Sistemas de visión frameless, procesado hardware AER y procesado de la información mediante eventos
NAGIOS: RODERIC FUNCIONANDO

Sistemas de visión frameless, procesado hardware AER y procesado de la información mediante eventos

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Sistemas de visión frameless, procesado hardware AER y procesado de la información mediante eventos

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dc.contributor.advisor Rosado Muñoz, Alfredo
dc.contributor.author Barrios Avilés, Juan
dc.contributor.other Departament d'Enginyeria Electrònica es_ES
dc.date.accessioned 2018-11-09T13:16:41Z
dc.date.available 2018-11-10T05:45:06Z
dc.date.issued 2018 es_ES
dc.date.submitted 07-11-2018 es_ES
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10550/67929
dc.description.abstract La democratización de las cámaras de visión en nuestra vida cotidiana ha tomado fuerza pues cada vez son más pequeñas, con procesamiento más potente y menor consumo de energía, facilitando su implementación en diferentes dispositivos de tamaños que hasta hace pocos años se creía imposible y que ahora encontramos en casi cualquier lugar. Existen aplicaciones de visión artificial en las que el desempeño apenas se ha visto mejorado en las últimas décadas, aquellas en las que prima la velocidad de procesamiento más allá de la resolución y calidad de la imagen. Estas aplicaciones las abarca principalmente el sector de la industria de la manufactura y procesos, con aplicaciones de lectura de código de barras, inspección de calidad, inspección de montaje, guiado y posicionamiento de robots. Todo ello supone que los sistemas de visión artificial industrial sean aún un campo por explorar y mejorar. Los sistemas de visión basados convencionales basados en fotogramas son los que se montan en casi cualquier cámara. Estos sistemas distan mucho de la forma en la que los organismos biológicos con ojos ven, pues los primeros necesitan de un disparo para la captura de una matriz de píxeles, mientras que los segundos capturan la información de manera continua sin necesidad de ningún disparo, es decir, sin tener que crear una matriz de píxeles a cada instante, creando un flujo continuo de información. La tendencia de todos los circuitos electrónicos integrados a ser más pequeños y con mayores capacidades han facilitado que los píxeles también se vean beneficiados de estos avances. Con esto se han podido crear sistemas que hace 30 años se tenían ya en mente pero que la tecnología del momento no permitía hasta hace apenas algunos años, como lo son las cámaras basadas en eventos, que tienen un enfoque bio-inspirado neuromórfico. Esta tecnología de cámaras es más semejante a cómo funciona el ojo, produciendo estímulos, impulsos o eventos según los cambios de intensidad de iluminación, los cuales son transmitidos a una unidad de procesamiento utilizando generalmente una codificación para la representación de eventos. Esta tesis describe el trabajo realizado para aprovechar características de estos dispositivos generadores de eventos, con especial énfasis en los dispositivos de visión, en sector el industrial tratando su procesamiento y transmisión. Para lograr esto se inicia convirtiendo sensores convencionales a generadores de eventos, se proponen algoritmos procesamiento de la información en eventos con principal interés en las necesidades que el sector industrial requiere, y finalmente se implementa un sistema generador de eventos en convergencia con un sistema de automatización. Los resultados comparativos de esta tecnología bio-inspirada son alentadores en cuanto a prestaciones que pueden causar un impacto benéfico al sector. Tiempo de respuesta y menor sensibilidad a variables no controlables son las características sobresalientes que arrojan los resultados. Considerando que también las tecnologías basada en eventos dejan un mayor ancho de banda disponible para transmitir información de otros dispositivos hacia dentro o fuera de la red. Cualidad que es interesante con las nuevas tendencias de industria 4.0 o industria interconectada o internet industrial de las cosas, en donde interesa recopilar la mayor cantidad de datos de todos los sensores que intervienen en un proceso productivo, y en base a su procesamiento hacer una asignación más eficiente de los recursos. es_ES
dc.format.extent 208 p. es_ES
dc.language.iso es es_ES
dc.subject visión es_ES
dc.subject comunicaciones es_ES
dc.subject eventos es_ES
dc.subject frameless es_ES
dc.subject fpga es_ES
dc.subject impulsos es_ES
dc.title Sistemas de visión frameless, procesado hardware AER y procesado de la información mediante eventos es_ES
dc.type info:eu-repo/semantics/doctoralThesis es_ES
dc.subject.unesco 331101 es_ES
dc.subject.unesco UNESCO::CIENCIAS TECNOLÓGICAS es_ES
dc.description.abstractenglish The democratization of the vision systems in our daily life has taken force because they are getting powerful processing and lower energy consumption, facilitating their implementation in different devices of sizes that until a few years ago it was believed impossible and that now we found them almost anywhere. There are applications of artificial vision in which the performance has hardly been improved in the last decades, those in which the processing speed prevails beyond the resolution and quality of the image. These applications are mainly covered by the manufacturing and process industry sector, with barcode reading applications, quality inspection, assembly inspection, robot guidance and positioning. All this means that the industrial artificial vision systems are still a field to explore and improve. The conventional based vision systems based on frames are those that are mounted in almost any camera. These systems are far from the way in which biological organisms with eyes see, because the former need a shot to capture an array of pixels, while the latter capture the information continuously without the need for a shot, creating a continuous flow of information. The tendency of all integrated electronic circuits to be smaller and with greater capabilities have made it easier for pixels to benefit from these advances. With this we have been able to create systems that 30 years ago were already in mind but that the technology of the moment did not allow until just a few years ago, as are the event-based cameras, which have a bio-inspired neuromorphic approach. This camera technology is more similar to how the eye works, producing stimuli, impulses or events according to changes in illumination intensity, which are transmitted to a processing unit, generally using a coding for the representation of events. This thesis describes the work done to take advantage of characteristics of these event generating devices, with special emphasis on vision devices in the industrial sector, especially in processing and transmission. In order to achieve this, conventional sensors are converted to event generators, also processing algorithms are proposed with main interest in the needs that the industrial sector requires, and finally an event generator system in convergence with an automation system is implemented. The comparative results of this bio-inspired technology are encouraging in terms of benefits that can have a beneficial impact on the sector. Response time and less sensitivity to non-controllable variables are the outstanding characteristics that yield the results. Considering that event-based technologies also leave more bandwidth available to transmit information from other devices in or out of the network. Quality that is interesting with the new trends of industry 4.0 or interconnected industry or industrial internet of things, the different ways to call a same concept depending of the place or continent is called by one or another name. This concept or paradigm is related to the action of collect the largest amount of data from all the sensors involved in a productive process, and based on the processing to make an assignment more efficient the available resources. es_ES
dc.embargo.terms 0 days es_ES

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