Wydział Elektryczny - Automatyka i robotyka (S2)
Sylabus przedmiotu Wizja maszynowa:
Informacje podstawowe
| Kierunek studiów | Automatyka i robotyka | ||
|---|---|---|---|
| Forma studiów | studia stacjonarne | Poziom | drugiego stopnia |
| Tytuł zawodowy absolwenta | magister inżynier | ||
| Obszary studiów | nauk technicznych, studiów inżynierskich | ||
| Profil | ogólnoakademicki | ||
| Moduł | — | ||
| Przedmiot | Wizja maszynowa | ||
| Specjalność | Systemy sterowania procesami przemysłowymi | ||
| Jednostka prowadząca | Katedra Przetwarzania Sygnałów i Inżynierii Multimedialnej | ||
| Nauczyciel odpowiedzialny | Krzysztof Okarma <Krzysztof.Okarma@zut.edu.pl> | ||
| Inni nauczyciele | Piotr Lech <Piotr.Lech@zut.edu.pl>, Mateusz Tecław <Mateusz.Teclaw@zut.edu.pl> | ||
| ECTS (planowane) | 3,0 | ECTS (formy) | 3,0 |
| Forma zaliczenia | zaliczenie | Język | polski |
| Blok obieralny | — | Grupa obieralna | — |
Formy dydaktyczne
Wymagania wstępne
| KOD | Wymaganie wstępne |
|---|---|
| W-1 | znajomość podstawowych zagadnień związanych z przetwarzaniem i analizą obrazów oraz sygnałów |
Cele przedmiotu
| KOD | Cel modułu/przedmiotu |
|---|---|
| C-1 | Zapoznanie studentów z zaawansowanymi metodami przetwarzania i analizy obrazów stosowanymi w robotyce |
| C-2 | Zapoznanie studentów z algorytmami sterowania wizyjnego robotów mobilnych. |
| C-3 | Zapoznanie studentów z technikami symulacyjnymi sterowania wizyjnego robotami mobilnymi. |
| C-4 | Zapoznanie studentów z technikami analizy obrazów 3D na potrzeby automatyki i robotyki |
Treści programowe z podziałem na formy zajęć
| KOD | Treść programowa | Godziny |
|---|---|---|
| projekty | ||
| T-P-1 | Implementacja wybranych metod analizy obrazów w wybranym środowisku (np. OpenCV, Matlab). Symulacja działania w wybranym środowisku lub integracja metod wizyjnych w robocie mobilnym/systemie wbudowanym np. z wykorzystaniem platformy Raspberry Pi. | 30 |
| 30 | ||
| wykłady | ||
| T-W-1 | Złożone operacje morfologiczne, analiza obrazów konturowych i binarnych w robotyce. Metody śledzenia linii na podstawie informacji z kamer. | 3 |
| T-W-2 | Metody ekstrakcji i redukcji cech w obrazach cyfrowych. Analiza kształtu i tekstur | 2 |
| T-W-3 | Kamera i parametry kamer. Metody kalibracji kamer i skanowania 3D w automatyce i robotyce. | 3 |
| T-W-4 | Obraz stereoskopowy. Analiza sceny oraz głębi przestrzeni. | 2 |
| T-W-5 | Wizyjne technologie mapowania terenu, lokalizacja i samolokalizacja robotów mobilnych. | 2 |
| T-W-6 | Sprzężenie wizyjne w automatyce przemysłowej i robotyce mobilnej. | 2 |
| T-W-7 | Zaliczenie pisemne wykładów | 1 |
| 15 | ||
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
| KOD | Forma aktywności | Godziny |
|---|---|---|
| projekty | ||
| A-P-1 | uczestnictwo w zajęciach | 30 |
| A-P-2 | praca własna nad projektem | 30 |
| 60 | ||
| wykłady | ||
| A-W-1 | uczestnictwo w zajęciach | 15 |
| A-W-2 | samodzielne studiowanie literatury | 8 |
| A-W-3 | przygotowanie do zaliczenia wykładów | 7 |
| 30 | ||
Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne
| KOD | Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne |
|---|---|
| M-1 | podająca - wykład informacyjny |
| M-2 | programowana - z użyciem komputera |
| M-3 | praktyczna - projekt |
Sposoby oceny
| KOD | Sposób oceny |
|---|---|
| S-1 | Ocena podsumowująca: zaliczenie pisemne |
| S-2 | Ocena podsumowująca: na podstawie oceny wykonanych zadań projektowych |
Zamierzone efekty kształcenia - wiedza
| Zamierzone efekty kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| AR_2A_D06-SSPP_W01 posiada wiedzę na temat algorytmów analizy obrazów oraz technik widzenia maszynowego stosowanych w automatyce i robotyce | AR_2A_W08 | T2A_W02, T2A_W03 | — | C-1, C-2, C-3, C-4 | T-W-7, T-W-5, T-W-3, T-W-2, T-W-4, T-W-1, T-W-6 | M-1 | S-1 |
Zamierzone efekty kształcenia - umiejętności
| Zamierzone efekty kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| AR_2A_D06-SSPP_U01 potrafi dobrać właściwe algorytmy analizy obrazów dla zagadnienia z zakresu automatyki lub robotyki oraz zaimplementować je w wybranym środowisku symulacyjnym lub rzeczywistym rozwiązaniu sprzętowo-programowym (np. w robocie mobilnym) | AR_2A_U13 | T2A_U08, T2A_U12 | — | C-1, C-3, C-4, C-2 | T-P-1 | M-3, M-2 | S-2 |
Kryterium oceny - wiedza
| Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| AR_2A_D06-SSPP_W01 posiada wiedzę na temat algorytmów analizy obrazów oraz technik widzenia maszynowego stosowanych w automatyce i robotyce | 2,0 | |
| 3,0 | posiada wiedzę na temat algorytmów analizy obrazów oraz technik widzenia maszynowego stosowanych w automatyce i robotyce | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 |
Kryterium oceny - umiejętności
| Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| AR_2A_D06-SSPP_U01 potrafi dobrać właściwe algorytmy analizy obrazów dla zagadnienia z zakresu automatyki lub robotyki oraz zaimplementować je w wybranym środowisku symulacyjnym lub rzeczywistym rozwiązaniu sprzętowo-programowym (np. w robocie mobilnym) | 2,0 | |
| 3,0 | potrafi dobrać właściwe algorytmy analizy obrazów dla zagadnienia z zakresu automatyki lub robotyki oraz zaimplementować je w wybranym środowisku symulacyjnym lub rzeczywistym rozwiązaniu sprzętowo-programowym (np. w robocie mobilnym) | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 |
Literatura podstawowa
- Jähne B., Digital Image Processing, Springer, 2005, 6th revised and extended edition
- Cyganek B., Komputerowe przetwarzanie obrazów trójwymiarowych, EXIT, Warszawa, 2002
- Sankowski D., Morosov W., Strzecha K., Przetwarzanie i analiza obrazów w systemach przemysłowych, PWN, Warszawa, 2011
Literatura dodatkowa
- Siciliano B., Khatib O., Springer Handbook of Robotics, Springer, 2008, 1st Edition
- Cyganek B., Siebert J. P., An Introduction to 3D Computer Vision Techniques and Algorithms, Wiley, 2009