Tecnologías Específicas

Computación

Descripcion y Objetivos

La  recogida y monda del azafrán se desarrolla de forma artesanal desde tiempos inmemoriales. Debido a diversos factores, entre los que destaca la dificultad del proceso, la automatización no ha llegado a la monda. Sin embargo, y debido a la realidad actual, urge investigar y desarrollar sistemas de procesamiento de la flor. Muchas propuestas en este sentido, con diferentes diseños y enfoques en la parte mecánica, requieren detectar la posición exacta de las flores en una cinta transportadora, y la identificación de la orientación y posición del cáliz de la flor. 

En este trabajo se trata de dar solución a este problema. Para ello, se parte de un conjunto de imágenes recopilado durante la campaña de 2023, y se planea recopilar otro conjunto durante la campaña 2025. Se pretende definir un flujo de trabajo que comienza con la adquisición de la fotografía, y concluye con la devolución de la información clave. Además, se pretende hacer una evaluación de la capacidad del sistema propuesto en distintos contextos relacionados con el modo en que aparece la flor en las imágenes.
 

 

Metodología y Competencias

En el trabajo tomará como punto de partida un conjunto de imágenes previamente etiquetadas por expertos, y se dividirá en 6 fases:

1. Análisis del problema y estudio de las imágenes.
2. Definicion de objetivos
3. Elaboración y evaluación de un subsistema de detección de objetos basado en visión artificial
4. Elaboración y evaluación de un subsistema de clasificación de objetos basado en deep learning
5. Elaboración y evaluación de un subsistema de detección de puntos críticos basado en deep learning
6. Evaluación del rendimiento del sistema
7. Estudio de la viabilidad en la implantación del sistema en un proceso industrial

Competencias:

Este TFG permite completar las competencias específicas [CM4] ,[CM5], y [CM6] de la Intensificación de Computación, es decir, se trabajarán principalmente (en distinto grado) las siguientes competencias específicas de la tecnología de computación:

• [CM4] Capacidad para conocer los fundamentos, paradigmas y técnicas propias de los sistemas inteligentes y analizar, diseñar y construir sistemas, servicios y aplicaciones informáticas que utilicen dichas técnicas en cualquier ámbito de aplicación.
• [CM5] Capacidad para adquirir, obtener, formalizar y representar el conocimiento humano en una forma computable para la resolución de problemas mediante un sistema informático en cualquier ámbito de aplicación, particularmente los relacionados con aspectos de computación, percepción y actuación en ambientes entornos inteligentes.
• [CM6] Capacidad para desarrollar y evaluar sistemas interactivos y de presentación de información compleja y su aplicación a la resolución de problemas de diseño de interacción persona computadora.

 

Medios a utilizar

Lenguaje de programación Python y librerías de visión (OpenCV) y Deep Learning (Keras)
Entornos de computación en la nube gratuitos: google colab

 

Bibliografía

• Apuntes de la asignatura Visión Artificial y Detección de Patrones (4º Ingeniería Informática)
• Documentación de OpenCV: https://docs.opencv.org/4.x/index.html
• Documentación de Keras: https://keras.io/api/keras_cv/