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Aplicações de Visão Artificial

Código:

MEC121013

Sigla:

AVA

Áreas Científicas
Classificação	Área Científica
OFICIAL	Etectrónica e Telecomunicações

Ocorrência: 2023/2024 - 2S

Ativa?	Sim
Unidade Responsável:	Departamento de Engenharia Eletrotécnica
Curso/CE Responsável:	Mestrado em Engenharia Eletrotécnica 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
MEEC	6	Plano de Estudos_2020	1	-	7,5	60	202,5

Língua de trabalho

Português

Objetivos

Tem como objectivo dotar os discentes de conhecimentos gerais da visão artificial, nomeadamente a tecnologia de aquisição de imagens, a calibração do sistema de visão e as técnicas de iluminação. Introduzir técnicas básicas de processamento de imagem e de reconhecimento de padrões que possibilitem o desenvolvimento de sistemas baseados nestas técnicas. Utilizar ferramentas adequadas ao processamento digital de imagem, nomeadamente, o Matlab e toolbox específica, Labview e imagem aquisition&processing tools, Processing e OpenCV. Apresentam-se várias áreas de aplicação deste tipo de sistemas.

Resultados de aprendizagem e competências

Os principais objectivos desta unidade curricular associam-se ao desenvolvimento de competências que permitam a utilização da visão artificial e do processamento digital de imagem no desenvolvimento de aplicações específicas. A metodologia de se usar o método expositivo e a realização de trabalhos laboratoriais, versando a matéria ministrada nas aulas de índole teórico, considera-se ser um processo adequado de transmitir aos alunos os conhecimentos essenciais para atingir os objectivos propostos. O recurso à plataforma e-learning Moodle permite promover um maior contacto entre os elementos do corpo docente e os seus formandos, quer através de actividades de fórum quer na disponibilização das aulas ministradas.

Modo de trabalho

Presencial

Programa

Visão Artificial
- O Sistema Visual Humano
- Conceito e representação digital de uma imagem, cor, ruído.
- Amostragem, quantização e resolução.
- Tecnologias de aquisição de imagens e técnicas de iluminação
- Calibração dos sistemas de visão artificial
Processamento Digital de Imagem
- Manipulação ponto a ponto
- Filtros espaciais
- Segmentação local ou global
Reconhecimento de Padrões
- Extracção de características baseadas em contorno ou região;
- Classificação baseada em redes neuronais, K-Nearest Neighbors, Árvores de decisão.
A Visão Artificial no contexto de Internet das Coisas e Indústria 4.0.

Bibliografia Obrigatória

Gonzalez, R. e Woods, R; Digital Image Processing. Second Edition, Prentice Hal, 2002. ISBN: 0-201-18075-8
Davies, E. R; Machine Vision –Theory, Algorithms, Practicalities, 3rd Edition, Morgan Kaufmann, 2005. ISBN: 9780122060939
Gérard Blanchet and Maurice Charbit; Digital Signal and Image Processing Using Matlab, Volume 1 Fundamentals, 2nd Edition, John Wiley&Sons, Inc., 2014. ISBN: 9781848216402
Bernd Jahne, Horst HauBecker and Peter Geibler; Handbook of Computer Vision and Applications, Vol. 1, Sensors and Imaging, Academic Press, 1999. ISBN: 0–12–379771-3

Bibliografia Complementar

Chen C. H., Wang P. S. P ; Handbook of Pattern Recognition and Computer Vision, 3rd Edition, 2005
Gonzalez, R. e Woods, R.; Digital Image Processing, Global Edition. 4th Edition., Pearson, 2017. ISBN: 9781292223049
Ballard, Dana H. and Cristopher, M. Brown; Computer Vision, 1982

Métodos de ensino e atividades de aprendizagem

Os trabalhos laboratoriais serão desenvolvidos durante as aulas e ao longo das primeiras semanas do semestre. 
O Projeto Laboratorial será desenvolvido nas ultimas semanas do semestre (durante o horário das aulas síncronas e fora das mesmas) e terá que ser entregue em data atempadamente definida. O Projeto Laboratorial será apresentado e avaliado nas datas definidas para o exame da UC.

Software

LabView
Matlab
Processing

Tipo de avaliação

Avaliação distribuída sem exame final

Componentes de Avaliação

Designação	Peso (%)
Trabalho laboratorial	35,00
Apresentação/discussão de um trabalho científico	20,00
Trabalho de campo	5,00
Trabalho escrito	40,00
Total:	100,00

Componentes de Ocupação

Designação	Tempo (Horas)
Elaboração de projeto	30,00
Trabalho laboratorial	30,00
Total:	60,00

Obtenção de frequência

NF>= 10

Fórmula de cálculo da classificação final

NF=0.2xTA+0.05*TC+0.4*TE+0.35xTL