Contexto
Sistemas de detecção, processamento e análise de imagens digitais estão atualmente integrados às atividades diárias da sociedade, fazendo parte da maioria absoluta de seus equipamentos de trabalho e lazer, tais como celulares, tablets, computadores, automóveis, televisões, drones, entre outros.
Esses sistemas têm o potencial de ser tornarem ubíquos, tanto no ambiente doméstico quanto em ambientes industriais, urbanos e rurais, sendo parte essencial do conceito atual de Internet das Coisas (IoT). Na implantação da Indústria 4.0, sistemas baseados em visão computacional serão fundamentais para o desenvolvimento de dispositivos inteligentes, que garantirão qualidade de produção com base em informações de seus próprios sensores.
Este curso foi criado a partir de uma experiência de sucesso em uma disciplina com longa tradição no Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica da UFMG, com alta demanda semestral. O intuito é fornecer uma base sólida e consistente em sistemas de imagens digitais a profissionais que desejam atuar nessa empolgante e desafiadora área do conhecimento.
Objetivos
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Fornecer fundamentos em detecção e processamento de imagens digitais, apresentando tecnologias modernas
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Desenvolver habilidades em visão computacional para sistemas de automação
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Capacitar profissionais na especificação, projeto e programação de um sistema de visão computacional (câmera, lente, interface de comunicação, hardware de processamento e ferramenta para desenvolvimento de software).
Dados do Curso
Público Alvo
Profissionais ou estudantes nos últimos períodos de engenharia, física ou computação que desejam adquirir conhecimentos sobre sistemas de detecção, transmissão, processamento e análise de imagens digitais, além de técnicas de visão computacional.
Carga horária
45 horas aula em 7,5 semanas
(14/09/2016 a 09/11/2017)
Terças e quintas-feiras, de 19:00 às 21:30 horas
Inscrições
Inscrições de 20/06/2017 a 01/09/2017
Investimento: 2 x R$ 650,00
Certificado emitido pelo CENEX da Escola de Engenharia da UFMG
Local
Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica da EEUFMG. Av. Presidente Antônio Carlos, 6627 – Bloco I, 2º andar.
Programa
| Assunto | Horas aula |
|---|---|
| Introdução e apresentação do curso | |
| Fotodetecção (espectro óptico, materiais semicondutores, detecção de fótons, estruturas sensíveis à luz) | 3 |
| Sensores de imagem (CCD: princípio, arquitetura de matrizes de píxeis, possibilidades e limitações) | 3 |
| Sensores de imagem (CMOS: princípio, transistores FET, píxel ativo, arquitetura de matrizes de píxeis, possibilidades e limitações) | 3 |
| Amostragem física (resolução, frequência espacial, efeito da geometria do píxel e da matriz) | 3 |
| Parâmetros de qualidade (ruído, saturação, relação sinal ruído, alcance dinâmico) | 3 |
| Óptica (lentes e formação de imagem) | 3 |
| Interfaces para Câmeras (interfaces seriais, paralelas, sem fio, cálculo de largura de banda, ruído e degradação do sinal, padrões de compressão) | 3 |
| Análise em Frequência do processo de formação de imagens (efeitos físicos, amostragem digital) | 3 |
| Transformada Discreta de Fourier e Filtros de Imagem | 3 |
| Segmentação de imagens (Correlação, detecção de bordas, quinas, linhas e contornos) | 3 |
| Segmentação de imagens (Histograma, cores) | 3 |
| Processamento de imagens binárias (coloração de regiões, momentos de imagem, operações morfológicas) | 3 |
| OpenCV (Instalação, configuração, leitura de imagens e vídeos, interface gráfica) | 3 |
| Introdução ao processamento embarcado (OpenCV no Raspberry Pi) | 3 |
| Visão Computacional (formação de imagens, visão estéreo, calibração de câmeras) | 3 |
| Total | 45 |
Professores
Prof. Guilherme Augusto Silva Pereira
Possui graduação (1998) e mestrado (2000) em Engenharia Elétrica e doutorado em Ciência da Computação (2003) pela Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG) e pós-doutorado (2016) em Robótica pela Carnegie Mellon University (CMU), USA. Atualmente é Professor Associado III do Departamento de Engenharia Elétrica da UFMG e membro permanente do Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, onde atua nas áreas de robótica e visão computacional e leciona, desde 2004, a disciplina “Detecção e Análise de Imagens”. Coordena o Laboratório de Sistemas de Computação e Robótica (CORO) onde atua no desenvolvimento de veículos autônomos aéreos e terrestres. Já participou de diversos projetos de pesquisa e orientou diversos alunos em temas correlatos a processamento de imagens e visão computacional.
Prof. Davies William de Lima Monteiro
Possui graduação em Física pela Universidade Federal do Espírito Santo (1994), mestrado em Física pela mesma universidade (1997) e doutorado em Microeletrônica / Óptica Adaptativa pela Delft University of Technology (2002). Atualmente é professor associado do Departamento de Engenharia Elétrica da Universidade Federal de Minas Gerais, e docente do quadro permanente dos Programas de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica da UFMG e da UFAM (Universidade Federal do Amazonas). Atua na área de microeletrônica, e coordena o laboratório de Optrônica e Microtecnologias Aplicadas (OptMA_lab), com foco principalmente nos seguintes temas: óptica aplicada; sensores de imagem, circuitos integrados e processos em silício; MEMS/microtecnologia e Li-Fi. É pesquisador CNPq/1D, Membro titular do Comitê Assessor de Microeletrônica (CA-ME) do CNPq e Diretor na Sociedade Brasileira de Microeletrônica (SBMicro).
Prof. Alair Dias Júnior
Professor Adjunto do Departamento de Engenharia Eletrônica da Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG). Doutor e Mestre em Engenharia Elétrica pela UFMG. Possui Graduação em Engenharia Elétrica, também pela UFMG. Realizou estágio pós-doutoral na École polytechnique fédérale de Lausanne (EPFL), Suíça, onde participou do desenvolvimento de métodos para processamento de sinais cardíacos em cooperação com a start-up Smartcardia. É Técnico em Eletrônica pelo Centro Federal de Educação Tecnológica de Minas Gerais (CEFET-MG). Foi professor substituto do departamento de Engenharia Eletrônica da Escola de Engenharia da UFMG por dois anos, professor do curso de Ciência da Computação da Universidade FUMEC por 6 anos e coordenador do curso de Engenharia de Computação da mesma universidade. Possui experiência profissional na área de automação industrial e no projeto de sistemas eletrônicos. Os principais temas de pesquisa são Tecnologia Vestível, Sistemas ciber-físicos, Internet das Coisas e ferramentas de suporte ao projeto e verificação de sistemas computacionais.