1. DATOS GENERALES
Asignatura:
VISIÓN POR COMPUTADOR
Código:
311242
Tipología:
OBLIGATORIA
Créditos ECTS:
6
Grado:
2373 - MÁSTER UNIVERSITARIO EN ROBÓTICA Y AUTOMÁTICA
Curso académico:
2023-24
Centro:
602 - E.T.S. INGENIERÍA INDUSTRIAL CIUDAD REAL
Grupo(s):
20
Curso:
1
Duración:
C2
Lengua principal de impartición:
Español
Segunda lengua:
Español
Uso docente de otras lenguas:
English Friendly:
N
Página web:
Bilingüe:
N
Profesor:
ANTONIO ADAN OLIVER
- Grupo(s):
20
Edificio/Despacho
Departamento
Teléfono
Correo electrónico
Horario de tutoría
Fermín Caballero/A 1.6
INGENIERÍA ELÉCTRICA, ELECTRÓNICA, AUTOMÁTICA Y COMUNICACIONES
3737
antonio.adan@uclm.es
2. REQUISITOS PREVIOS
Las asignaturas de Inteligencia Artificial y Aprendizaje Automático de máster están conectadas con esta asignatura, por lo que es conveniente haberlas cursado o cursarlas en paralelo con esta asignatura
Por último, es imprescindible tener conocimientos de programación para poder acometer realizaciones prácticas con información 3D. Específicamente, se requieren conocimiento de, al menos, programación con MATLAB.
3. JUSTIFICACIÓN EN EL PLAN DE ESTUDIOS, RELACIÓN CON OTRAS ASIGNATURAS Y CON LA PROFESIÓN
La asignatura de Visión por Computador tiene como objetivo dar una formación básica sobre sistemas y técnicas de visión por computador en entornos relacionados con robótica y automática. Esta materia constituye una parte importante de los conocimientos que cualquier profesional de la Robótica debe poseer a un nivel de máster.
La visión por computador ha experimentado un gran crecimiento en los últimos años gracias a los avances en los dispositivos con cámaras, como el uso de teléfonos móviles, los sistemas de seguridad, los sistemas de digitalización, etc. La visión por computador permite, de forma automatizada, adquirir imágenes, procesarlas y extraer información relevante de dichas imágenes. Se puede decir que la visión por computador permite de cierta forma mimetizar uno de los sentidos más importantes del ser humano que es la vista. Esta asignatura engloba diferentes métodos para diseñar e implementar sistemas de adquisición de imágenes digitales y saber cómo procesar e interpretar automáticamente la información existente en éstas.
4. COMPETENCIAS DE LA TITULACIÓN QUE LA ASIGNATURA CONTRIBUYE A ALCANZAR
| Competencias propias de la asignatura | |
|---|---|
| Código | Descripción |
| CB06 | Poseer y comprender conocimientos que aporten una base u oportunidad de ser originales en el desarrollo y/o aplicación de ideas, a menudo en un contexto de investigación |
| CB07 | Que los estudiantes sepan aplicar los conocimientos adquiridos y su capacidad de resolución de problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios (o multidisciplinares) relacionados con su área de estudio |
| CB08 | Que los estudiantes sean capaces de integrar conocimientos y enfrentarse a la complejidad de formular juicios a partir de una información que, siendo incompleta o limitada, incluya reflexiones sobre las responsabilidades sociales y éticas vinculadas a la aplicación de sus conocimientos y juicios |
| CB09 | Que los estudiantes sepan comunicar sus conclusiones y los conocimientos y razones últimas que las sustentan a públicos especializados y no especializados de un modo claro y sin ambigüedades |
| CB10 | Que los estudiantes posean las habilidades de aprendizaje que les permitan continuar estudiando de un modo que habrá de ser en gran medida autodirigido o autónomo. |
| CE14 | Capacidad para desarrollar proyectos y realizar asesoramiento en el entorno de la Industria 4.0. |
| CE15 | Capacidad para desarrollar soluciones basadas en inteligencia artificial para aplicaciones de la robótica y la automática. |
| CE18 | Capacidad para analizar y obtener información de una imagen bidimensional o tridimensional o secuencia de imágenes. |
| CE19 | Capacidad de utilizar las tecnologías de adquisición de información bidimensional y tridimensional para desarrollar soluciones basadas en inteligencia artificial para aplicaciones robóticas. |
| CG01 | Capacidad de resolución práctica de problemas científico-técnicos desde la perspectiva multidisciplinar asociada a la robótica y la automática. |
| CG02 | Capacidad de transmitir informaciones científico-técnicas relacionadas con la Robótica y la Automática tanto oralmente como por escrito. |
| CT01 | Capacidad de aprendizaje autónomo (análisis y síntesis). |
| CT02 | Capacidad para utilizar las Tecnologías de la Información y la Comunicación. |
| CT03 | Dominio de una segunda lengua extranjera en el nivel B1 del Marco Común Europeo de Referencia para las Lenguas. |
| CT04 | Capacidad para trabajo en equipo (iniciativa y responsabilidad). |
5. OBJETIVOS O RESULTADOS DE APRENDIZAJE ESPERADOS
| Resultados de aprendizaje propios de la asignatura | |
|---|---|
| Descripción | |
| Saber cómo adquirir imágenes a partir de un sistema de visión por computador y analizar la calidad de dichas imágenes. | |
| Saber cómo diseñar un sistema de visión por computador para diferentes aplicaciones. | |
| Saber cómo implementar métodos avanzados de procesado de imagen para su posterior análisis. | |
| Saber cómo representar, procesar y extraer información representativa de las imágenes adquiridas en un sistema de visión por computador. | |
| Resultados adicionales | |
| No se han establecido. |
6. TEMARIO
-
Tema 1: 1 (A) Introducción a la Visión por Computador
-
Tema 2: 2 (A) Conceptos y elementos de un sistema de visión
-
Tema 3: 3 (A) Señal visual e imagen digital
-
Tema 4: 4 (B) Operadores de imagen
-
Tema 5: 5 (B) Preprocesado de imagen
-
Tema 6: 6 (B) Procesado y extracción de características en la imagen
-
Tema 7: 7 (C) Representación y reconocimiento de objetos
-
Tema 8: 8 (C) Detección y tratamiento de movimiento
-
Tema 9: 9 (C) Proyectos de Visión por Computador
COMENTARIOS ADICIONALES SOBRE EL TEMARIO
El temario está estructurado en tres bloques.
Bloque A. VISIÓN DE BAJO NIVEL. ASPECTOS INTRODUCTORIOS
Bloque B. VISIÓN DE MEDIO NIVEL. PROCESAMIENTO DE IMÁGENES
Bloque C. VISIÓN DE ALTO NIVEL. PROCESAMIENTO AVANZADO DE LA IMAGEN Y CASOS DE ESTUDIO
7. ACTIVIDADES O BLOQUES DE ACTIVIDAD Y METODOLOGÍA
| Actividad formativa | Metodología | Competencias relacionadas (para títulos anteriores a RD 822/2021) | ECTS | Horas | Ev | Ob | Descripción | |
| Enseñanza teórica no presencial [AUTÓNOMA] | Método expositivo/Lección magistral | CE14 CE15 CE18 CE19 CT01 CT02 CT03 CT04 | 1 | 25 | N | N | Exposición del temario por parte del profesor, incluida la presentación de la asignatura. Porcentaje de presencialidad 20% | |
| Prácticas en aulas de ordenadores [PRESENCIAL] | Resolución de ejercicios y problemas | CE14 CE15 CE18 CE19 CT01 CT02 CT03 CT04 | 0.8 | 20 | N | N | Resolución de ejercicios y problemas prácticos por parte del profesor y los alumnos. Porcentaje de presencialidad 100% | |
| Prácticas de laboratorio [PRESENCIAL] | Prácticas | CE14 CE15 CE18 CE19 CT01 CT02 CT03 CT04 | 0.16 | 4 | S | S | Realización en el laboratorio de prácticas programadas. Porcentaje de presencialidad 100% | |
| Tutorías individuales [PRESENCIAL] | Trabajo dirigido o tutorizado | CT01 CT02 | 0.18 | 4.5 | N | N | Tutorías individuales o en pequeños grupos en el despacho del profesor, clase o laboratorio. Porcentaje de presencialidad 20% | |
| Evaluación Formativa [PRESENCIAL] | Pruebas de evaluación | CT01 CT02 | 0.16 | 4 | S | S | Realización de un examen final teórico-practico de la asignatura. Porcentaje de presencialidad 100% | |
| Elaboración de informes o trabajos [AUTÓNOMA] | Presentación individual de trabajos, comentarios e informes | 0.54 | 13.5 | S | S | Elaboración de un trabajo sobre aspectos prácticos y programación de casos. Porcentaje de presencialidad 0% | ||
| Estudio o preparación de pruebas [AUTÓNOMA] | Trabajo autónomo | CE14 CE15 CE18 CE19 CT01 CT02 CT03 CT04 | 3.16 | 79 | N | N | Estudio de la asignatura, preparación de prácticas y preparación de pruebas de evaluación. Porcentaje de presencialidad 0% | |
| Total: | 6 | 150 | ||||||
| Créditos totales de trabajo presencial: 1.3 | Horas totales de trabajo presencial: 32.5 | |||||||
| Créditos totales de trabajo autónomo: 4.7 | Horas totales de trabajo autónomo: 117.5 | |||||||
Ev: Actividad formativa evaluable Ob: Actividad formativa de superación obligatoria (Será imprescindible su superación tanto en evaluación continua como no continua)
8. CRITERIOS DE EVALUACIÓN Y VALORACIONES
| Sistema de evaluación | Evaluacion continua | Evaluación no continua * | Descripción |
| Elaboración de memorias de prácticas | 60.00% | 60.00% | Actividad obligatoria y recuperable a realizar antes del fin del periodo docente consistente en realización de una memoria con soluciones de ejercicios prácticos resueltos mediante programación |
| Examen teórico | 40.00% | 40.00% | Actividad obligatoria y recuperable a realizar en la fecha prevista para el examen final de la convocatoria ordinaria. Consistirá en un cuestionario de preguntas sobre el contenido de la asignatura. |
| Total: | 100.00% | 100.00% |
* En Evaluación no continua se deben definir los porcentajes de evaluación según lo dispuesto en el art. 4 del Reglamento de Evaluación del Estudiante de la UCLM, que establece que debe facilitarse a los estudiantes que no puedan asistir regularmente a las actividades formativas presenciales la superación de la asignatura, teniendo derecho (art. 12.2) a ser calificado globalmente, en 2 convocatorias anuales por asignatura, una ordinaria y otra extraordinaria (evaluándose el 100% de las competencias).
Criterios de evaluación de la convocatoria ordinaria:
-
Evaluación continua:En las actividades obligatorias se debe obtener un mínimo de 4 sobre 10 para considerar la actividad superada y poder aprobar la asignatura. La valoración de las actividades será global y, por tanto, se debe expresar por medio de una única nota. En las actividades recuperables existe una prueba de evaluación alternativa en la convocatoria extraordinaria.
El estudiante aprueba la asignatura si obtiene un mínimo de 50 puntos sobre 100 con las valoraciones ponderadas de las actividades obligatorias.
Para los estudiantes que no aprueben la asignatura en la convocatoria ordinaria, la calificación de las actividades obligatorias superadas se conservará para la convocatoria extraordinaria.
La no comparecencia a la prueba final supondrá la calificación de "No presentado". Si el estudiante no ha superado alguna actividad de evaluación obligatoria, la nota final en la asignatura no puede superar el 4 sobre 10. -
Evaluación no continua:En la modalidad de evaluación "no continua" no existe la posibilidad de conservar la nota obtenida por el estudiante en las actividades o pruebas (de progreso o parciales) que haya realizado en modalidad de evaluación continua.
Particularidades de la convocatoria extraordinaria:
Sin comentarios
Particularidades de la convocatoria especial de finalización:
Sin comentarios
9. SECUENCIA DE TRABAJO, CALENDARIO, HITOS IMPORTANTES E INVERSIÓN TEMPORAL
| No asignables a temas | |
|---|---|
| Horas | Suma horas |
| Tutorías individuales [PRESENCIAL][Trabajo dirigido o tutorizado] | 4.5 |
| Evaluación Formativa [PRESENCIAL][Pruebas de evaluación] | 4 |
| Elaboración de informes o trabajos [AUTÓNOMA][Presentación individual de trabajos, comentarios e informes] | 13.5 |
| Estudio o preparación de pruebas [AUTÓNOMA][Trabajo autónomo] | 79 |
| Tema 1 (de 9): 1 (A) Introducción a la Visión por Computador | |
|---|---|
| Actividades formativas | Horas |
| Enseñanza teórica no presencial [AUTÓNOMA][Método expositivo/Lección magistral] | 2 |
| Tema 2 (de 9): 2 (A) Conceptos y elementos de un sistema de visión | |
|---|---|
| Actividades formativas | Horas |
| Enseñanza teórica no presencial [AUTÓNOMA][Método expositivo/Lección magistral] | 3 |
| Prácticas de laboratorio [PRESENCIAL][Prácticas] | 2 |
| Tema 3 (de 9): 3 (A) Señal visual e imagen digital | |
|---|---|
| Actividades formativas | Horas |
| Enseñanza teórica no presencial [AUTÓNOMA][Método expositivo/Lección magistral] | 1 |
| Prácticas de laboratorio [PRESENCIAL][Prácticas] | 2 |
| Tema 4 (de 9): 4 (B) Operadores de imagen | |
|---|---|
| Actividades formativas | Horas |
| Enseñanza teórica no presencial [AUTÓNOMA][Método expositivo/Lección magistral] | 2 |
| Prácticas en aulas de ordenadores [PRESENCIAL][Resolución de ejercicios y problemas] | 3 |
| Tema 5 (de 9): 5 (B) Preprocesado de imagen | |
|---|---|
| Actividades formativas | Horas |
| Enseñanza teórica no presencial [AUTÓNOMA][Método expositivo/Lección magistral] | 4 |
| Prácticas en aulas de ordenadores [PRESENCIAL][Resolución de ejercicios y problemas] | 3 |
| Tema 6 (de 9): 6 (B) Procesado y extracción de características en la imagen | |
|---|---|
| Actividades formativas | Horas |
| Enseñanza teórica no presencial [AUTÓNOMA][Método expositivo/Lección magistral] | 5 |
| Prácticas en aulas de ordenadores [PRESENCIAL][Resolución de ejercicios y problemas] | 4 |
| Tema 7 (de 9): 7 (C) Representación y reconocimiento de objetos | |
|---|---|
| Actividades formativas | Horas |
| Enseñanza teórica no presencial [AUTÓNOMA][Método expositivo/Lección magistral] | 3 |
| Prácticas en aulas de ordenadores [PRESENCIAL][Resolución de ejercicios y problemas] | 3 |
| Tema 8 (de 9): 8 (C) Detección y tratamiento de movimiento | |
|---|---|
| Actividades formativas | Horas |
| Enseñanza teórica no presencial [AUTÓNOMA][Método expositivo/Lección magistral] | 3 |
| Prácticas en aulas de ordenadores [PRESENCIAL][Resolución de ejercicios y problemas] | 3 |
| Tema 9 (de 9): 9 (C) Proyectos de Visión por Computador | |
|---|---|
| Actividades formativas | Horas |
| Enseñanza teórica no presencial [AUTÓNOMA][Método expositivo/Lección magistral] | 2 |
| Prácticas en aulas de ordenadores [PRESENCIAL][Resolución de ejercicios y problemas] | 4 |
| Actividad global | |
|---|---|
| Actividades formativas | Suma horas |
10. BIBLIOGRAFÍA, RECURSOS