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Bienvenido a la web del Grupo de Clasificación de Patrones y Análisis de Imágenes .

La actividad de nuestro grupo se centra en resolver problemas de clasificación de patrones utilizando técnicas de Softcomputing (principalmente Redes Neuronales y Algoritmos Genéticos), estadísticas (ICA, PCA), de computación de altas prestaciones (HPC) y de análisis de imágenes (en aquellos en los que la fuente de datos sean imágenes).

Todos los miembros del grupo somos profesores del área de Electrónica de la UEx, los cual nos permite desarrollar sistemas y prototipos electrónicos, tanto de Electrónica Analógica, como Digital, sistemas basados en microcontroladores, robótica, etc ...

También pertenecemos al Instituto de Investigación en Computación Científica Avanzada (ICCAEx) de la Universidad de Extremadura.

Se puede encontrar información adicional sobre nuestro grupo en el Catalogo de Grupos de Investigación de la Universidad de Extremadura.
 
PDT09A036 - Celda Robotizada de Procesamiento Hortofrutícola

Consola de control Este proyecto ha sido desarrollado junto con Coveless Ingeniería, S.L., y su objetivo ha sido el desarrollo de un sistema robotizado, guiado por visión artificial, para seleccionar y clasificar fruta por tamaño.

Nuestro grupo se ha encargado del sistema de visión artificial y comunicaciones con el robot, mientras que Coveless se ha encargado de toda la ingeniería, programación del robot y desarrollo de la herramienta.

Como resultado del proyecto se obtenido una patente nacional (con código de presentación P201200859 y concesión ES2445245), actualmente en explotación por parte de Coveless Ingeniería, S.L.

Ver vídeo de demostración.

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Clasificación de Patrones y Aplicaciones

La resolución de problemas de clasificación de patrones es la línea que ha centrado el trabajo del grupo en los últimos años. La clasificación de patrones es una disciplina cuyo objetivo es desarrollar sistemas automáticos que asocien datos de entrada a una determinada clase de entre varias preestablecidas.  Este tipo de sistemas pueden ser estadísticos, bio-inspirados, etc.. La generación de estos sistemas automáticos suele conllevar un  'aprendizaje' que se realiza a partir de conjuntos de datos (patrones) previamente asociados a una clase de las clases consideradas.

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