Sistemas de Visão Industrial

Conhecimentos de Base Recomendados

NA

Métodos de Ensino

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

– Método experimental: método activo onde o aluno desenvolve o conhecimento através da resolução deproblemas e o desenvolvimento de projecto, em dinâmica de grupo e trabalho individual e reflectivo.

Resultados de Aprendizagem

Dimensionar, utilizar e aplicar à indústria os sistemas de visão por computador para avaliação de propriedades mais ou menos complexas sem contacto mecânico entre o sistema de percepção e o objecto de medição. De uma forma genérica espera-se que os estudantes adquiram capacidades de concepção e implementação de soluções na natureza industrial e eventualmente de carácter científico aplicado.

Programa

1-Introdução.

2-Visão

Bases, conceitos e definições.

Formação e aquisição de imagem: transformações geométricas.

O processamento de imagem a baixo nível: filtros e operações básicas.

Morfologia e operações morfológicas.

Descritores de regiões e contornos.

Imagem a cores: os espaços de cor.

Reconhecimento de imagem: modelos e padrões.

Questões e técnicas de Iluminação.

Sistemas industriais de visão artificial.

3-Outros sistemas de percepção

Sistemas de perceção com laser: princípios e sistemas a 1D e 2D As “câmaras” 3D.

Outras formas de perceção.

Métodos de Avaliação

Avaliação final
  • - um trabalho prático individual (50%) - 50.0%
  • - uma prova escrita individual (50%) - 50.0%
Avaliação Periódica
  • - trabalhos práticos individuais (75%) - 75.0%
  • - uma prova escrita individual (25%) - 25.0%

Estágio(s)

NAO

Bibliografia

Digital Image Processing/W. Burger, M. Burge /2007

W. Burger, M. Burge – Digital Image Processing. Springer, Nov 2007

E. R. Davies – Machine Vision: Theory, Algorithms, Practicalities. Morgan Kaufmann, 2005

M. Sonka, V. Hlavac, R. Boyle – Image Processing: Analysis and Machine Vision. Thomson Learning Vocational, 1998/2007

Rafael C. Gonzalez, Richard E. Woods – Digital Image Processing. Prentice Hall, 2007

Rafael C. Gonzalez, Richard E. Woods, Steven L. Eddins – Digital Image Processing Using Matlab. Prentice Hall, 2004

D. Ballard, C. Brown – Computer Vision, Prentice-hall, 1982 (on-line em http://homepages.inf.ed.ac.uk/rbf/BOOKS /BANDB/bandb.html