Computer Vision

Tomando como modelo el sistema visual humano se ha desarrollado un sistema artificial que replica la retina humana. A través del modelado de las neuronas que forman la retina humana se ha desarrollado un sistema que reproduce el procesamiento que se realiza en el ojo humano. Dentro del proceso de evolución natural, el sistema visual humano se ha especializado en generar múltiples canales de información a partir de la imagen captada por los fotorreceptores. De esta manera analiza la presencia de elementos en movimiento así como las formas y los colores de los objetos en el campo de visión. Este sistema es especialmente relevante en la evaluación de los colores presentes en una imagen ya que permite obtener mejores resultados que el estándar CIECAM02 sobre el espacio de muestras de color perceptual uniforme de Munsell. Estos desarrollos permiten desarrollar algoritmos de segmentación más avanzados y robustos en numerosas aplicaciones [...]

La prospección con georradar es una tecnología que ha sido pionera en la localización de estructuras enterradas. Hoy en día, en la mayoría de municipios no existe una cartografía actualizada, ni de precisión de tuberías y cableado, esto supone muchos problemas a la hora de hacer cualquier intervención (riesgos de explosiones de tuberías de gas, daños a las instalaciones existentes, interrupción prolongada de servicios). El grupo Computer Vision de Tecnalia desarrolló para Wideworld Geographic Services, una herramienta capaz de detectar e identificar de manera automática activos soterrados basada en información proveniente de georradar. Este software, MUSA, gestiona la captación sincronizada del georradar con su movimiento, aplica algoritmos de mejora de imagen a las capturas, detecta y caracteriza automáticamente activos soterrados en base a algoritmos avanzados de inteligencia artificial. Asimismo, localiza el activo con precisión en base a la información integrada de GPS y GIS. La prospección geofísica con georradar [...]

En el mercado actual, caracterizado por fuertes exigencias en materia de calidad y seguridad alimentaría tanto por parte de los consumidores como por parte de los organismos de control, cadenas de distribución y productores, la aplicación de técnicas de clasificación y control de calidad es fundamental ya que permite optimizar la producción, reducir los productos defectuosos y homogeneizar la calidad final. Dentro de estas técnicas destaca la visión artificial ya que permite el control de la producción tanto en aspectos de clasificación y manipulación como en aspectos de calidad final del producto. La aplicación de estas tecnologías en el sector hortofrutícola sigue creciendo, debido a nuevas innovaciones tecnológicas que van dando respuesta a las necesidades planteadas. Estas tecnologías permiten la caracterización organoléptica de los distintos alimentos, su clasificación y la estimación de parámetros avanzados como acidez, madurez o dulzura.

Resumen del proyecto: PicknPack es un Proyecto de investigación financiado por el VII Programa Marco de la Unión Europea que, presenta un presupuesto de 11,88M€ y una contribución de la unión Europea de 8,76 Millones. El proyecto está coordinado por la Universidad de Wageningen en los Países Bajos y un consorcio formado por 14 socios de 9 países europeos incluyendo a TECNALIA Research & Innovation a través de su división de Industria y Transporte. El proyecto comenzó en noviembre de 2012 con el objetivo de proporcionar a la industria de la alimentación los beneficios de la última tecnología en producción flexible ofreciendo la ventaja de reducción de costes a la vez que incrementar la seguridad e higiene de los productos envasados permitiendo una completa adaptación a la variabilidad de productos y tamaños de lotes. En PicknPack se desarrollan tres módulos que interactúan entre ellos: Un módulo sensor para evaluar la calidad del [...]

Cada día se diseñan nuevos dispositivos biomédicos que permiten adquirir información visual de gran relevancia en diagnóstico, planificación, cirugía… Estos dispositivos son capaces de producir imágenes representativas del cuerpo humano de gran calidad. Sin embargo esta calidad se ve limitada por distintos factores. Entre estos factores se incluyen parámetros físicos del sistema de captación tal y como la resolución del sensor, el tamaño del mismo, la frecuencia de corte de la óptica, los efectos de difracción del sistema óptico, la sensibilidad del sensor que hacen que la resolución del sistema y la calidad de la imagen percibida sea menor a la representación real de la imagen. Para aumentar dicha resolución, en la mayoría de las ocasiones, la solución más sencilla se centra en la sustitución del dispositivo de captación por otro con mayores prestaciones. Sin embargo, en ciertas aplicaciones esto no es posible, debido a una necesidad de miniaturización, [...]

Los médicos analizan de manera manual cada imagen proveniente de distintos sistemas (MRI, TAC, rayos X). Algoritmos de procesamiento de imagen avanzado realizan estas tareas de manera automática y ayudan al médico en el diagnóstico en procesos de screening. Estos algoritmos integran el conocimiento médico así como modelos anatómicos y patológicos basados en las imágenes. El análisis avanzado de imágenes médicas ayuda en la determinación de diagnósticos más rápidos y precisos, lo que dará lugar a la reducción del coste de tratamiento por paciente. En colaboración con el Servicio de Diagnóstico por imagen de la Clínica IMQ Zorrotzaurre, el Computer Vision Group de Tecnalia ha desarrollado algoritmos de mejora de imagen, de segmentación de órganos y de caracterización de zonas sospechosas localizadas en los mismos en el caso concreto de patología hepática. Estos algoritmos pueden ser adaptados para el análisis de cualquier otro órgano del cuerpo. La introducción de [...]