OVA - Visión de Máquina y Control de Calidad (2)

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OVA
David Galindo
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David Galindo
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OVA - Visión de Máquina y Control de Calidad (2)
  1. Conocer acerca de Machine Vision en el sector médico, cómo se usan las cámaras digitales y análogas en Machine Vision, y cómo se emplea Machine Vision para orientar al robot. También introducirse al uso de lenguajes de programación.
    1. El módulo esta conformado por las siguientes actividades:
      1. 1) Machine Vision en el sector médico
        1. TEMAS
          1. La visión artificial y la medicina
            1. Rayos X
              1. Escaneos CT
              2. OBJETIVO
                1. Explorar la naturaleza de los rayos X y las formas en que se pueden arreglar para capturar imágenes
                  1. Explorar la técnica de tomografía por computadora (CT por sus siglas en inglés) en el procesamiento de imágenes médicas
                2. 2) Machine Vision en el sector médico - Continuación
                  1. TEMAS
                    1. MRI
                      1. Ultrasonido
                      2. OBJETIVO
                        1. Explicar el uso del sonar en el ultrasonido
                          1. Comparar las ventajas y desventajas de rayos X, CT, MRI y ultrasonido
                        2. 3) Cámaras digitales y análogas
                          1. TEMAS
                            1. Videocámaras
                              1. Digital vs. analógica
                                1. Elementos de una videocámara típica
                                  1. Cómo funcionan las videocámaras analógicas y digitales
                                    1. Controles de calidad de imagen
                                      1. El debate de la calidad
                                      2. OBJETIVO
                                        1. Identificar las características básicas importantes de las videocámaras típicas
                                          1. Identificar las ventajas y desventajas de la calidad de video digital vs. analógico
                                            1. Distinguir entre formatos de videocámara analógica y digital
                                              1. Descubrir los principios de funcionamiento de una videocámara
                                                1. Definir una videocámara
                                              2. 4) Machine Vision y Orientación del robot
                                                1. TEMAS
                                                  1. Integración de robótica y visión artificial
                                                    1. Sincronización de los sistemas de robótica y visión artificial
                                                      1. Las aplicaciones médicas de la visión de robot
                                                      2. OBJETIVO
                                                        1. Explorar los conceptos de visión artificial y guiado de robots en la manufactura
                                                          1. Analizar la integración de la visión artificial y sistemas de robótica
                                                            1. Conocer el sistema de coordenadas Cartesianas
                                                              1. Definir cómo sincronizar la visión artificial y los sistemas de robótica
                                                                1. Observar cómo se usan los sistemas de robótica en el sector médico
                                                              2. 5) Introducción al Uso de lenguajes de programación
                                                                1. TEMAS
                                                                  1. Scripting (programación) en el procesamiento de imágenes
                                                                    1. C++
                                                                      1. Basic
                                                                        1. Integración a las Aplicaciones externas a través de OLE
                                                                        2. OBJETIVO
                                                                          1. Conocer los conceptos que están detrás de la programación C++ y Basic
                                                                            1. Examinar las maneras en que los programas Basic y C++ automatizan los procedimientos de sistemas de visión artificial
                                                                              1. Definir el concepto y aplicación de OLE
                                                                                1. Explorar los métodos para exportar información de análisis de imagen a MS Word y MS Excel
                                                                              2. 6) Conclusión
                                                                                1. TEMA
                                                                                  1. Proyecto final
                                                                                  2. OBJETIVO
                                                                                    1. Completar un proyecto final que integre el uso de muchas de las habilidades obtenidas en este módulo
                                                                                      1. Determinar la importancia del procesamiento de imágenes, y sus ventajas sobre las observaciones del ojo humano
                                                                                        1. Eliminar el ruido de una imagen
                                                                                          1. Segmentar objetos en una imagen
                                                                                            1. Medir objetos en una imagen
                                                                                              1. Comparar tamaños de objetos
                                                                                                1. Comparar blobs para un modelo
                                                                                          Show full summary Hide full summary

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