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Sistemas Sensoriais

Objetivos

Dotar os alunos de conhecimentos sobre características e aplicações de sensores de diversos tipos e aprofundar os conhecimentos de processamento de imagem.

Saber

  • Domínio da linguagem C#
  • Implementação de funções de processamento de imagem com preocupações de eficiência
  • Programação em tempo real
  • Domínio da selecção, projecto e montagem de sensores
  • Calibração de sensores

Fazer

  • Desenvolvimento de software estruturado
  • Utilização de bibliotecas de funções
  • Projecto e implementação de sistemas baseados em sensores

Caracterização geral

Código

7477

Créditos

6.0

Professor responsável

José Manuel Matos Ribeiro da Fonseca

Horas

Semanais - 4

Totais - 56

Idioma de ensino

Português

Pré-requisitos

A disponibilizar brevemente

Bibliografia

Interfacing sensors to the IBM PC, Willis J. Tompkins, John G. Webster, Prentice Hall

Multi-sensor fusion - fundamentals and applications with software, Richard Brooks, S. Iyengar. Prentice Hall 

Digital Image Processing. Rafael Gonzalez, Paul Wintz. Addison-Wesley

Image Analysis: principles and practice, pp. 36 a 36 e 106 a 117. Joyce-Loebl

Digital Image Processing and Computer Vision, pp. 130 a 173. Robert Schalkoff

Fuzzy Algorithms, pp. 85 a 93, Zheru Chi, Hong Yan, Tuan Pham. Worls Scientific, Fuzzy Clustering

Computer Graphics - Principles and Practice, pp. 550 a 555. Foley, van DAM, Feiner, Hughes. Addison-Wesley

Método de ensino

A disponibilizar brevemente

Método de avaliação

A disponibilizar brevemente

Conteúdo

- Introdução - Etapas do reconhecimento baseado em imagens.

- Formação da imagem: Pinhole, Utilização de lentes, Relações abertura/profundidade de campo e abertura/velocidade, Sensores de imagem

- Acondicionamento da imagem: Operações geométricas: Translação, Rotação e Escalamento, Métodos espaciais, Filtros de média linear e não linear, média de imagens, mediana, k-nearest neighbor, Sigma, diferenciação, Roberts, Sobel e Quadtree, Binarização e processamento de imagens binárias, Histograma, c-means e Otsu, 

- Segmentação, Algoritmos de componentes ligados e projecções, Extracção de características

- Características básicas, chain code, Fresnell, Esqueletização (eixo médio e algoritmo de Zhang e Suen)

- Sensores: Definições, Caracterização de sensores, Tecnologia de sensores e aplicações. Exemplo de sensores - posição, nível e deslocamento, presença e movimento, velocidade e aceleração, força, pressão, fluxo, acústicos, humidade e pó, luz, termopilha e temperatura.