Sistemas Baseados em Visão

Código:

EEC0100

Sigla:

SBVI

Áreas Científicas
Classificação	Área Científica
OFICIAL	Automação, Controlo e Sistemas de Produção Indust.
OFICIAL	Ciências Fundamentais e da Eletrotecnia

Ocorrência: 2013/2014 - 1S

Ativa?	Sim
Página Web:	http://www.fe.up.pt/si/conteudos_adm.conteudos_list?pct_pag_id=1639&pct_parametros=p_ano_lectivo=2009/2010-y-p_cad_codigo=EEC0100-y-p_periodo=1S
Unidade Responsável:	Departamento de Engenharia Eletrotécnica e de Computadores
Curso/CE Responsável:	Mestrado Integrado em Engenharia Electrotécnica e de Computadores

Ciclos de Estudo/Cursos

Sigla	Nº de Estudantes	Plano de Estudos	Anos Curriculares	Créditos UCN	Créditos ECTS	Horas de Contacto	Horas Totais
MIEEC	56	Plano de estudos de Transição a partir de 2010/11	4	-	6	63	162
		Plano de estudos oficial	4	-	6	63	162

Língua de trabalho

Português

Objetivos

Os principais objectivos a atingir na disciplina são a 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.

Resultados de aprendizagem e competências

1. Acquisition of knowledge on automatic vision systems, not only on the elements that constitute their modular structure, but also on the technology used in their implementation (CDIO Syllabus 1.3, 1.4, 2.1, 2.3).
2. Demonstration of skills on the design, projection and implementation of automatic vision systems (CDIO Syllabus 4.2, 4.3, 4.4, 4.5).
3. Development of organisational skills, as well as autonomous work and bibliography research (CDIO Syllabus 2.4, 2.5, 3.3).
4. Demonstration of skills on teamwork (CDIO Syllabus 2.5, 3.1).
5. Development and demonstration of skills on written and oral communication (CDIO Syllabus 3.2)

Modo de trabalho

Presencial

Programa

1. Introdução. Estrutura de um sistema de visão automática
2. Condicionamento do ambiente de aquisição.
3. Captura e formação de imagem digital
4. Pré-processamento. Operadores de imagem. Aplicações em realce de imagem.
5. Morfologia matemática
6. Segmentação de imagem
7. Análise e representação de imagem
8. Reconhecimento e classificação de imagem

Bibliografia Obrigatória

Gonzalez, Rafael C; Digital image processing. ISBN: 0-20-118075-8
Rafael C. Gonzalez, Richard E. Woods, Steven L. Eddins; Digital image processing using Matlab. ISBN: 0-13-008519-7

Bibliografia Complementar

Steger C., Ulrich M. Wiedemann C; Machine Vision Algorithms and Applications, Wiley, 2008. ISBN: 978-3-527-40734-7
Milan Sonka, Vaclav Hlavac, Roger Boyle; Image processing, analysis and machine vision. ISBN: 978-0-495-24428-7
E. R. Davies; Machine Vision: Theory, Algorithms, Practabilities, Morgam Kaufmann, 205. ISBN: 0-12-206093-8

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 2/3 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

Designação	Peso (%)
Exame	70,00
Trabalho laboratorial	30,00
Total:	100,00

Componentes de Ocupação

Designação	Tempo (Horas)
Estudo autónomo	50,00
Frequência das aulas	72,00
Trabalho laboratorial	40,00
Total:	162,00

Obtenção de frequência

As componentes da avaliação são:
- trabalho prático de grupo (2/3 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, pela docente, 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 avaliação distribuída (AD) e da nota do exame final (NE). Esta ponderação é utilizada em todas as épocas de avaliação, incluindo recurso e melhoria.

Nota final=0.3*AD +0.7*NE

 

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.

Melhoria de classificação

A classificação distribuída (nota de avaliação distribuída) não é passível de melhoria.

A classificação do exame pode ser melhorada nas condições gerais regulamentadas.