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Búsqueda de patrones para la mejora del proceso productivo y análisis de posicionamiento y profundidad

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Autor: Rivera Díez, Martina
Director: Caballero Benítez, Fernando
Departamento: Universidad de Sevilla. Departamento de Ingeniería de Sistemas y Automática
Fecha: 2015
Tipo de documento: Trabajo Fin de Grado
Titulación: Universidad de Sevilla. Grado en Ingeniería de las Tecnologías de Telecomunicación
Resumen: Este proyecto consiste en el diseño de una aplicación de un sistema de visión artificial que seleccione los patrones de mayor correspondencia con una imagen y que sea capaz de estimar las distancias a las que se encuentran algunos de los objetos de interés y conocer su localización, traslación y rotación. Recientemente han aparecido dispositivos que permiten obtener información tridimensional de una escena. Uno de los más utilizados es el constituido por un par estereoscópico de cámaras. El objetivo de este proyecto es obtener coordenadas 3D de una escena real con el procesamiento de una sola cámara haciendo uso de la técnica de ‘matching’, que consiste en la búsqueda de correspondencias de color y forma entre objetos, extrayendo sus puntos característicos. En este caso será entre los patrones de la base de datos y la imagen capturada en cada instante. El software y algoritmos están diseñados en C++, utilizan las librerías de visión OpenCV® y están soportados por Windows®. L...
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This work deals with the designing an implementing an artificial vision system that is capable of estimating the distances to which some objects of interest are located and to know their localization, translation and rotation. Recently, devices that allow obtaining three-dimensional information from the scenes have been developed. One of the most popular techniques is stereoscopic vision, composed by a couple of synchronized cameras. This work presents an artificial vision approach for computing 3D coordinates of a real scene with only one camera. The software is implemented in C++ and the algorithms are designed using OpenCV computer vision libraries and are supported by Windows®. The phases we have taken to achieve each objective and the resources that have been implemented are: - Creation of a database with models who we want to identify. - Obtaining the descriptor vector for the characteristic points of each model by the descriptor and the detector of the SURF algorithm...
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Tamaño: 2.368Mb
Formato: PDF

URI: http://hdl.handle.net/11441/40541

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