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Disciplina asociada:Ciencias Computacionales |
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Escuela:
Ingeniería y Ciencias
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Departamento Académico:
Computación
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Programas académicos: |
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Requisitos:(Haber Aprobado MA00835) |
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Equivalencia:CS00006 |
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Intención del curso en el contexto general del plan de estudios: |
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Objetivo general de la Unidad de Formación: |
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Sistemas de visión computacional para aplicaciones de reconocimiento de patrones, inspección industrial y planeación de trayectorias para robots móviles. Componentes básicos de un sistema de visión por computadora. Adquisición de imágenes. Formatos computacionales para imágenes. Procesamiento de imágenes a color y en niveles de gris. Segmentación. Procesamiento de imágenes binarias. Momentos invariantes de Hu para imágenes binarias. Clasificación de imágenes por Bayes y la técnica del vecino mas próximo. Planeación de trayectorias para robots móviles. Planeación de trayectorias para áreas de trabajo de dos dimensiones. Control difuso aplicado a control de trayectorias en dos dimensiones. |
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Técnica didáctica sugerida: |
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| No especificado | |||||
Bibliografía sugerida: |
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LIBROS DE TEXTO: * Jain, Ramesh, Machine vision, New York : McGraw-Hill, 1995, 70320187 |
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Perfil del Profesor: |
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(141001)Maestría en Ingeniería Eléctrica/Electrónica y Comunicaciones ; (110102)Maestría en Inteligencia Artificial /Robótica ; (110701)Maestría en Ciencias Computacionales ; (141001)Doctorado en Ingeniería Eléctrica/Electrónica y Comunicaciones ; (110102)Doctorado en Inteligencia Artificial /Robótica ; (110701)Doctorado en Ciencias Computacionales CIP: 141001, 110102, 110701 |
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Discipline:Computer Science |
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School:
Engineering and Sciences
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Academic Department:
Computing
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Programs: |
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Prerequisites:( MA00835) |
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Equivalences:CS00006 |
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Course intention within the general study plan context: |
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Course objective: |
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Computer vision systems for applications to pattern recognition, industrial inspection, and trajectory planning for mobile robots. Basic components of a computer vision system. Image acquisition. Computer image formats. Color and gray level basic processing. Segmentation. Binary image processing. Hu´s moments invariants for binary images. Bayes and closest neighbor classification for images. Trajectory planning for two dimensions working areas. Fuzzy control applied to trajectory control in two dimensions. |
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Teaching and learning tecnique: |
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| Not Specified | |||||
Suggested Bibliography: |
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TEXT BOOKS: * Jain, Ramesh, Machine vision, New York : McGraw-Hill, 1995, 70320187 |
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Academic credentials required to teach the course: |
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(141001)Master Degree in Electrical Engineering/ Electronics and Communications ; (110102)Master Degree in Artificial Intelligence/Robotics ; (110701)Master Degree in Computational Sciences ; (141001)Doctoral Degree in Electrical Engineering/ Electronics and Communications ; (110102)Doctoral Degree in Artificial Intelligence/Robotics ; (110701)Doctoral Degree in Computational Sciences CIP: 141001, 110102, 110701 |
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