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: 2010/2011 - 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:	Ciências Fundamentais e da Electrotecnia
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	40	Plano de estudos de Transição a partir de 2010/11	4	-	6	63	162
			5
		Plano de estudos oficial	4	-	6	63	162

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

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.