Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Inżynierii Mechanicznej i Mechatroniki - Mechatronika (S1)

Sylabus przedmiotu Systemy wizyjne, rozpoznawanie obrazów:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Mechatronika
Forma studiów studia stacjonarne Poziom pierwszego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta inżynier
Obszary studiów charakterystyki PRK, kompetencje inżynierskie PRK
Profil ogólnoakademicki
Moduł
Przedmiot Systemy wizyjne, rozpoznawanie obrazów
Specjalność przedmiot wspólny
Jednostka prowadząca Instytut Technologii Mechanicznej
Nauczyciel odpowiedzialny Bartosz Powałka <Bartosz.Powalka@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele
ECTS (planowane) 3,0 ECTS (formy) 3,0
Forma zaliczenia zaliczenie Język polski
Blok obieralny Grupa obieralna

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
laboratoriaL6 15 1,00,38zaliczenie
wykładyW6 30 2,00,62zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Znajomość matematyki, zwłaszcza z zakresu geometrii i algebry.
W-2Znajomość pojęć statystycznych z zakresu statystyki opisowej, rozkładów prawdopodobieństwa.
W-3Umiejętności programistyczne. Znajomość pakietu Matlab.

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1Student potrafi budować algorytmy służace inspekcji i kontroli jakości produktów w zautomatyzowanych systemach wytwórczych.

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
laboratoria
T-L-1Wczytanie i zapisywanie obrazów cyfrowych. Przejście z obrazu kolorowego do obrazu monochromatycznego. Generacja histogramu.2
T-L-2Podstawowe operacje na obrazach: opracje rozciągania kontrastu, transformacja logarytmiczna, korekcja gamma.2
T-L-3Realizacja filtracji liniowej z zastosowaniem operacji splotu. Budowa maski uśredniającej, aproksymatorów gradientu.2
T-L-4Budowa algorytmów realizujących filtrację nieliniową. Filtry medianowe, logiczne, specjalne. Posługiwanie się funkcją nlfilter.2
T-L-5Wykonywanie 2-wymiarowej transformacji Fouriera obrazów zawierających elementy periodyczne w tym obrazy powierzchni obrobionej obróbką skrawaniem. Budowa filtrów w dziedzinie częstotliwości: filtr idealny, Gaussa, Butterwortha. Filtry donoprzepustowe i górnoprzepustowe.2
T-L-6Operacje progowania. Metody globalne oparte na histogramie oraz gradiencie. Podejście manualne oraz zautomatyzowane doboru poziomu progu. Metody adaptacyjne.2
T-L-7Operacje morfologiczne.Dylatacja i erozja. Operacje otwarcia i zamknięcia. Transformacja hit-and-miss. Ekstrakcja kształtu oraz analiza kształtu.1
T-L-8Detekcja linii z zastosowaniem transformacji Hougha. Algorytm wykrywania okręgu o znanym promieniu.2
15
wykłady
T-W-1Wprowadzenie. Czytanie i zapisywanie obrazów, rodzaje obrazów cyfrowych.2
T-W-2Podstawowe operacje na obrazach: opracje rozciągania kontrastu, transformacja logarytmiczna, korekcja gamma.2
T-W-3Filtracja liniowa z zastosowaniem operacji splotu. Pojęcie splotu funkcji, splot dyskretny, filtr uśredniający.3
T-W-4Filtracja nieliniowa: filtr medianowy, logiczne, specjalne.2
T-W-5Interpretacja 2-wymiarowej transformacji Fouriera, filtracja obrazów w dziedzinie częstotliwości. Filtry donoprzepustowe i górnoprzepustowe. Twierdzenie o splocie.4
T-W-6Operacje progowania. Metody globalne oparte na histogramie oraz gradiencie. Podejście manualne oraz zautomatyzowane doboru poziomu progu. Metody adaptacyjne.4
T-W-7Operacje morfologiczne.Dylatacja i erozja. Operacje otwarcia i zamknięcia. Transformacja hit-and-miss. Ekstrakcja kształtu oraz analiza kształtu.3
T-W-8Transformacja Hougha. Detekcja linii z zastosowaniem transformacji Hougha. Algorytm wykrywania okręgu o znanym i nieznanym promieniu. Metody wykrywania elipsy.6
T-W-9Geometryczne transformacje obrazów. Kalibracja kamery. Wprowadzenie do widzenia maszynowego w przestrzeni trójwymiarowej.4
30

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
laboratoria
A-L-1Uczestnictwo w zajęciach15
A-L-2Przygotowanie do zajęć8
A-L-3Zaliczenie końcowe3
26
wykłady
A-W-1uczestnictwo w zajęciach30
A-W-2Przygotowanie do egzaminu18
A-W-3Udział w egzaminie2
50

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1Wykład informacyjny
M-2Ćwiczenia laboratoryjne

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena formująca: Ocena na podstawie oprogramowania opracowanego przez studenta w trakcie laboratoriów.
S-2Ocena podsumowująca: Ocena na podstawie ocen cząstkowych oraz testu końcowego sprawdzającego umiejętności praktyczne: student opracowuje programy w systemie Matlab realizujące wytypowane przez prowadzącego algorytmy wizyjne na dostarczonym przez prowadzącego obrazie cyfrowym.
S-3Ocena podsumowująca: Egzamin w formie pisemnej weryfikujący znajomość algorytmów wizyjnych.

Zamierzone efekty uczenia się - wiedza

Zamierzone efekty uczenia sięOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaOdniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
ME_1A_C29_W01
Posiada wiedzę z zakresu przetwarzania obrazów. Wiedza ta obejmuje matematyczną reprezentację obrazów cyfrowych, zna rodzaje obrazów cyfrowych, podstawowych operacji na obrazach typu rozciąganie kontrastu, transformacja logarytmiczna, korekcja gamma. Ma wiedzę dotyczącą filtracji obrazu z zastosowaniem operacji splotu oraz w dziedzinie częstotliwości. Ma wiedzę na temat operacji morfologicznych, dwuwymiarowej transformacji Fouriera, metod progowania globalnych i adaptacyjnych, algorytmów wykrywania krawędzi, oraz rozpoznawania linii, okręgu oraz elipsy z zastosowaniem transformacji Hougha.
ME_1A_W04C-1T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-5, T-W-6, T-W-7, T-W-1, T-W-8, T-W-9, T-L-8, T-L-2, T-L-1, T-L-3, T-L-6, T-L-7, T-L-4, T-L-5M-1, M-2S-1, S-2

Zamierzone efekty uczenia się - umiejętności

Zamierzone efekty uczenia sięOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaOdniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
ME_1A_C29_U01
Potrafi dokonywać operacji czytania i zapisywania obrazów cyfrowych stosując oprogramowanie Matlab. Umie dokonywać przejścia z obrazów kolorowych do monochromatycznych i binarnych. Potrafi dokonywać podstawowych operacji na obrazach jak tranformacja logarytmiczna, korekcja gamma, rozciąganie kontrastu. Potrafi opracowywać oprogramowanie do przetwarzania obrazów, tzn. filtracji, progowania, reazlizujące operacje morfologiczne, wykrywające krawędzie, rozpoznające linie, okręgi i elipsy.
ME_1A_U06, ME_1A_U07, ME_1A_U13C-1T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-5, T-W-6, T-W-7, T-W-1, T-W-8, T-W-9, T-L-8, T-L-2, T-L-1, T-L-3, T-L-6, T-L-7, T-L-4, T-L-5M-1, M-2S-1, S-2

Zamierzone efekty uczenia się - inne kompetencje społeczne i personalne

Zamierzone efekty uczenia sięOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaOdniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
ME_1A_C29_K01
Potrafi interpretować informacje uzyskiwane metodami wizyjnymi i stosować systemy wizyjne w środowisku przemysłowym w zautomatyzowanych systemach wytwórczych oraz w systemach kontroli jakości, co stanowi dodatkową informację dla inżynierów (technologów, automatyków) odpowiedzialnych za realizowane procesy wytwórcze.
ME_1A_K03C-1T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-5, T-W-6, T-W-7, T-W-1, T-W-8, T-W-9, T-L-8, T-L-2, T-L-1, T-L-3, T-L-6, T-L-7, T-L-4, T-L-5M-1S-3

Kryterium oceny - wiedza

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
ME_1A_C29_W01
Posiada wiedzę z zakresu przetwarzania obrazów. Wiedza ta obejmuje matematyczną reprezentację obrazów cyfrowych, zna rodzaje obrazów cyfrowych, podstawowych operacji na obrazach typu rozciąganie kontrastu, transformacja logarytmiczna, korekcja gamma. Ma wiedzę dotyczącą filtracji obrazu z zastosowaniem operacji splotu oraz w dziedzinie częstotliwości. Ma wiedzę na temat operacji morfologicznych, dwuwymiarowej transformacji Fouriera, metod progowania globalnych i adaptacyjnych, algorytmów wykrywania krawędzi, oraz rozpoznawania linii, okręgu oraz elipsy z zastosowaniem transformacji Hougha.
2,0Student nie wykazuje się wiedzą.
3,0Student ma wiedzę do budowy algorytmów przetwarzania obrazów w zakresie tworzenia algorytmów. Wiedza ta pozwala tworzyć algorytmy, które charakteryzują się niskim poziomem złożoności
3,5Student wykazuje się wiedzą klasyfikującą go na ocenę pomiędzy 3 a 4.
4,0Student ma wiedzę, która umożliwia mu: sprawne buduwanie algorytmów przetwarzania obrazów o średnim poziomie złożóności, rozpoznawanie obiektów o znanych parametrach geometrycznych.
4,5Student wykazuje się wiedzą klasyfikującą go na ocenę pomiędzy 4 a 5.
5,0Student posiada wiedzę pozwalającą mu w sposób kreatywny buduje złożóne algorytmy rozpoznawania obrazów. Ma wiedzę do poprawnego wykrywania ( w sensie geometrycznym) obiektów znajdujących się na obrazie nie znając jego parametrów geometrycznych. Ma wiedzę niezbędną do budowy algorytmów pozwalających na ocenę jakości realizowanych procesów produkcyjnych.

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
ME_1A_C29_U01
Potrafi dokonywać operacji czytania i zapisywania obrazów cyfrowych stosując oprogramowanie Matlab. Umie dokonywać przejścia z obrazów kolorowych do monochromatycznych i binarnych. Potrafi dokonywać podstawowych operacji na obrazach jak tranformacja logarytmiczna, korekcja gamma, rozciąganie kontrastu. Potrafi opracowywać oprogramowanie do przetwarzania obrazów, tzn. filtracji, progowania, reazlizujące operacje morfologiczne, wykrywające krawędzie, rozpoznające linie, okręgi i elipsy.
2,0Student nie potrafi tworzyć algorytmów przetwarzania obrazów cyfrowych.
3,0Student buduje algorytmy przetwarzania obrazów w zakresie tworzenia algorytmów. Tworzone algorytmy charakteryzują się niskim poziomem złożoności
3,5Student wykazuje się umiejętnościami klasyfikującymi go na ocenę pomiędzy 3 a 4.
4,0Student sprawnie buduje algorytmy przetwarzania obrazów o średnim poziomie złożóności. Potrafi rozpoznawać obiekty o znanych parametrach geometrycznych.
4,5Student wykazuje się umiejętnościami klasyfikującymi go na ocenę pomiędzy 4 a 5.
5,0Student w sposób kreatywny buduje złożóne algorytmy rozpoznawania obrazów. Potrafi poprawnie wykryć ( w sensie geometrycznym) obiekty znajdujące się na obrazie nie znając jego parametrów geometrycznych. Potrafi budować algorytmy pozwalające na ocenę jakości realizowanych procesów produkcyjnych.

Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
ME_1A_C29_K01
Potrafi interpretować informacje uzyskiwane metodami wizyjnymi i stosować systemy wizyjne w środowisku przemysłowym w zautomatyzowanych systemach wytwórczych oraz w systemach kontroli jakości, co stanowi dodatkową informację dla inżynierów (technologów, automatyków) odpowiedzialnych za realizowane procesy wytwórcze.
2,0Student nie potrafi tworzyć algorytmów przetwarzania obrazów cyfrowych.
3,0Student buduje algorytmy przetwarzania obrazów w zakresie tworzenia algorytmów. Tworzone algorytmy charakteryzują się niskim poziomem złożoności
3,5Student wykazuje się umiejętnościami klasyfikującymi go na ocenę pomiędzy 3 a 4.
4,0Student sprawnie buduje algorytmy przetwarzania obrazów o średnim poziomie złożóności. Potrafi rozpoznawać obiekty o znanych parametrach geometrycznych.
4,5Student wykazuje się umiejętnościami klasyfikującymi go na ocenę pomiędzy 4 a 5.
5,0Student w sposób kreatywny buduje złożóne algorytmy rozpoznawania obrazów. Potrafi poprawnie wykryć ( w sensie geometrycznym) obiekty znajdujące się na obrazie nie znając jego parametrów geometrycznych. Potrafi budować algorytmy pozwalające na ocenę jakości realizowanych procesów produkcyjnych.

Literatura podstawowa

  1. Witold Malina, Maciej Smiatacz, Cyfrowe przetwarzanie obrazów, Akademicka Oficyna Wydawnicza EXIT, Warszawa, 2008, Drugie
  2. Gonzales, Woods, Eddins, Digital Image processing using Matlab, Gatesmark Publishing, 2009, Drugie

Literatura dodatkowa

  1. E.R. Davies, Machine Vision. Theory. Algorithms, Practicalities., Morgan Kaufmann, Londyn, 2005, Trzecie

Treści programowe - laboratoria

KODTreść programowaGodziny
T-L-1Wczytanie i zapisywanie obrazów cyfrowych. Przejście z obrazu kolorowego do obrazu monochromatycznego. Generacja histogramu.2
T-L-2Podstawowe operacje na obrazach: opracje rozciągania kontrastu, transformacja logarytmiczna, korekcja gamma.2
T-L-3Realizacja filtracji liniowej z zastosowaniem operacji splotu. Budowa maski uśredniającej, aproksymatorów gradientu.2
T-L-4Budowa algorytmów realizujących filtrację nieliniową. Filtry medianowe, logiczne, specjalne. Posługiwanie się funkcją nlfilter.2
T-L-5Wykonywanie 2-wymiarowej transformacji Fouriera obrazów zawierających elementy periodyczne w tym obrazy powierzchni obrobionej obróbką skrawaniem. Budowa filtrów w dziedzinie częstotliwości: filtr idealny, Gaussa, Butterwortha. Filtry donoprzepustowe i górnoprzepustowe.2
T-L-6Operacje progowania. Metody globalne oparte na histogramie oraz gradiencie. Podejście manualne oraz zautomatyzowane doboru poziomu progu. Metody adaptacyjne.2
T-L-7Operacje morfologiczne.Dylatacja i erozja. Operacje otwarcia i zamknięcia. Transformacja hit-and-miss. Ekstrakcja kształtu oraz analiza kształtu.1
T-L-8Detekcja linii z zastosowaniem transformacji Hougha. Algorytm wykrywania okręgu o znanym promieniu.2
15

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Wprowadzenie. Czytanie i zapisywanie obrazów, rodzaje obrazów cyfrowych.2
T-W-2Podstawowe operacje na obrazach: opracje rozciągania kontrastu, transformacja logarytmiczna, korekcja gamma.2
T-W-3Filtracja liniowa z zastosowaniem operacji splotu. Pojęcie splotu funkcji, splot dyskretny, filtr uśredniający.3
T-W-4Filtracja nieliniowa: filtr medianowy, logiczne, specjalne.2
T-W-5Interpretacja 2-wymiarowej transformacji Fouriera, filtracja obrazów w dziedzinie częstotliwości. Filtry donoprzepustowe i górnoprzepustowe. Twierdzenie o splocie.4
T-W-6Operacje progowania. Metody globalne oparte na histogramie oraz gradiencie. Podejście manualne oraz zautomatyzowane doboru poziomu progu. Metody adaptacyjne.4
T-W-7Operacje morfologiczne.Dylatacja i erozja. Operacje otwarcia i zamknięcia. Transformacja hit-and-miss. Ekstrakcja kształtu oraz analiza kształtu.3
T-W-8Transformacja Hougha. Detekcja linii z zastosowaniem transformacji Hougha. Algorytm wykrywania okręgu o znanym i nieznanym promieniu. Metody wykrywania elipsy.6
T-W-9Geometryczne transformacje obrazów. Kalibracja kamery. Wprowadzenie do widzenia maszynowego w przestrzeni trójwymiarowej.4
30

Formy aktywności - laboratoria

KODForma aktywnościGodziny
A-L-1Uczestnictwo w zajęciach15
A-L-2Przygotowanie do zajęć8
A-L-3Zaliczenie końcowe3
26
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1uczestnictwo w zajęciach30
A-W-2Przygotowanie do egzaminu18
A-W-3Udział w egzaminie2
50
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięME_1A_C29_W01Posiada wiedzę z zakresu przetwarzania obrazów. Wiedza ta obejmuje matematyczną reprezentację obrazów cyfrowych, zna rodzaje obrazów cyfrowych, podstawowych operacji na obrazach typu rozciąganie kontrastu, transformacja logarytmiczna, korekcja gamma. Ma wiedzę dotyczącą filtracji obrazu z zastosowaniem operacji splotu oraz w dziedzinie częstotliwości. Ma wiedzę na temat operacji morfologicznych, dwuwymiarowej transformacji Fouriera, metod progowania globalnych i adaptacyjnych, algorytmów wykrywania krawędzi, oraz rozpoznawania linii, okręgu oraz elipsy z zastosowaniem transformacji Hougha.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówME_1A_W04Ma szczegółową wiedzę umożliwiającą opis zagadnień oraz formułowanie wniosków w zakresie: • projektowania (wytrzymałości konstrukcji, grafiki inżynierskiej, systemów dynamicznych, statystyki, symulacji komputerowych, materiałoznawstwa), • technik programowania: komputerów osobistych, mikrokontrolerów, sterowników PLC, układów sterowania CNC obrabiarek i robotów, systemów wizyjnych i rozpoznawania obrazów, • szybkiego prototypowania, • pomiaru wielkości elektrycznych i mechanicznych, doboru układów pomiarowych.
Cel przedmiotuC-1Student potrafi budować algorytmy służace inspekcji i kontroli jakości produktów w zautomatyzowanych systemach wytwórczych.
Treści programoweT-W-2Podstawowe operacje na obrazach: opracje rozciągania kontrastu, transformacja logarytmiczna, korekcja gamma.
T-W-3Filtracja liniowa z zastosowaniem operacji splotu. Pojęcie splotu funkcji, splot dyskretny, filtr uśredniający.
T-W-4Filtracja nieliniowa: filtr medianowy, logiczne, specjalne.
T-W-5Interpretacja 2-wymiarowej transformacji Fouriera, filtracja obrazów w dziedzinie częstotliwości. Filtry donoprzepustowe i górnoprzepustowe. Twierdzenie o splocie.
T-W-6Operacje progowania. Metody globalne oparte na histogramie oraz gradiencie. Podejście manualne oraz zautomatyzowane doboru poziomu progu. Metody adaptacyjne.
T-W-7Operacje morfologiczne.Dylatacja i erozja. Operacje otwarcia i zamknięcia. Transformacja hit-and-miss. Ekstrakcja kształtu oraz analiza kształtu.
T-W-1Wprowadzenie. Czytanie i zapisywanie obrazów, rodzaje obrazów cyfrowych.
T-W-8Transformacja Hougha. Detekcja linii z zastosowaniem transformacji Hougha. Algorytm wykrywania okręgu o znanym i nieznanym promieniu. Metody wykrywania elipsy.
T-W-9Geometryczne transformacje obrazów. Kalibracja kamery. Wprowadzenie do widzenia maszynowego w przestrzeni trójwymiarowej.
T-L-8Detekcja linii z zastosowaniem transformacji Hougha. Algorytm wykrywania okręgu o znanym promieniu.
T-L-2Podstawowe operacje na obrazach: opracje rozciągania kontrastu, transformacja logarytmiczna, korekcja gamma.
T-L-1Wczytanie i zapisywanie obrazów cyfrowych. Przejście z obrazu kolorowego do obrazu monochromatycznego. Generacja histogramu.
T-L-3Realizacja filtracji liniowej z zastosowaniem operacji splotu. Budowa maski uśredniającej, aproksymatorów gradientu.
T-L-6Operacje progowania. Metody globalne oparte na histogramie oraz gradiencie. Podejście manualne oraz zautomatyzowane doboru poziomu progu. Metody adaptacyjne.
T-L-7Operacje morfologiczne.Dylatacja i erozja. Operacje otwarcia i zamknięcia. Transformacja hit-and-miss. Ekstrakcja kształtu oraz analiza kształtu.
T-L-4Budowa algorytmów realizujących filtrację nieliniową. Filtry medianowe, logiczne, specjalne. Posługiwanie się funkcją nlfilter.
T-L-5Wykonywanie 2-wymiarowej transformacji Fouriera obrazów zawierających elementy periodyczne w tym obrazy powierzchni obrobionej obróbką skrawaniem. Budowa filtrów w dziedzinie częstotliwości: filtr idealny, Gaussa, Butterwortha. Filtry donoprzepustowe i górnoprzepustowe.
Metody nauczaniaM-1Wykład informacyjny
M-2Ćwiczenia laboratoryjne
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: Ocena na podstawie oprogramowania opracowanego przez studenta w trakcie laboratoriów.
S-2Ocena podsumowująca: Ocena na podstawie ocen cząstkowych oraz testu końcowego sprawdzającego umiejętności praktyczne: student opracowuje programy w systemie Matlab realizujące wytypowane przez prowadzącego algorytmy wizyjne na dostarczonym przez prowadzącego obrazie cyfrowym.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie wykazuje się wiedzą.
3,0Student ma wiedzę do budowy algorytmów przetwarzania obrazów w zakresie tworzenia algorytmów. Wiedza ta pozwala tworzyć algorytmy, które charakteryzują się niskim poziomem złożoności
3,5Student wykazuje się wiedzą klasyfikującą go na ocenę pomiędzy 3 a 4.
4,0Student ma wiedzę, która umożliwia mu: sprawne buduwanie algorytmów przetwarzania obrazów o średnim poziomie złożóności, rozpoznawanie obiektów o znanych parametrach geometrycznych.
4,5Student wykazuje się wiedzą klasyfikującą go na ocenę pomiędzy 4 a 5.
5,0Student posiada wiedzę pozwalającą mu w sposób kreatywny buduje złożóne algorytmy rozpoznawania obrazów. Ma wiedzę do poprawnego wykrywania ( w sensie geometrycznym) obiektów znajdujących się na obrazie nie znając jego parametrów geometrycznych. Ma wiedzę niezbędną do budowy algorytmów pozwalających na ocenę jakości realizowanych procesów produkcyjnych.
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięME_1A_C29_U01Potrafi dokonywać operacji czytania i zapisywania obrazów cyfrowych stosując oprogramowanie Matlab. Umie dokonywać przejścia z obrazów kolorowych do monochromatycznych i binarnych. Potrafi dokonywać podstawowych operacji na obrazach jak tranformacja logarytmiczna, korekcja gamma, rozciąganie kontrastu. Potrafi opracowywać oprogramowanie do przetwarzania obrazów, tzn. filtracji, progowania, reazlizujące operacje morfologiczne, wykrywające krawędzie, rozpoznające linie, okręgi i elipsy.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówME_1A_U06Potrafi posługiwać się oprogramowaniem wspomagającym procesy projektowania, symulacji i badań układów mechanicznych, elektrycznych i mechatronicznych.
ME_1A_U07Potrafi przygotować proste programy komputerowe, programy dla urządzeń sterowanych numerycznie, sterowników programowalnych (PLC) oraz innych wybranych układów mikroprocesorowych.
ME_1A_U13Potrafi sformułować proste zadania inżynierskie oraz poprawnie ocenić przydatność różnych metod i narzędzi do ich rozwiązania.
Cel przedmiotuC-1Student potrafi budować algorytmy służace inspekcji i kontroli jakości produktów w zautomatyzowanych systemach wytwórczych.
Treści programoweT-W-2Podstawowe operacje na obrazach: opracje rozciągania kontrastu, transformacja logarytmiczna, korekcja gamma.
T-W-3Filtracja liniowa z zastosowaniem operacji splotu. Pojęcie splotu funkcji, splot dyskretny, filtr uśredniający.
T-W-4Filtracja nieliniowa: filtr medianowy, logiczne, specjalne.
T-W-5Interpretacja 2-wymiarowej transformacji Fouriera, filtracja obrazów w dziedzinie częstotliwości. Filtry donoprzepustowe i górnoprzepustowe. Twierdzenie o splocie.
T-W-6Operacje progowania. Metody globalne oparte na histogramie oraz gradiencie. Podejście manualne oraz zautomatyzowane doboru poziomu progu. Metody adaptacyjne.
T-W-7Operacje morfologiczne.Dylatacja i erozja. Operacje otwarcia i zamknięcia. Transformacja hit-and-miss. Ekstrakcja kształtu oraz analiza kształtu.
T-W-1Wprowadzenie. Czytanie i zapisywanie obrazów, rodzaje obrazów cyfrowych.
T-W-8Transformacja Hougha. Detekcja linii z zastosowaniem transformacji Hougha. Algorytm wykrywania okręgu o znanym i nieznanym promieniu. Metody wykrywania elipsy.
T-W-9Geometryczne transformacje obrazów. Kalibracja kamery. Wprowadzenie do widzenia maszynowego w przestrzeni trójwymiarowej.
T-L-8Detekcja linii z zastosowaniem transformacji Hougha. Algorytm wykrywania okręgu o znanym promieniu.
T-L-2Podstawowe operacje na obrazach: opracje rozciągania kontrastu, transformacja logarytmiczna, korekcja gamma.
T-L-1Wczytanie i zapisywanie obrazów cyfrowych. Przejście z obrazu kolorowego do obrazu monochromatycznego. Generacja histogramu.
T-L-3Realizacja filtracji liniowej z zastosowaniem operacji splotu. Budowa maski uśredniającej, aproksymatorów gradientu.
T-L-6Operacje progowania. Metody globalne oparte na histogramie oraz gradiencie. Podejście manualne oraz zautomatyzowane doboru poziomu progu. Metody adaptacyjne.
T-L-7Operacje morfologiczne.Dylatacja i erozja. Operacje otwarcia i zamknięcia. Transformacja hit-and-miss. Ekstrakcja kształtu oraz analiza kształtu.
T-L-4Budowa algorytmów realizujących filtrację nieliniową. Filtry medianowe, logiczne, specjalne. Posługiwanie się funkcją nlfilter.
T-L-5Wykonywanie 2-wymiarowej transformacji Fouriera obrazów zawierających elementy periodyczne w tym obrazy powierzchni obrobionej obróbką skrawaniem. Budowa filtrów w dziedzinie częstotliwości: filtr idealny, Gaussa, Butterwortha. Filtry donoprzepustowe i górnoprzepustowe.
Metody nauczaniaM-1Wykład informacyjny
M-2Ćwiczenia laboratoryjne
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: Ocena na podstawie oprogramowania opracowanego przez studenta w trakcie laboratoriów.
S-2Ocena podsumowująca: Ocena na podstawie ocen cząstkowych oraz testu końcowego sprawdzającego umiejętności praktyczne: student opracowuje programy w systemie Matlab realizujące wytypowane przez prowadzącego algorytmy wizyjne na dostarczonym przez prowadzącego obrazie cyfrowym.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie potrafi tworzyć algorytmów przetwarzania obrazów cyfrowych.
3,0Student buduje algorytmy przetwarzania obrazów w zakresie tworzenia algorytmów. Tworzone algorytmy charakteryzują się niskim poziomem złożoności
3,5Student wykazuje się umiejętnościami klasyfikującymi go na ocenę pomiędzy 3 a 4.
4,0Student sprawnie buduje algorytmy przetwarzania obrazów o średnim poziomie złożóności. Potrafi rozpoznawać obiekty o znanych parametrach geometrycznych.
4,5Student wykazuje się umiejętnościami klasyfikującymi go na ocenę pomiędzy 4 a 5.
5,0Student w sposób kreatywny buduje złożóne algorytmy rozpoznawania obrazów. Potrafi poprawnie wykryć ( w sensie geometrycznym) obiekty znajdujące się na obrazie nie znając jego parametrów geometrycznych. Potrafi budować algorytmy pozwalające na ocenę jakości realizowanych procesów produkcyjnych.
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięME_1A_C29_K01Potrafi interpretować informacje uzyskiwane metodami wizyjnymi i stosować systemy wizyjne w środowisku przemysłowym w zautomatyzowanych systemach wytwórczych oraz w systemach kontroli jakości, co stanowi dodatkową informację dla inżynierów (technologów, automatyków) odpowiedzialnych za realizowane procesy wytwórcze.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówME_1A_K03Potrafi pracować i współdziałać w grupie.
Cel przedmiotuC-1Student potrafi budować algorytmy służace inspekcji i kontroli jakości produktów w zautomatyzowanych systemach wytwórczych.
Treści programoweT-W-2Podstawowe operacje na obrazach: opracje rozciągania kontrastu, transformacja logarytmiczna, korekcja gamma.
T-W-3Filtracja liniowa z zastosowaniem operacji splotu. Pojęcie splotu funkcji, splot dyskretny, filtr uśredniający.
T-W-4Filtracja nieliniowa: filtr medianowy, logiczne, specjalne.
T-W-5Interpretacja 2-wymiarowej transformacji Fouriera, filtracja obrazów w dziedzinie częstotliwości. Filtry donoprzepustowe i górnoprzepustowe. Twierdzenie o splocie.
T-W-6Operacje progowania. Metody globalne oparte na histogramie oraz gradiencie. Podejście manualne oraz zautomatyzowane doboru poziomu progu. Metody adaptacyjne.
T-W-7Operacje morfologiczne.Dylatacja i erozja. Operacje otwarcia i zamknięcia. Transformacja hit-and-miss. Ekstrakcja kształtu oraz analiza kształtu.
T-W-1Wprowadzenie. Czytanie i zapisywanie obrazów, rodzaje obrazów cyfrowych.
T-W-8Transformacja Hougha. Detekcja linii z zastosowaniem transformacji Hougha. Algorytm wykrywania okręgu o znanym i nieznanym promieniu. Metody wykrywania elipsy.
T-W-9Geometryczne transformacje obrazów. Kalibracja kamery. Wprowadzenie do widzenia maszynowego w przestrzeni trójwymiarowej.
T-L-8Detekcja linii z zastosowaniem transformacji Hougha. Algorytm wykrywania okręgu o znanym promieniu.
T-L-2Podstawowe operacje na obrazach: opracje rozciągania kontrastu, transformacja logarytmiczna, korekcja gamma.
T-L-1Wczytanie i zapisywanie obrazów cyfrowych. Przejście z obrazu kolorowego do obrazu monochromatycznego. Generacja histogramu.
T-L-3Realizacja filtracji liniowej z zastosowaniem operacji splotu. Budowa maski uśredniającej, aproksymatorów gradientu.
T-L-6Operacje progowania. Metody globalne oparte na histogramie oraz gradiencie. Podejście manualne oraz zautomatyzowane doboru poziomu progu. Metody adaptacyjne.
T-L-7Operacje morfologiczne.Dylatacja i erozja. Operacje otwarcia i zamknięcia. Transformacja hit-and-miss. Ekstrakcja kształtu oraz analiza kształtu.
T-L-4Budowa algorytmów realizujących filtrację nieliniową. Filtry medianowe, logiczne, specjalne. Posługiwanie się funkcją nlfilter.
T-L-5Wykonywanie 2-wymiarowej transformacji Fouriera obrazów zawierających elementy periodyczne w tym obrazy powierzchni obrobionej obróbką skrawaniem. Budowa filtrów w dziedzinie częstotliwości: filtr idealny, Gaussa, Butterwortha. Filtry donoprzepustowe i górnoprzepustowe.
Metody nauczaniaM-1Wykład informacyjny
Sposób ocenyS-3Ocena podsumowująca: Egzamin w formie pisemnej weryfikujący znajomość algorytmów wizyjnych.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie potrafi tworzyć algorytmów przetwarzania obrazów cyfrowych.
3,0Student buduje algorytmy przetwarzania obrazów w zakresie tworzenia algorytmów. Tworzone algorytmy charakteryzują się niskim poziomem złożoności
3,5Student wykazuje się umiejętnościami klasyfikującymi go na ocenę pomiędzy 3 a 4.
4,0Student sprawnie buduje algorytmy przetwarzania obrazów o średnim poziomie złożóności. Potrafi rozpoznawać obiekty o znanych parametrach geometrycznych.
4,5Student wykazuje się umiejętnościami klasyfikującymi go na ocenę pomiędzy 4 a 5.
5,0Student w sposób kreatywny buduje złożóne algorytmy rozpoznawania obrazów. Potrafi poprawnie wykryć ( w sensie geometrycznym) obiekty znajdujące się na obrazie nie znając jego parametrów geometrycznych. Potrafi budować algorytmy pozwalające na ocenę jakości realizowanych procesów produkcyjnych.