. Cámaras compactas
2.1.3. Sistemas basados en PC
2.1.4. Robótica industrial
2.1.5. Pick and place 2D
2.1.6. Bin picking
2.1.7. Control de calidad
2.1.8. Presencia ausencia de componentes
2.1.9. Control dimensional
2.1.10. Control etiquetaje
2.1.11. Trazabilidad

2.2. Vehículos autónomos

2.2.1. Asistencia al conductor
2.2.2. Conducción autónoma

2.3. Visión artificial para análisis de contenidos

2.3.1. Filtro por contenido
2.3.2. Moderación de contenido visual
2.3.3. Sistemas de seguimiento
2.3.4. Identificación de marcas y logos
2.3.5. Etiquetación y clasificación de videos
2.3.6. Detección de cambios de escena
2.3.7. Extracción de textos o créditos

2.4. Aplicaciones médicas

2.4.1. Detección y localización de enfermedades
2.4.2. Cáncer y análisis de radiografías
2.4.3. Avances en visión artificial dado el Covid-19
2.4.4. Asistencia en el quirófano

2.5. Aplicaciones espaciales

2.5.1. Análisis de imagen por satélite
2.5.2. Visión artificial para el estudio del espacio
2.5.3. Misión a Marte

2.6. Aplicaciones comerciales

2.6.1. Control stock
2.6.2. Videovigilancia, seguridad en casa
2.6.3. Cámaras aparcamiento
2.6.4. Cámaras control población
2.6.5. Cámaras velocidad

2.7. Visión aplicada a la robótica

2.7.1. Drones
2.7.2. AGV
2.7.3. Visión en robots colaborativos
2.7.4. Los ojos de los robots

2.8. Realidad aumentada

2.8.1. Funcionamiento
2.8.2. Dispositivos
2.8.3. Aplicaciones en la industria
2.8.4. Aplicaciones comerciales

2.9. Cloud computing

2.9.1. Plataformas de Cloud Computing
2.9.2. Del Cloud Computing a la producción

2.10. Investigación y astado del arte

2.10.1. La comunidad científica
2.10.2. ¿Qué se está cociendo?
2.10.3. El futuro de la visión artificial

Módulo 3. Procesado digital de imágenes

3.1. Entorno de desarrollo en visión por computador

3.1.1. Librerías de visión por computador
3.1.2. Entorno de programación
3.1.3. Herramientas de visualización

3.2. Procesamiento digital de imágenes

3.2.1. Relaciones entre pixeles
3.2.2. Operaciones con imágenes
3.2.3. Transformaciones geométricas

3.3. Operaciones de pixeles

3.3.1. Histograma
3.3.2. Transformaciones a partir de histograma
3.3.3. Operaciones en imágenes en color

3.4. Operaciones lógicas y aritméticas

3.4.1. Suma y resta
3.4.2. Producto y división
3.4.3. And/Nand
3.4.4. Or/Nor
3.4.5. Xor/Xnor

3.5. Filtros

3.5.1. Máscaras y convolución
3.5.2. Filtrado lineal
3.5.3. Filtrado no lineal
3.5.4. Análisis de Fourier

3.6. Operaciones morfológicas

3.6.1. Erode and Dilating
3.6.2. Closing and Open
3.6.3. Top hat y Black hat
3.6.4. Detección de contornos
3.6.5. Esqueleto
3.6.6. Relleno de agujeros
3.6.7. Convex hull

3.7. Herramientas de análisis de imágenes

3.7.1. Detección de bordes
3.7.2. Detección de blobs
3.7.3. Control dimensional
3.7.4. Inspección de color

3.8. Segmentación de objetos

3.8.1. Segmentación de imágenes
3.8.2. Técnicas de segmentación clásicas
3.8.3. Aplicaciones reales

3.9. Calibración de imágenes

3.9.1. Calibración de imagen
3.9.2. Métodos de calibración
3.9.3. Proceso de calibración en un sistema cámara 2D/robot

3.10. Procesado de imágenes en entorno real

3.10.1. Análisis de la problemática
3.10.2. Tratamiento de la imagen
3.10.3. Extracción de características
3.10.4. Resultados finales