Disciplina
Visão Computacional
Área
Área Científica de Controlo, Automação e Informática Industrial > Informática Industrial
Activa nos planos curriculares
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Nível
Realização de dois trabalhos, cada um com um peso de 50% na nota final. Realização obrigatória de prova oral para notas acima de 17 valores.
Tipo
Não Estruturante
Regime
Semestral
Carga Horária
1º Semestre
2.0 h/semana
1.0 h/semana
0.5 h/semana
77.0 h/semestre
Objectivos
O objectivo desta disciplina é introduzir os alunos em Visão Computacional, uma área de importância crescente nas ciências da engenharia, nomeadamente em Engenharia Mecânica. Os primeiros tópicos introduzidos irão permitir resolver problemas como os de controlo de qualidade em tempo real ou reconhecimento baseados em imagens. Outros tópicos, relacionados com a geometria da aquisição de imagens, irão serão aplicados ao posicionamento e à reconstrução 3‐D. Finalmente, os alunos serão introduzidos a diferentes áreas de aplicação da visão computacional em engenharia, como a inspecção visual automática, posicionamento, soldadura e controlo de robôs por visão.
Programa
COMPONENTES DE UM SISTEMA DE VISÃO: equipamentos de iluminação; câmaras. REPRESENTAÇÃO DE IMAGENS: espaços de cor; conversão entre espaços de cor; representação de imagens em níveis de cinzento; histograma de imagens; imagens binárias; binarização manual e automática. OPERAÇÕES BÁSICAS SOBRE IMAGENS: operações sobre histogramas; filtros lineares; filtros morfológicos. SEGMENTAÇÃO DE IMAGENS: detecção de linhas pontos e arestas; transformadas de Hough; detecção de cantos; segmentação baseada em regiões; a transformada watershed. DESCRIÇÃO DE IMAGENS: representação a partir de contornos; descritores de fronteiras; descritores regionais; descritores de texturas. MODELAÇÃO DO PROCESSO DE AQUISIÇÃO: conceitos básicos de óptica; conceitos básicos de radiometria; modelação geométrica do processo de aquisição; parâmetros intrínsecos e extrínsecos das câmaras; calibração de câmaras. VISÃO ESTÉREO: problema da correspondência; geometria epipolar; reconstrução 3‐D. APLICAÇÕES: inspecção visual automática; seguimento a partir de imagens; soldadura; controlo de robôs por visão.
Metodologia de avaliação
Realização de dois trabalhos, cada um com um peso de 50% na nota final. Realização obrigatória de prova oral para notas acima de 17 valores.
Pré-requisitos
Componente Laboratorial
Princípios Éticos
Componente de Programação e Computação
Componente de Competências Transversais
Bibliografia
Principal
Cópia dos slides usados na disciplina.
Digital Image Processing using Matlab
R. Gonzalez, R. Woods, S. Eddins
An Introduction to 3D Computer Vision Techniques and Algorithms
Bogusław Cyganek and J. Paul Siebert,
Software a ser usado: matlab (toolbox de processamento de imagem)
Secundária
Introductory Techniques for 3‐D Computer Vision
Computer Vision, a Modern Approach
Three‐Dimensional Computer Vision a Geometric Approach