El presente estudio se inicia con una introducción a los principios de funcionamiento de las cámaras de video, y aspectos de la visión por máquina en general. Luego, se estudian las técnicas de iluminación más empleadas, y se presentan las ventajas y desventajas de cada una de ellas.
Con el fin de lograr una simulación de la captura de imágenes, por medio de una cámara de video, (supuesta una iluminación adecuada); se revisaron los métodos de calibración de enfoque de las mismas porque es muy importante conocer cómo la cámara ve las imagenes realmente, para lograr una mayor eficiencia en el diseño de los algoritmos de visión.
Partimos de una imagen que ha sido capturada previamente y sobre ella, aplicamos métodos de pre-procesamiento para eliminar puntos aislados, realzar la imagen, detectar los bordes, crear el negativo y pasar una imagen de color a niveles de gris, o a binaria directamente, entre otros.
Luego se estudian métodos de segmentación de imágenes, para extraer caracteristicas de interes. Estos métodos se mencionan en el capitulo 6. No se profundiza en este aspecto porque las imágenes sobre las que trabajamos son simples... la escena no está formada por varios objetos.
Como se deben captar los rasgos básicos de los patrones, se hizo necesario el estudio teórico del proceso denominado ``Descripción de imágenes'', expuesto en el capítulo 7.
A partir de los resultados obtenidos en los pasos anteriores se inicia el proceso de reconocimiento, que incluye la comparación de patrones de entrada con patrones pre-definidos, y la introducción de nuevos patrones, en caso de que no existan.