Sistemas Baseados em Visão
Áreas Científicas |
Classificação |
Área Científica |
OFICIAL |
Automação, Controlo e Sistemas de Produção Indust. |
OFICIAL |
Ciências Fundamentais e da Eletrotecnia |
Ocorrência: 2009/2010 - 1S
Ciclos de Estudo/Cursos
Língua de trabalho
Português
Objetivos
Os objectivos a atingir na disciplina são:
1. Aquisição de conhecimentos relativos a sistemas de visão automática, quer em termos dos modelos que constituem cada um dos componentes da sua estrutura modular, quer em termos das tecnologias usadas na sua implementação (competências CDIO 1.3, 1.4, 2.1, 2.3).
2. Demonstração de aptidões para a concepção, projecto e implementação de sistemas de visão automática (competências CDIO 4.2, 4.3, 4.4, 4.5).
3. Desenvolvimento de capacidades de organização e realização de trabalho autónomo e pesquisa bibliográfica (competências CDIO 2.4, 2.5, 3.3).
4. Demonstração de competências de integração e realização de trabalho em equipa (competências CDIO 2.5, 3.1).
5. Desenvolvimento e demonstração de capacidades para a elaboração de relatórios escritos e realização de comunicações orais (competências CDIO 3.2).
Programa
O programa da disciplina inclui os seguintes tópicos:
- Estrutura geral de um sistema baseado em visão
- Condicionamento do ambiente de aquisição
- Captura e formação de imagem digital 2D
- Técnicas de pré-processamento. Operadores de imagem
- Segmentação e representação de imagem
- Análise de imagem. Extracção de características
- Reconhecimento e classificação de imagens
- Captura de imagens 3D
- Estudo de casos
Bibliografia Obrigatória
Gonzalez, Rafael C;
Digital image processing. ISBN: 0-20-118075-8
E. R. Davies; Machine Vision: Theory, Algorithms, Practicalities, Morgan Kaufmann (Elsevier), 2005. ISBN: 0-12-206093-8
Shapiro, L., Stockman, G.; Computer Vision, Prentice Hall, 2001. ISBN: 978-0130307965
Bibliografia Complementar
Umbaugh, Scott E.;
Computer vision and image processing. ISBN: 0-13-264599-8
Ejiri, Masakazu;
Machine vision. ISBN: 2-88124-353-3
Castleman, Kenneth R.;
Digital image processing. ISBN: 0-13-211467-4
Haralick, Robert M.;
Computer and Robot Vision. ISBN: 0 201 10877 1(vol.1)
ULL;
Machine vision. ISBN: 0135433983
Steger C., Ulrich M. Wiedemann C; Machine Vision Algorithms and Applications, Wiley, 2008. ISBN: 978-3-527-40734-7
Métodos de ensino e atividades de aprendizagem
Aulas teóricas:
Aulas de exposição das matérias, incluindo demonstrações práticas e análise de casos.
Aulas teórico-práticas:
Resolução de problemas, experimentação e ensaio em Matlab (toolbox de Image Processing), desenvolvimento de soluções em Matlab.
Trabalho prático fora das aulas:
Realização de um trabalho autónomo com carácter de mini-projecto (integrador de conhecimentos), por grupos de 2 alunos, sobre tema sugerido pelos alunos, nas áreas de "reconhecimento de objectos", "detecção de defeitos para controlo de qualidade", "detecção e seguimento de objectos móveis", "videovigilância", e outras similares. Elaboração de um relatório escrito. Apresentação oral pública dos trabalhos realizados.
Software
The Mathworks - Matlab - Release 11.1
Palavras Chave
Ciências Tecnológicas > Engenharia > Engenharia electrotécnica
Tipo de avaliação
Avaliação distribuída com exame final
Componentes de Avaliação
Descrição |
Tipo |
Tempo (Horas) |
Peso (%) |
Data Conclusão |
Aulas da disciplina (estimativa) |
Participação presencial |
72,00 |
|
|
Trabalho prático |
Trabalho escrito |
35,00 |
|
2009-12-19 |
Exame final |
Exame |
35,00 |
|
2010-02-12 |
|
Total: |
- |
0,00 |
|
Componentes de Ocupação
Descrição |
Tipo |
Tempo (Horas) |
Data Conclusão |
Estudo distribuído ao longo do semestre |
Estudo autónomo |
35 |
2009-12-19 |
Estudo para exame final |
Estudo autónomo |
17 |
2010-02-12 |
|
Total: |
52,00 |
|
Obtenção de frequência
As componentes da avaliação são:
- trabalho prático de grupo (2 alunos) e respectivo relatório escrito (TP);
- apresentação oral do trabalho prático (AP)
- exame final (EF)
A obtenção de frequência pressupõe a conclusão com sucesso do trabalho prático de grupo, incluindo a elaboração do relatório e apresentação oral, para além das condições legais vigentes.
A nota de frequência é obtida mediante a classificação, pelos docentes, dos trabalhos de grupo, considerando os aspectos de execução, resultado atingido, divisão de tarefas no grupo, qualidade do relatório escrito e da apresentação pública.
A componente TP permite avaliar as competências CDIO 1.3, 1.4, 2.1, 2.3, 2.4, 2.5, 3.1, 3.3, 4.2, 4.3, 4.4, 4.5.
A componente AP permite avaliar as competências CDIO 3.1, 3.3, 4.2, 4.3, 4.4, 4.5.
A componente EF permite avaliar as competências CDIO 1.3, 1.4, 2.1, 2.3, 4.2, 4.3, 4.4, 4.5.
Fórmula de cálculo da classificação final
A classificação final é o resultado da soma da nota de frequência (escalada para 6 valores) e da nota do exame final (escalado para 14 valores). Esta ponderação é utilizada em todas as épocas de avaliação, incluindo recurso e melhoria.
Provas e trabalhos especiais
Trabalho prático de grupo, já referido nos pontos anteriores.
Avaliação especial (TE, DA, ...)
O único caso especial considerado é o dos alunos trabalhadores-estudantes. Estes alunos deverão habilitar-se ao exame final por meio da realização de um trabalho prático cuja natureza e alcance é semelhante ao dos trabalhos realizados pelos alunos ordinários, salvo no que respeita à sua extensão que será ajustada atendendo a que o trabalho é individual.
Os alunos TE poderão solicitar aos docentes a especificação de um tema de trabalho logo no início do funcionamento da disciplina, de modo a poderem dispor de mais tempo para a sua realização.
Melhoria de classificação
A classificação distribuída (nota de frequência) não é passível de melhoria.
A classificação do exame pode ser melhorada nas condições gerais regulamentadas.
Observações
O exame final é organizado em duas partes. A primeira, sem consulta de elementos de estudo, incide em questões teóricas de resposta livre. A segunda, com consulta, consiste na resolução de problemas e, ainda, na resposta livre a um problema integrador especificado por meio de um cenário real/realista.