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Tecno. Lgicas., ISSN 0123-7799, Edicin Especial, octubre de 2013, pp. 591-603
Introduccin a la Visin Artificial
mediante Prcticas de Laboratorio
Diseadas en Matlab
Introduction to Artificial Vision through Laboratory Guides Using
Matlab
Vernica Londoo-Osorio1
Jhovana Marn-Pineda2
Eliana I. Arango-Zuluaga3
1 Facultad de Minas, Departamento de Energa
Elctrica y Automtica, Universidad Nacional de
Colombia Sede Medelln, Medelln-Colombia
2 Facultad de Minas, Departamento de Energa
Elctrica y Automtica, Universidad Nacional de
Colombia Sede Medelln, Medelln-Colombia
3 Facultad de Minas, Departamento de Energa
Elctrica y Automtica, Universidad Nacional de
Colombia Sede Medelln, Medelln-Colombia
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[592] Londoo et al. / Introduccin a la Visin Artificial mediante Prcticas de Laboratorio Diseadas en Matlab
Tecno Lgicas
Resumen
En este trabajo se presenta el diseo de dos prcticas de visin artifi-
cial para un curso que tiene el objetivo de introducir al estudiante en las
diferentes reas de profundizacin de su carrera. Por tanto, las prcticas
diseadas motivan y proporcionan contenidos adecuados al estudiante,
adems de incentivar la investigacin en el rea de procesamiento de
imgenes. Se presenta una primera prctica introductoria, que explora los
comandos bsicos para el procesamiento de imagen mediante la progra-
macin de una interfaz grfica de usuario en Matlab; y una segunda
prctica en la que se utiliza un algoritmo de reconocimiento de imagen,
que compara las caractersticas de color de imgenes faciales o de objetos.
Se discuten los resultados, dificultades y recomendaciones para el desa-
rrollo de cada sesin de prctica. Se muestran las respuestas a encuestas
realizadas a los estudiantes para comprobar su nivel de aceptacin del
diseo y del contenido de las prcticas, as como su motivacin para conti-
nuar profundizando en el rea. Por ltimo, se realizan comparaciones con
prcticas diseadas en otras universidades.
Palabras clave
Prcticas de laboratorio; procesamiento de imagen; visin artificial;
interfaz grfica de usuario (GUI); educacin en ingeniera.
Abstract
This paper presents the design of two laboratory guides in artificial
vision for a course which aims to introduce students to the different areas
of specialization of his career. Therefore, the designed practices motivate
and provide relevant content to the student, and to encourage research in
the area of image processing. The first guide presents an introductory
practice that explores the basic commands for image processing by
programming a GUI in Matlab, and a second practice in which you use an
image recognition algorithm, which compares the color characteristics of
facial or objects images. The discussion of the results, challenges and
recommendations for the development of each practice session are
explained. The survey answers of the students are displayed. This survey
allows checking their level of acceptance for the design and content of
practice and motivation to continue studying in the image processing
area. Finally, comparisons with laboratory guides that were designed in
other universities are made.
Keywords
Laboratory guides; image processing; computer vision, graphical
user interface (GUI); engineering education.
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Tecno. Lgicas., Edicin Especial, octubre de 2013 [593]
1. INTRODUCCIN
Uno de los objetivos principales de la educacin en la ingenie-
ra es preparar a los estudiantes para la prctica profesional, de
tal manera que estn capacitados para afrontar los retos que pue-
den presentarse en el ejercicio de su carrera. Adems, en la aplica-
cin prctica de los conceptos tericos, pueden hallarse problemas
para los cuales es necesario buscar alternativas de solucin utili-
zando las competencias desarrolladas en el aula de clase. Por
tanto un buen enfoque educativo debe incluir, adems de la reso-
lucin de problemas tericos que suelen despreciar muchas de las
variables y obtener soluciones que funcionan slo en la simulacin,
el planteamiento de aplicaciones reales que desarrollen en el
alumno una mentalidad crtica y las habilidades para solucionar
problemas prcticos (Feisel & Rosa, 2005).
Otro de los objetivos de la educacin superior actualmente es
la formacin de profesionales con capacidades y competencias para
la investigacin y la innovacin, debido a su importancia para el
crecimiento econmico del pas. Los espacios de prctica con recur-
sos accesibles, que fomentan el descubrimiento autnomo y la
transmisin de conocimiento, permiten alcanzar este objetivo (Gil
& Valds, 1996).
Especficamente, en la temtica de procesamiento de imgenes
y visin artificial, muchos de los cursos contienen una gran carga
terica, dejando de lado la prctica que proporcionara herramien-
tas adecuadas para el diseo de aplicaciones. Por ejemplo, en el
caso de la adquisicin de imgenes pueden surgir perturbaciones
reales, que no se observan en el trabajo con imgenes ideales, y
afectan la capacidad de procesamiento de imgenes del algoritmo.
Una perturbacin puede ser un cambio de luz en el entorno, ante
el cual es necesario tener elementos para capturar una imagen
adecuada, esto es, tener experiencia en el uso de la cmara para
capturar imgenes tiles para un algoritmo de visin artificial
(Sebastin et al., 2003).
Otro ejemplo de la necesidad del trabajo prctico en los cursos
de visin artificial, se encuentra en la elaboracin de la base de
datos que se utilizar para las comparaciones, ya que se deben
tener en cuenta las fuentes de ruido, que podran acarrear errores
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[594] Londoo et al. / Introduccin a la Visin Artificial mediante Prcticas de Laboratorio Diseadas en Matlab
Tecno Lgicas
en los resultados de comparacin entre las imgenes capturadas y
las almacenadas en la base de datos (Gmez, 2009).
En el curso de Seales y sistemas lineales se hace necesario el
diseo de prcticas introductorias a las diferentes reas de la
carrera, que motiven y proporcionen contenidos adecuados al
estudiante para definir su rea de profundizacin, adems de
incentivar la investigacin. En el caso del rea de procesamiento
de imgenes y visin artificial, es necesaria la introduccin del
tema en prcticas de corta duracin, que resuman el contenido
terico-prctico, que se quiere presentar al estudiante. Este tipo de
prcticas no se han encontrado en la documentacin consultada,
en su lugar, se presentan cursos completos de un semestre de
dedicacin con sus respectivas prcticas de laboratorio (Gonzlez,
2009; Snchez, 2007).
El objetivo de este trabajo es presentar dos aplicaciones prcti-
cas en visin artificial como herramienta de aprendizaje para el
curso de Seales y sistemas lineales. En la siguiente seccin se
describe el contenido de las prcticas. La seccin 3 presenta los
resultados obtenidos al desarrollar las prcticas en clase y aplicar
las encuestas a los estudiantes. La cuarta seccin presenta una
discusin de los resultados obtenidos y una comparacin con traba-
jos de otros autores. Finalmente en la quinta seccin se obtienen
las conclusiones del trabajo realizado.
2. DISEO DE LAS PRCTICAS DE LABORATORIO
La elaboracin de prcticas de laboratorio se inicia tomando en
cuenta los recursos existentes en los laboratorios y su facilidad de
acceso por parte de los estudiantes. Cada una de las prcticas
contiene una parte inicial de fundamentacin terica, puesto que
los alumnos deben adquirir conocimientos previos de cmo el pro-
grama procesa y descompone las imgenes, adems de introducir
algunos comandos bsicos de Matlab. A continuacin se describe el
procedimiento que se sigue en cada una de las prcticas.
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Tecno. Lgicas., Edicin Especial, octubre de 2013 [595]
2.1 Prctica 1: Programacin de una GUI (Interfaz Grfica de
Usuario)
En el diseo de esta prctica se plantea el logro de los siguien-
tes objetivos: Utilizar correctamente los comandos de procesa-
miento de imgenes de la herramienta Matlab, reconocer el mto-
do adecuado para procesar una imagen concreta dependiendo de la
aplicacin e implementar una GUI para el procesamiento de im-
genes en Matlab. El enunciado comienza con un documento terico
que contiene los fundamentos sobre el tratamiento de imgenes en
Matlab: Tipos de modelos de clasificacin de las imgenes, forma
de almacenamiento, Toolbox utilizados y ejemplos de comandos
importantes.
Posteriormente, se le solicita al estudiante que realice la pro-
gramacin en Matlab de una GUI (Fig. 1) que permita las siguien-
tes funciones: Capturar la imagen usando la cmara del compu-
tador, abrir y cerrar la imagen capturada y procesar la imagen
segn las funciones bsicas solicitadas en el enunciado.
Fig. 1. Interfaz grfica de usuario (GUI) propuesta a los estudiantes.
Fuente: Autores
Para realizar la captura de imgenes desde el Matlab el estu-
diante debe incluir los comandos en la GUI que le permitan acti-
var la cmara, mostrar en una ventana grfica la imagen previa a
la captura, capturar la imagen y apagar la cmara. En el docu-
mento terico se han incluido los comandos necesarios para obte-
ner el formato de la cmara, el tamao de la imagen (nmero de
pixeles) y por tanto la resolucin de la imagen. Tambin se ha
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Tecno Lgicas
recomendado al estudiante realizar las capturas en un entorno
suficientemente iluminado, con un fondo homogneo y a la misma
distancia; con el fin de evitar perturbaciones que pueden acarrear
errores al realizar comparaciones. Para disminuir el efecto de las
perturbaciones, existen filtros que ayudan a mejorar las imgenes
y son tiles en caso de requerir un anlisis ms preciso.
Las funciones de procesamiento de imgenes que el estudiante
debe implementar en su GUI, se pueden observar en la Fig. 1.
Esto le permite conocer algunas funciones bsicas que se aplican a
las imgenes para obtener buena informacin acerca de lo que se
va a procesar y buenos resultados en las comparaciones de algo-
ritmos de visin artificial. Adems, obtiene elementos para con-
cluir que, los resultados de la aplicacin de los comandos de proce-
samiento, son influenciados por factores como el entorno, el objeto
de anlisis, entre otros.
Por simplicidad en la programacin de las funciones, cada una
de ellas se aplic en la imagen de intensidad o escala de grises y
no en la imagen RGB (Formato Red-Green-Blue para las imgenes
a color). Debido a que una imagen en formato RGB est formada
por tres matrices, cada una con la informacin de las intensidades
de cada color en el rango de 0 a 256. Por el contrario las imgenes
de intensidad tienen solo una matriz con el mismo rango.
En la teora inicial de la gua, se explica la forma aplicacin de
cada una de las funciones en la imagen capturada, se listan algu-
nas sugerencias que permiten obtener mejores resultados y se
presentan los ejemplos ilustrativos que se observan en la Fig. 2.
Esta figura demuestra de izquierda a derecha y de arriba hacia
abajo, los resultados al aplicar algunas de las funciones de proce-
samiento de imgenes: Escala de grises, binarizacin, negativo,
dilatacin, histograma, ecualizacin de la imagen, transformada
de Fourier y erosin.
2.2 Prctica 2: Aplicacin de Visin Artificial para Seleccionar
Objetos
Los sistemas de visin artificial de la industria estn orienta-
dos a realizar tareas de inspeccin, clasificacin, control de calidad
y control de procesos. Estos sistemas utilizan el procesamiento de
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Tecno. Lgicas., Edicin Especial, octubre de 2013 [597]
imgenes para detectar las caractersticas de inters de los obje-
tos, tales como: Defectos, dimensiones, formas y colores. En esta
prctica se plantea una aplicacin a nivel industrial de clasifica-
cin de objetos por comparacin de colores, con uso del modelo
RGB, para pasar de la teora de visin artificial, a la aplicacin,
integrando la captura de imgenes.
Fig. 2. Resultados de las funciones propuestas en la primera prctica.
Fuente: Autores
En el diseo de la prctica se ha tenido en cuenta que alumno
desarrolle habilidades para: Realizar un programa de clasificacin
de objetos mediante el uso de los comandos de la primera prctica,
analizar las tres capas del modelo RGB y ejemplificar el uso de la
visin artificial.
La primera tarea que el estudiante debe ejecutar es la captura
de las imgenes de la base de datos, aplicando lo desarrollado en
la primera prctica. La base de datos se usa para comparar con las
imgenes capturadas y debe contener imgenes de objetos de la
misma clase y tamao que los de la imagen a identificar, pero de
diferentes colores. Para evitar las perturbaciones, se recomienda
utilizar iluminacin homognea, fondo claro y la misma distancia
de captura.
La segunda tarea es la realizacin del programa que captura la
imagen a clasificar y la compara con la base de datos, usando un
algoritmo basado en el modelo RGB para obtener el resultado de
clasificacin. El algoritmo propuesto facilita el entendimiento de
las tcnicas de visin artificial en esta prctica introductoria.
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[598] Londoo et al. / Introduccin a la Visin Artificial mediante Prcticas de Laboratorio Diseadas en Matlab
Tecno Lgicas
El programa debe comenzar por la descomposicin de las im-
genes del modelo RGB en las tres matrices (Red, Green, Blue) que
lo componen. A continuacin se halla la sumatoria de los valores
de intensidad en las columnas y filas de cada matriz, obteniendo
un valor para cada color. Luego se realiza la comparacin entre los
valores de cada color de la imagen capturada y los de las imgenes
de la base de datos, teniendo en cuenta un rango de tolerancia que
se define segn el criterio de seleccin del objeto, la importancia de
los colores y el tamao. Si los valores de la imagen capturada se
encuentran dentro del rango de tolerancia establecido, en relacin
con los valores de las imgenes de la base de datos, se clasifica
como un objeto permitido.
En la Fig. 3 se observa un ejemplo de imgenes de la base de
datos que contiene las imgenes de un pltano verde y uno madu-
ro, y la imagen a comparar, que para este caso en un pltano ma-
duro. Adems se muestran las dos posibles respuestas en cuadros
de avisos del programa ante la comparacin de una imagen captu-
rada.
Fig. 3. Imagen capturada comparada con las imgenes en la base de datos y posi-
bles respuestas del programa ante una comparacin. Fuente: Autores
3. RESULTADOS DE LA APLICACIN DE LAS PRCTICAS
Las prcticas se realizaron en el curso de Seales y sistemas
lineales, del programa en Ingeniera de Control en la Universidad
Nacional de Colombia - Sede Medelln. En general se observ una
gran motivacin por parte de los estudiantes para el aprendizaje
de las tcnicas de visin artificial usando los comandos de Matlab
ya que se mostraron propositivos acerca del tema, completando en
muchos casos lo solicitado con sus propias ideas y entregando
buenos resultados de la implementacin de cada prctica.
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Tecno. Lgicas., Edicin Especial, octubre de 2013 [599]
En el desarrollo de la primera prctica se observ que para su
desarrollo adecuado son necesarios los conocimientos previos de
elaboracin de una GUI en Matlab que permiten disear la GUI
que se est solicitando. Tambin se pudo observar que los ejemplos
ilustrados del documento terico facilitan la realizacin de la prc-
tica a los estudiantes.
En la segunda prctica, es fundamental entender la combina-
cin de matrices que hacen un color para restringir adecuadamen-
te los rangos de tolerancia en la comparacin de las imgenes. En
general, los estudiantes implementaron el algoritmo de compara-
cin propuesto y obtuvieron los resultados esperados aunque con
algunas dificultades debido a que el algoritmo de comparacin
empleado no asla las perturbaciones en la adquisicin de las
imgenes, tales como: luz, posicin de la cmara, fondo, entre
otras. Para mejorar los resultados se recomienda hacer uso de
filtros especficos dependiendo de la aplicacin. Otra observacin
obtenida del desarrollo de las prcticas, es recomendar a los estu-
diantes la utilizacin de estructuras de programacin sin condicio-
nales anidados para garantizar una comparacin completa entre
los valores para cada color.
Adicionalmente, para obtener mayor precisin y disminuir la
sensibilidad ante perturbaciones, se presentan ejemplos a los
estudiantes en los que se han considerado otras caractersticas de
las imgenes del objeto a comparar, como por ejemplo, el tamao,
centro de masa, rea, permetro; el objetivo de esta informacin es
fomentar el inters para profundizar en el tema.
Con el fin de retroalimentar la experiencia de los estudiantes
con las prcticas y conocer sus opiniones acerca de la realizacin
de las prcticas de visin artificial en el curso de Seales y siste-
mas lineales, se hizo una encuesta con 4 preguntas y un espacio
abierto para sugerencias y observaciones.
Las preguntas realizadas y sus respuestas en forma grfica, se
pueden observar en la Fig. 4. En general, los resultados de las
encuestas se valoran como muy positivos, los estudiantes reflejan
una gran motivacin e inters por el tema, adems en los comen-
tarios abiertos, resaltan como aspecto positivo el uso de herra-
mientas que se encuentran a su alcance para dicho proceso, como
por ejemplo el uso de las cmaras web de sus propios computado-
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Tecno Lgicas
res en la captura de imgenes, lo cual fue posible debido al objetivo
introductorio de las mismas. Tambin resaltan el hecho de que es
se logra incentivar el inters en esta rea de la carrera, debido a
que se realiz un acercamiento prctico.
3. La realizacin de las prcticas de visin
artificial cumpli con sus objetivos?
4. Cmo valorara su nivel de motivacin
para continuar profundizando en visin
artificial o procesamiento de seales despus
de la elaboracin de las prcticas?,
Fig. 4. Resultados grficos de las encuestas. Fuente: Autores
4. ANLISIS Y COMPARACIONES
Las dos prcticas presentadas en este trabajo ofrecen una in-
troduccin general al desarrollo de aplicaciones en visin artificial
con Matlab, debido a que se utiliza una metodologa que permite al
estudiante adquirir con rapidez el manejo de los comandos y m-
todos bsicos. Este diseo de prcticas, contrasta con las que se
pueden encontrar en la web, ya que al ser diseadas para una
asignatura completa de visin artificial, cada prctica detalla un
0
5
10
15
1 2 3 4 5
1. En una escala de 1 a 5, valore
su capacidad actual para
elaborar un cdigo de
procesamiento de imagen con los
comandos aprendidos.
0
5
10
15
20
1 2 3 4 5
2. En una escala de 1 a 5 que tan
adecuado considera usted incluir
prcticas de visin artificialen la
asignatura Seales y Sistemas
lineales
Si
No
No tenia
objetivos
Alto
Lo suficiente
Poco
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Tecno. Lgicas., Edicin Especial, octubre de 2013 [601]
tema especfico visto en clase y no presentan una visin tan gene-
ral del tema (Gonzlez, 2009; Snchez, 2007). Como se plante
inicialmente, el objetivo de las prcticas diseadas es introductorio
y motivacional, dirigido a los estudiantes de un curso que ofrece
una visin general de las diferentes reas de la carrera, con el fin
de promover su futura profundizacin en los temas estudiados.
Como se observa en los resultados de las encuestas, se logr moti-
var a los estudiantes para profundizar en el rea.
Al realizar las comparaciones con las prcticas elaboradas pa-
ra cursos de visin artificial en otras universidades (Gonzlez,
2009; Snchez, 2007; Fernndez et al., 2005), se observaron algu-
nas ventajas especficas que se detallan a continuacin. Los ejem-
plos ilustrativos permiten al estudiante adquirir los elementos
para implementar sus propios cdigos en Matlab. La teora nece-
saria para la realizacin de la prctica es la parte inicial de la
gua; contiene el significado de los parmetros y los resultados de
los comandos realizados, con el objetivo de facilitar las compara-
ciones y orientar a los alumnos; esto facilita la obtencin de resul-
tados por parte de los estudiantes y permite que la gua sea una
referencia que se puede consultar para el desarrollo de futuras
aplicaciones.
Otra de las diferencias, es que las guas diseadas contienen
las imgenes de cada paso, lo que facilita el entendimiento de la
funcin de cada uno de los comandos. Por ltimo, al disear la
gua de laboratorio para ser resuelta con recursos de fcil acceso a
los estudiantes, se facilita su implementacin y se motiva la pro-
fundizacin del estudiante en el rea de trabajo. Algunas de las
prcticas de la bibliografa, usan equipos especializados que no
estn disponibles para los estudiantes y pueden desmotivar la
realizacin de futuros proyectos en el rea (Fernndez et al.,
2005).
5. CONCLUSIONES
Durante la elaboracin e implementacin de cada una de las
prcticas se pudo observar que los estudiantes mejoran sus habili-
dades propositivas y argumentativas ya que se ven enfrentados
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con sistemas reales que requieren de su anlisis y capacidad de
solucin de problemas.
Segn se evidencia en las encuestas realizadas, el trabajo
prctico en visin artificial por medio de las guas diseadas, pro-
porciona una apropiacin del conocimiento, promueve el inters
por la profundizacin en el tema y por la investigacin. Adems se
resalta como aspecto positivo el uso de herramientas que se en-
cuentran al alcance de los estudiantes. Las guas ofrecen una
aproximacin sencilla a la visin artificial, a travs del algoritmo
para reconocer objetos, el cual permite identificar los fundamentos
que permitirn al estudiante continuar su profundizacin para
desarrollos posteriores de aplicacin industrial.
El desarrollo de las prcticas permiti comprobar a los estu-
diantes que cuando se trabaja con visin artificial es muy impor-
tante considerar las perturbaciones que se presentan en el medio
ya que ellas pueden afectar en gran medida los resultados. Una de
las principales dificultades que se observ, es la seleccin adecua-
da del entorno de captura de las imgenes, con luz homognea y
fondo claro que permita elaborar una correcta base de datos.
La comparacin por colores se puede realizar con cualquier ob-
jeto y es una aplicacin para demostrar una forma de seleccionar
objetos. A nivel industrial se utilizan diversos anlisis de color,
tamao y forma, usando filtros especficos de procesado de imge-
nes debido a que se requiere ms precisin en el objeto identifica-
do. En el caso de la prctica diseada, el uso del algoritmo sencillo
est justificado, ya que el objetivo es introducir al estudiante en el
manejo de la visin artificial.
6. AGRADECIMIENTOS
Este trabajo ha sido desarrollado dentro del Grupo de
Automtica de la Universidad Nacional GAUNAL, en la lnea de investigacin en Modelado y control de fuentes de potencia
elctrica, bajo el proyecto MPPT Vectorial.
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Tecno. Lgicas., Edicin Especial, octubre de 2013 [603]
7. REFERENCIAS
Feisel, L.D., & Rosa, A. J. (2005). The Role of the Laboratory in Under-
graduate Engineering Education. Rev. Journal of Engineering Educa-
tion, 94(1), 121130. Fernndez C., eco R. & Asuncin M. (2005). Webcams como equipo de
prcticas en asignaturas de visin artificial y reconocimiento de pa-
trones. En Congreso Internacional Virtual de Educacin Universidad
Miguel Hernndez, Elche (Alicante), Espaa.
Gmez, C. (2009). Diseo y desarrollo de un sistema de reconocimiento de
caras. Universidad Carlos III de Madrid, Proyecto de fin de carrera.
Gil, D. & Valds, P. (1996). La orientacin de las prcticas de laboratorio
como investigacin: un ejemplo ilustrativo. Rev. Enseanza de las
Ciencias. 14 (2), 155-163.
Gonzlez, Y. (2009). Material de prcticas de laboratorio para el curso de
Visin Industrial, Departamento de Matemticas e Informtica, Uni-
versidad de las Islas Baleares, Recuperado el 2 de julio de 2013, de
http://dmi.uib.es/~ygonzalez/VI/Material_del_Curso/ Contenido_ Prac-
tico.html
Snchez, A. (2007). Prcticas de laboratorio para el curso de Visin Artifi-
cial de Ingeniera informtica, Escuela Superior de Ciencias Experi-
mentales y Tecnologa, Universidad Rey Juan Carlos, Recuperado el 2
de julio de 2013, de http://www.escet.urjc.es/~visiona /ejercicios.html
Sebastin, J.M., Garca, D. & Snchez, F.M. (2003). Remote Access Edu-
cation Based on Image Acquisition and Processing through the Inter-
net. IEEE Transactions on Education, 46, 142-148.