Visão Robótica

Ano
5
Ano lectivo
2021-2022
Código
02035248
Área Científica
Automação e Controlo
Língua de Ensino
Português
Outras Línguas de Ensino
Inglês
Modo de Ensino
Presencial
Duração
Semestral
Créditos ECTS
6.0
Tipo
Opcional
Nível
2º Ciclo - Mestrado

Conhecimentos de Base Recomendados

 Álgebra linear e geometria analítica, Calculo Matricial, Visão por Computador, Estimação Estocástica, Aprendizagem máquina

Métodos de Ensino

Esta UC adopta como metodologia de ensino a apresentação de conceitos de cariz mais teórico e conceptual em aulas do tipo magistral, onde é feita uma exposição detalhada dos conceitos da visão robótica e das metodologias fundamentais à inspecção visual, complementado com uma forte componente laboratorial onde os alunos podem validar a aprendizagem das aulas magistrais através da realização de vários projectos de visão robótica baseados em visão, complementado com a realização de um trabalho de síntese.

Resultados de Aprendizagem

O objectivo da Unidade Curricular é fornecer aos alunos conhecimento sobre sistemas de visão com aplicação em automação industrial e robótica. Este universo de aplicações integra as áreas de inspeção visual, visão robótica, monitorização e inspeção visual de processos e controlo baseado em visão. Pretende-se nesta unidade curricular fornecer aos alunos uma compreensão dos principais conceitos de processamento visual colocando-o perante a realidade da concretização de projectos baseados em informação visual.

É objectivo da UC que os alunos adquiram competências em concepção, especificação e integração de sistemas/sub-sistemas baseados em visão, estimulando capacidades de raciocínio crítico, aprendizagem autónoma e trabalho em equipa e capacidade de aplicação de conceitos de cariz teórico a problemas práticos

Estágio(s)

Não

Programa

1. Introdução e contextualização da Visão Robótica e Industrial

2. Aquisição e formação da Imagem;

3. Iluminação: técnicas, equipamentos e soluções;

4. Descritores de Objectos&Imagens : HOG, SURF, SIFT, LBP, FRISK

5. Reconhecimento de Objectos baseado em modelos: Segmentação e extração de fronteiras, Correspondência de modelos, estimação de “pose”, verificação;

5. Detecção de Objectos: Detecção de faces e de pedestres;

6. Seguimento Visual de Objectos : Seguimento de pedestres e de veículos;

7. Modelação e Reconhecimento de formas: Modelos de distribuição de pontos (PDM), Representação da forma em componentes principais, Eigenfaces, Modelos activos de forma;

8. Reconhecimento de objectos em 2D e 3D

Docente(s) responsável(eis)

Jorge Manuel Moreira de Campos Pereira Batista

Métodos de Avaliação

Avaliação
Trabalho de síntese: 10.0%
Exame: 40.0%
Projecto: 50.0%

Bibliografia

Bibliografia Recomendada

-           E.R. Davies (2012), Computer and Machine Vision, Fourth Edition: Theory, Algorithms, Practicalities, Elsevier Inc. 2012.

-           R. Szeliski (2011), Computer Vision-Algorithms and Applications, Springer, 2011.

 

Bibliografia complementar

-           Alexander Hornberg, ed. (2008), Handbook of Machine Vision, Wiley-VCH.