UNIVERSIDAD DE LAS FUERZAS ARMADAS

ESPE EXTENSIN LATACUNGA

DEPARTAMENTO DE ENERGA Y MECNICA

AUTOMATIZACIN INDUSTRIAL

MECATRNICA

INGENIERA MECATRNICA

PRCTICA DE LABORATORIO

RECONOCIMIENTO DE FORMAS, COLORES

Y PATRONES CON LAVIEW

CCERES RODRGUEZ JACOBO JAVIER

17 DE MAYO DEL 2014

1. TEMA:

RECONOCIMIENTO DE FORMAS, COLORES Y PATRONES CON LABVIEW.

2. OBJETIVOS:

Utilizar el software Labview con el toolkit de visin artificial.

Realizar la realimentacin terica sobre el tipo de imgenes para ser identificadas por la

cmara web.

Utilizar una cmara web para reconocer colores, formas y patrones.

3. MARCO TERICO:

3.1. INTRODUCCION

LABVIEW ofrece la opcin de crear instrumentos virtuales, capaces de imitar tanto en apariencia

como en operacin a instrumentos fsicos, se puede modificar dichos instrumentos virtuales y

configurarlos a fin de que cumplan una tarea especfica. Las diversas libreras de funciones y

subrutinas ayudan a programar numerosas aplicaciones, adems de las libreras especficas que

disminuyen considerablemente la programacin en el momento de usar la Adquisicin de datos

(DAQ), la interface de bus de Propsito General (GPIB), comunicacin Serial (VISA) o los

mdulos de Adquisicin de Imgenes (IMAQ).

La Visin Artificial puede ser aplicada a la industria y abarca la informtica, la ptica, la ingeniera

mecnica, la automatizacin industrial y la ingeniera mecatrnica. Se centra principalmente en

mquinas basadas en el procesamiento de imgenes, las aplicaciones de Visin Artificial integran

sistemas de captura de imgenes digitales, dispositivos de entrada/salida y redes de ordenadores

para el control de equipos destinados a la fabricacin, control, supervisin, monitoreo, tales como

brazos robticos. Los sistemas de Visin Artificial realizan inspecciones visuales que requieren alta

velocidad, funcionamiento las 24 horas del da o alta tasa de repetibilidad.

PALETAS PRINCIPALES MDULO DE VISIN EN LABVIEW

Figura 1 PALETA PRINCIPAL MODULO VISIN

PALETA UTILIDADES VISIN

MANEJO DE IMAGEN

Los ms importante que se debe tener en cuenta a la hora de manejar imgenes en LabVIEW , es

que las funciones siguen la lgica de manejo de cheros tradicionales del entorno de programacin

LabVIEW es decir siguen la metodologa : abrir , leer - escribir y cerrar . Entonces esto es muy

importante de comprender para el programador ya que adems de observar visualmente los

programas , se mantendr el ujo de datos caracterstico de LabVIEW , en esta paleta se destaca lo

primeros pasos que se deben hacer en LabVIEW para tener una imagen , es decir antes de trabajar

con imgenes debemos por ejemplo saber que hay que crear una imagen , que no deja de ser mas

que un apuntador para LabVIEW de la imagen que se esta generando , adems de otras paletas

como eliminar la imagen , copiar imagen , obtener tamao de la imagen ,etc.

Figura 2 PALETA MANEJO DE IMAGEN

MANEJO DE FICHEROS DE IMAGEN

Esta paleta consta del manejo de cheros ; es decir por ejemplo VIs que se encargan de buscar una

imagen en un directorio especico , obtener informacin de la imagen , guardar una imagen ,

sobrescribir , adems tiene toda una paleta dedicada a el trabajo con el formato de vdeo .AVI.

Figura 3 PALETA MANEJO DE FICHEROS

MANIPULACIN DE IMAGEN

Esta paleta consta bsicamente de toda la manipulacin que se le puede hacer a una imagen , es

decir se puede redimensionar , expandir , extraer cierta porcin de imagen , rotar, etc, ademas de el

manejo que se puede hacer por ejemplo con reconocimiento de caracteres OCR .

Figura 4 PALETA MANIPULACIN DE IMAGEN

UTILIDADES DE COLOR

Esta paleta de LabVIEW es muy importante ya que esta relacionada con el COLOR es decir con

esta paleta se podr entre otras cosas extraer de una imagen sus diferentes planos ( rojo , verde ,

azul ) , conformar una imagen cuando se tengan planos por aparte, hacer esto mismo con pixeles

individuales , columnas o las de una imagen ;es muy utilizado a la hora de transformar imgenes a

escala de grises , un paso que es casi que obligado cuando se trabaja el procesamiento de imagen.

Figura 5 PALETA DE COLOR

MANIPULACIN POR PIXELES

Paleta relacionada con los distintas herramientas pero relacionadas con los pieles , muyparecida a la

paleta anterior solo que aqu se trabaja con los pieles.

Figura 6 PALETA DE MANIPULACIN DE PIXELES

PALETA PROCESAMIENTO DE IMAGEN

Figura 7 PALETA PROCESAMIENTO DE IMAGEN GENERAL (Distrital, 2013)

4. PROCEDIMIENTO:

Utilizaremos las funciones y paquetes de Labview de Vision and Motion, Vision

Express y Vision Adquisition que son necesarios para la prctica para adquirir las

imgenes.

Antes de ello debemos verificar que la cmara sea reconocida dentro de Labview para

ello utilizaremos el NI MAX.

Dentro de las funciones de Vision and Motion ingresamos a IMAQdx que nos permite

utilizar cmaras Web digitales.

Figura8. Seleccin de Vision y Motion

Dentro de esto escogemos Abrir para la cmara web, se da clic derecho y se escoge la

cmara que se va a utilizar para la prctica, el segundo paso es colocar configurar la

cmara, luego como tercer paso escogemos Snap que se encarga de capturar la imagen y

por ultimo Cerrar la cmara como se ve a continuacin.

Figura 9. Seleccin de los iconos a utilizar

Unimos todo de la siguiente manera:

Figura 10. Creacin del VI para adquisicin

Ingresamos en Vision Utilities, dentro de ello en Imag Managment y escogemos el IMAQ

crate, eta se colocar como entrada en Snap

Figura 10. Seleccin de la Paleta Image Management

Como salida del Snap colocaremos un display de imagen en el Panel Frontal.

Figura 11 Image display en el front view

Dando doble clic en visin Assistant se nos despliega la siguiete pantalla en la cual

muestra la imagen capturada.

Figura 12. Vision Asistant

Dentro de ella realizaremos varias configuraciones para poder reconocer colores.

Primero escogeremos el Color Panel Extraccin que nos permite transformar la imagen a

escala de grises, escogeremos El plano de Intensidad.

Figura 13. Color Panel Extraccin

Luego escogeremos el Pattern Matching, dentro de ella New Template y seleccionamos el

rea patrn la cual representa el color que vamos a querer reconocer.

Figura 14. Patern matching

Dando doble clic en visin Assistant se nos despliega la siguiente pantalla en la cual

muestra la imagen capturada.

Figura 15 Imagen capturada y enlace de la configuracin

Dentro de ella realizaremos varias configuraciones para poder reconocer colores.

Primero escogeremos el Color Panel Extraccin que nos permite transformar la imagen a

escala de grises, escogeremos El plano de Intensidad.

Figura16 Plano Intensidad de Color

Luego escogeremos el Pattern Matching, dentro de ella New Template y seleccionamos el

rea patrn la cual representa el color que vamos a querer reconocer.

Figura 17. Nuevo patrn.

Aqu se muestra el resultado final en el cual se coloc el Vision Assistant en el cual se

captura la imagen de la cmara y se la configura de acuerdo a lo que vamos a reconocer ya

sea colores, imgenes o patrones.

5. RESULTADOS

RECONOCIMIENTOS FORMAS SENCILLAS

CRCULO

Configuracin de un VI con la ayuda de visin assistant para el reconocimiento de un crculo.

RECTNGULO

Configuracin de un VI con la ayuda de visin assistant para el reconocimiento de un rectngulo.

FORMAS TRIANGULARES

Configuracin de un VI con la ayuda de visin assistant para el reconocimiento de formas

tringulares.

FORMA COMPLEJA.

LOGO GENIUS

Configuracin de un VI con la ayuda de visin assistant para el reconocimiento de un logo de la

empresa GENIUS.

IDENTIFICACION DE COLORES: rojo, verde y azul

Configuracin de un VI con la ayuda de visin assistant para la identificacin de los colores rojo,

verde y azul.

IDENTIFICACIN DE CARACTERES

Configuracin de un VI con la ayuda de visin assistant para la identificacin de caracteres.

IDENTIFICACION NOMBRE:

6. ANLISIS DE RESULTADOS:

En los resultados obtenidos se tuvo una respuesta satisfactoria al sistema de visin

artificial implementado con el VI adecuado en donde es importante la adquisicin y

el procesamiento de la imagen para proceder a digitalizar y realizar la tarea que se

requiera.

Fue importante para realizar la practica contar con una cmara web externa que no

permita disear un sistema en donde la cmara permanezca de cierta forma esttica

de esta manera se facilita el trabajo ya que la imagen llega a manera de pulsos y no

se lee continuamente eso puede afectar en la configuracin de patrones ya que el

sistema de visin requiere encontrar un patrn determinado.

La luz es un parmetro importante que se debe controlar ya que esta puede afectar al

reconocimiento de colores formas y patrones por que produce un reflejo que a la

percepcin de la vista es de color blanco.

Para el caso de los colores se debe usar el tipo de patern matching para color con la

finalidad de distinguir el color, para aplicaciones puede ser muy til como la tesis

desarrollada en el laboratorio de Mecatronica.

Para el caso de reconcomiendo de letras se us un archivo y no se realiz el

reconocimiento in line, lo cual sera lo ms ptimo pero se pudo observar el

resultado.

7. CONCLUSIONES:

Se logr realizar la prctica satisfactoriamente cumpliendo cada uno de los tems a

desarrollar.

Se observ que la visin artificial puede resultar una herramienta muy til para la

automatizacin ya que existen muchos sistemas automatizados que requieren de

sensores estereoceptivos que en este caso genera las imgenes del entorno esto permite

mquinas y sistemas ms exactos como en el caso de los robots industriales y control de

calidad en sistemas flexibles de manufactura.

Se logr comprender el funcionamiento bsico con ejercicios de visin artificial se debe

tener en cuenta que se pueden realizar sistemas ms complejos con amplio campo de

aplicacin.

Una de las principales aplicaciones para nuestra realidad industrial es el control de

calidad o sistema automticos de envasado en donde se puede realizar actividades de

control con visin artificial.

8. RECOMENDACIONES:

Realizar ms prcticas y profundizar ms el tema para realizar futuras aplicaciones con alto

grado ingenieril.

9. BIBLIOGRAFA:

Distrital, U. (12 de 05 de 2013). comunidad.udistrital.edu.co. Recuperado el 15 de 07 de 2014, de

comunidad.udistrital.edu.co:

http://comunidad.udistrital.edu.co/jokelnice/files/2011/10/guia-vision-labview-jonathan-

cruz.pdf

10. ANEXOS

Video de funcionamiento de cada uno de los ejercicios

Firmas en clase de prctica