Créditos ECTS Créditos ECTS: 6
Horas ECTS Criterios/Memorias Trabajo del Alumno/a ECTS: 111 Horas de Tutorías: 1 Clase Expositiva: 18 Clase Interactiva: 20 Total: 150
Lenguas de uso Inglés
Tipo: Materia Ordinaria Máster RD 1393/2007 - 822/2021
Departamentos: Electrónica y Computación, Departamento externo vinculado a las titulaciones
Áreas: Electrónica, Área externa Máster en Visión por Computador / Computer Vision
Centro Escuela Técnica Superior de Ingeniería
Convocatoria: Primer semestre
Docencia: Con docencia
Matrícula: Matriculable | 1ro curso (Si)
Comprender el principio de funcionamiento de un sistema de visión artificial para distintos tipos de sensores y sus respectivos campos de aplicación.
Tema 1- Adquisición de Imágenes y Vídeo
Tema 2- Sensores de Imagen Inteligentes
Tema 3- Algoritmos de Visión por Computador
Tema 4- Calibración de Cámaras
Tema 5- Adquisición de Datos 3D
Tema 6- Sistemas de Visión Industrial
Tema 7- Aplicaciones de Visión Industrial
Bibliografía Básica
Richard Szeliski. "Computer Vision: Algorithms & Applications". Springer 2010.
Rafael C. González, Richard E. Woods. "Digital Image Processing". Third Edition. Pearson 2007.
Jun Ohta. "Smart Image Sensors and Applications". Second Edition. CRC Press 2020.
Junichi Nakamura. "Image Sensors & Signal Processing for Digital Still Cameras". CRC Press 2016.
Alexander Hornberg, "Handbook of Machine and Computer Vision: The Guide for Developers and Users", Wiley-VCH, 2017.
E. R. Davies, "Machine Vision, Theory, Algorithms, Practicalities", Academic Press, 2012.
Adrian Kaehler, Gary Bradsky, "Learning OpenCV 3", O'Reilly Media Inc., 2017.
Laurent Berger, "Traitement d'images et de vidéos avec OpenCV 4 en Python (Windows, Linux, Raspberry)", Éditions D-BookeR, 2020.
Bibliografía Complementaria
Eric R. Fossum, Nobukazu Teranishi, Albert Theuwissen, David Stoppa, Edoardo Charbon. "Photon-Couting Image Sensors", MDPI 2017.
Image Sensors World (Internet Blog)- http://image-sensors-world.blogspot.com/
D. Forsyth, J. Ponce, "Computer Vision, a Modern Approach", Prentice Hall, 2003.
R. Hartley, A. Zisserman, "Multiple View Geometry in Computer Vision", Cambridge University Press, 2003.
Competencias Básicas
CB7- 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.
Competencias Transversales
CT2- Capacidad de trabajo en equipo, organización y planificación.
CT5- Incorporar en el ejercicio profesional criterios de sostenibilidad y compromiso ambiental. Adquirir habilidades en el uso equitativo, responsable y eficiente de los recursos.
Competencias Generales
CG3- Capacidad para desarrollar sistemas de visión por computador dependiendo de las necesidades existentes y aplicar las herramientas tecnológicas más adecuadas.
CG4- Capacidad de análisis crítico y de evaluación rigurosa de tecnologías y metodología.
Competencias Específicas
CE6- Conocer y aplicar los fundamentos de los sistemas de adquisición de imagen y de visión artificial.
Se impartirá docencia expositiva por parte del profesor, explicando los conceptos de cada tema. Se pondrán ejemplos de casos de uso en cada tema. Algunos conceptos se completarán mediante seminarios. El alumnado realizará prácticas de laboratorio y trabajo propio para desarrollar contenidos.
Esta asignatura requiere asistencia presencial de todo o alumnado a la Universidad de Santiago de Compostela para llevar a cabo parte de sus prácticas de laboratorio.
Planes de contingencia COVID-19- en apartado Observaciones
Examen final- 40%
Trabajos y prácticas de laboratorio- 60%
Plan de contingencia COVID-19- observaciones
Presencialidad: clases expositivas, interactivas y examen
Docencia expositiva- 18 horas
Docencia interactiva- 20 horas
Examen- 4 horas
Total- 42 horas
Horas de trabajo propio del alumnado
Estudio docencia expositiva- 55 horas
Desarrollo de actividades, trabajos y laboratorio- 65 horas
Total- 120 horas
Total asignatura- 162 horas
No hay secretos. Asistir a clase, preguntar dudas, ampliar conocimientos mediante bibliografía recomendada, propia o acceso a Internet, y sobre todo estudiar diariamente, y hacer uso de tutorías con los profesores de la materia.
Esta asignatura se impartirá en inglés.
PLAN DE CONTINGENCIA COVID-19
1) Objetivos: sin cambios
2) Contenidos: sin cambios
3) Material bibliográfico: sin cambios
4) Competencias: sin cambios
5) Metodología:
Escenario 2
Las clases expositivas serán telemáticas, manteniendo el horario oficial de clase, síncronas (salvo asíncronamente por causas sobrevenidas que se comunicarán al alumnado con anterioridad)
Interactivas de seminario y de laboratorio:
Parte de la docencia será vía telemática:
Si las medidas adoptadas por las autoridades sanitarias lo permiten, las clases expositivas serán telemáticas, y las interactivas serán presenciales respetando el horario oficial de clases aprobado por el Centro.
Si la limitación de aforo dictado por las autoridades sanitarias no permite que todo el alumnado asista a las clases interactivas presenciales, éstas se retransmitirán en streaming, y obviamente, en ese caso las prácticas serán de simulación de circuitos. Los alumnos asistirán por turnos a las clases presenciales. El número de alumnos por turno estará condicionada a las normas en vigor en cada momento.
Las tutorías podrán ser presenciales o telemáticas, y requerirán de cita previa.
Escenario 3
La docencia será telemática y de forma síncrona al horario oficial de clase. Podría ser que, por causas sobrevenidas, algunas clases se desarrollen de forma asíncrona, lo que se comunicará al alumnado con anterioridad.
Las tutorías serán telemáticas y requerirán de cita previa.
6) Sistema de evaluación
Escenarios 2 e 3
Las actividades de evaluación que no puedan realizarse presencialmente, si no se pueden retrasar, se realizarán telemáticamente a través de herramientas institucionales en Office 365 y Moodle. En este caso se exigirá la adopción de una serie de medidas que requerirán que el alumnado disponga de un dispositivo con micrófono y cámara. El alumnado puede ser entrevistado para revisar parcial o totalmente la prueba de evaluación.
Para los casos fraudulentos en ejercicios o pruebas se aplicará lo recogido en: "Normativa de avaliación do rendemento académico dos estudantes e de revisión de cualificacións”.
7) Tiempo de estudio y trabajo personal: sin cambios
8) Recomendaciones para el estudio de la materia: sin cambios
Victor Manuel Brea Sanchez
Coordinador/a- Departamento
- Electrónica y Computación
- Área
- Electrónica
- Teléfono
- 881816436
- Correo electrónico
- victor.brea [at] usc.es
- Categoría
- Profesor/a: Titular de Universidad
Paula López Martínez
- Departamento
- Electrónica y Computación
- Área
- Electrónica
- Teléfono
- 881816435
- Correo electrónico
- p.lopez [at] usc.es
- Categoría
- Profesor/a: Titular de Universidad
| Viernes | |||
|---|---|---|---|
| 15:30-18:30 | Grupo /CLE_01 | Inglés | Aula A5 |
| 31.01.2022 15:30-18:30 | Grupo /CLE_01 | Aula A7 |
| 31.01.2022 15:30-18:30 | Grupo /CLIL_01 | Aula A7 |