Sistemas de Visão Industrial

Linguagem C e Matlab, Análise Matemática, Álgebra Linear

Método expositivo: método explicativo onde factos, conceitos, princípios e generalizações são definidos e apresentados pelo professor e discutidos com a turma, seguido de exemplos demonstrativos.

Método experimental: método ativo onde o aluno desenvolve o conhecimento através da resolução de problemas e o desenvolvimento de projeto, em dinâmica de grupo e trabalho individual e refletivo.

Realização de um conjunto de trabalhos práticos utilizando o Matlab para demonstração de conceitos e exemplos de aplicação de técnicas específicas.

Execução de um conjunto de projetos laboratoriais utilizando hardware de visão em grupos de dois alunos e utilizando ferramentas variadas: Matlab, C, Python, Open CV, Deep Leaning.

Conhecer a importância da visão computacional nos problemas atuais e futuros da engenharia, na área industrial e da robótica, da segurança, da agricultura, do ambiente, da medicina, do desporto, da mobilidade e dos sistemas de transportes inteligentes, do IoT, entre outras;
Compreender os princípios da formação, aquisição e representação de imagens;
Compreender e aplicar técnicas de processamento de imagem no domínio espacial;
Compreender as técnicas básicas para representação e processamento de características, cor e textura;
Desenvolver aplicações de visão industrial;

Resultados da aprendizagem e competências genéricas:
Capacidade de utilização de dispositivos de aquisição e processamento de imagens para desenvolver soluções industriais de visão;
Capacidade de identificar, propor e implementar soluções de visão em aplicações industriais.
Dimensionar, utilizar e aplicar à indústria os sistemas de visão por computador para avaliação de propriedades, monitorização e controlo;
Capacidades de conceção e implementação de soluções na natureza industrial e de carácter científico aplicado.
Introdução e motivação para investigação de aplicações de visão no âmbito da Indústria 4.0 e usando Deep Learning.

Motivação para a visão computacional nas várias áreas da engenharia e nas aplicações industriais.
Objetivos da visão computacional em aplicações industriais e robótica;
Formação e aquisição de imagens;
Sistema Visual Humano: formação de imagens, teoria tri-cromática e espaços de cor.
Sensores, formação e representação de imagens digitais;
Análise de imagens binárias, de níveis de cinzento e a cores;
Processamento de imagens a baixo nível no domínio espacial;
Filtragem no domínio espacial;
Operadores diferenciais;
Operações morfológicas;
Representações de cor e textura;
Descritores de regiões e contornos.
Reconhecimento de imagem: modelos e padrões.
Questões e técnicas de Iluminação.
Sistemas industriais de visão artificial.
Outros sistemas de perceção utilizando laser: sistemas 1D e 2D;
Sensores 3D e outras formas de perceção.
Processamento de imagem utilizando Deep Learning.

Avaliação periódica e por exame

Componente 1: Realização com aprovação dos trabalhos e projetos: 25% da avaliação.
Componente 2: Realização de dois testes ao longo do semestre: 75% da avaliação.

O 1.º teste terá como objeto os conceitos, técnicas, desenvolvimento e implementação dos trabalhos e projetos realizados desde o início das aulas até 1 semana antes do teste.

O 2.º teste terá como objeto os conceitos, técnicas, desenvolvimento e implementação dos trabalhos e projetos realizados desde o 1.º teste até 1 semana antes do teste.

A realização de cada teste pressupõe a entrega dos trabalhos e projectos correspondentes.
A avaliação por testes exige no conjunto das aulas frequentar pelo menos 75% das aulas.

Data do 1.º Teste: 7ª semana de aulas.
Data do 2.º Teste: última semana de aulas.

Condições de admissão ao exame :
No conjunto das aulas frequentar pelo menos 75% das aulas.
Ter realizado com aprovação os trabalhos e projetos práticos.

O exame terá como objeto os temas dos dois testes de avaliação periódica.

NAO