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 | Katedra Mechatroniki | ||
| 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
Wymagania wstępne
| KOD | Wymaganie wstępne |
|---|---|
| W-1 | Znajomość matematyki, zwłaszcza z zakresu geometrii i algebry. |
| W-2 | Znajomość pojęć statystycznych z zakresu statystyki opisowej, rozkładów prawdopodobieństwa. |
| W-3 | Umiejętności programistyczne. Znajomość pakietu Matlab. |
Cele przedmiotu
| KOD | Cel modułu/przedmiotu |
|---|---|
| C-1 | Student potrafi budować algorytmy służace inspekcji i kontroli jakości produktów w zautomatyzowanych systemach wytwórczych. |
Treści programowe z podziałem na formy zajęć
| KOD | Treść programowa | Godziny |
|---|---|---|
| laboratoria | ||
| T-L-1 | Wczytanie i zapisywanie obrazów cyfrowych. Przejście z obrazu kolorowego do obrazu monochromatycznego. Generacja histogramu. | 2 |
| T-L-2 | Podstawowe operacje na obrazach: opracje rozciągania kontrastu, transformacja logarytmiczna, korekcja gamma. | 2 |
| T-L-3 | Realizacja filtracji liniowej z zastosowaniem operacji splotu. Budowa maski uśredniającej, aproksymatorów gradientu. | 2 |
| T-L-4 | Budowa algorytmów realizujących filtrację nieliniową. Filtry medianowe, logiczne, specjalne. Posługiwanie się funkcją nlfilter. | 2 |
| T-L-5 | Wykonywanie 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-6 | Operacje progowania. Metody globalne oparte na histogramie oraz gradiencie. Podejście manualne oraz zautomatyzowane doboru poziomu progu. Metody adaptacyjne. | 2 |
| T-L-7 | Operacje morfologiczne.Dylatacja i erozja. Operacje otwarcia i zamknięcia. Transformacja hit-and-miss. Ekstrakcja kształtu oraz analiza kształtu. | 1 |
| T-L-8 | Detekcja linii z zastosowaniem transformacji Hougha. Algorytm wykrywania okręgu o znanym promieniu. | 2 |
| 15 | ||
| wykłady | ||
| T-W-1 | Wprowadzenie. Czytanie i zapisywanie obrazów, rodzaje obrazów cyfrowych. | 2 |
| T-W-2 | Podstawowe operacje na obrazach: opracje rozciągania kontrastu, transformacja logarytmiczna, korekcja gamma. | 2 |
| T-W-3 | Filtracja liniowa z zastosowaniem operacji splotu. Pojęcie splotu funkcji, splot dyskretny, filtr uśredniający. | 3 |
| T-W-4 | Filtracja nieliniowa: filtr medianowy, logiczne, specjalne. | 2 |
| T-W-5 | Interpretacja 2-wymiarowej transformacji Fouriera, filtracja obrazów w dziedzinie częstotliwości. Filtry donoprzepustowe i górnoprzepustowe. Twierdzenie o splocie. | 4 |
| T-W-6 | Operacje progowania. Metody globalne oparte na histogramie oraz gradiencie. Podejście manualne oraz zautomatyzowane doboru poziomu progu. Metody adaptacyjne. | 4 |
| T-W-7 | Operacje morfologiczne.Dylatacja i erozja. Operacje otwarcia i zamknięcia. Transformacja hit-and-miss. Ekstrakcja kształtu oraz analiza kształtu. | 3 |
| T-W-8 | Transformacja Hougha. Detekcja linii z zastosowaniem transformacji Hougha. Algorytm wykrywania okręgu o znanym i nieznanym promieniu. Metody wykrywania elipsy. | 6 |
| T-W-9 | Geometryczne transformacje obrazów. Kalibracja kamery. Wprowadzenie do widzenia maszynowego w przestrzeni trójwymiarowej. | 4 |
| 30 | ||
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
| KOD | Forma aktywności | Godziny |
|---|---|---|
| laboratoria | ||
| A-L-1 | Uczestnictwo w zajęciach | 15 |
| A-L-2 | Przygotowanie do zajęć | 10 |
| 25 | ||
| wykłady | ||
| A-W-1 | uczestnictwo w zajęciach | 30 |
| A-W-2 | Przygotowanie do egzaminu | 18 |
| A-W-3 | Udział w egzaminie | 2 |
| 50 | ||
Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne
| KOD | Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne |
|---|---|
| M-1 | Wykład informacyjny |
| M-2 | Ćwiczenia laboratoryjne |
Sposoby oceny
| KOD | Sposób oceny |
|---|---|
| S-1 | Ocena formująca: Ocena na podstawie oprogramowania opracowanego przez studenta w trakcie laboratoriów. |
| S-2 | Ocena 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-3 | Ocena podsumowująca: Egzamin w formie pisemnej weryfikujący znajomość algorytmów wizyjnych. |
Zamierzone efekty uczenia się - wiedza
| Zamierzone efekty uczenia się | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Odniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób 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_W04 | — | — | C-1 | T-L-8, T-L-2, T-L-1, T-L-3, T-L-6, T-L-7, T-L-4, T-L-5, T-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 | M-1, M-2 | S-1, S-2 |
Zamierzone efekty uczenia się - umiejętności
| Zamierzone efekty uczenia się | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Odniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób 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_U07, ME_1A_U06, ME_1A_U13 | — | — | C-1 | T-L-8, T-L-2, T-L-1, T-L-3, T-L-6, T-L-7, T-L-4, T-L-5, T-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 | M-1, M-2 | S-1, S-2 |
Zamierzone efekty uczenia się - inne kompetencje społeczne i personalne
| Zamierzone efekty uczenia się | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Odniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób 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_K03 | — | — | C-1 | T-L-8, T-L-2, T-L-1, T-L-3, T-L-6, T-L-7, T-L-4, T-L-5, T-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 | M-1 | S-3 |
Kryterium oceny - wiedza
| Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium 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. | 2,0 | Student nie wykazuje się wiedzą. |
| 3,0 | Student ma wiedzę do budowy algorytmów przetwarzania obrazów w zakresie tworzenia algorytmów. Wiedza ta pozwala tworzyć algorytmy, które charakteryzują się niskim poziomem złożoności | |
| 3,5 | Student wykazuje się wiedzą klasyfikującą go na ocenę pomiędzy 3 a 4. | |
| 4,0 | Student ma wiedzę, która umożliwia mu: sprawne buduwanie algorytmów przetwarzania obrazów o średnim poziomie złożóności, rozpoznawanie obiektów o znanych parametrach geometrycznych. | |
| 4,5 | Student wykazuje się wiedzą klasyfikującą go na ocenę pomiędzy 4 a 5. | |
| 5,0 | Student 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 się | Ocena | Kryterium 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. | 2,0 | Student nie potrafi tworzyć algorytmów przetwarzania obrazów cyfrowych. |
| 3,0 | Student buduje algorytmy przetwarzania obrazów w zakresie tworzenia algorytmów. Tworzone algorytmy charakteryzują się niskim poziomem złożoności | |
| 3,5 | Student wykazuje się umiejętnościami klasyfikującymi go na ocenę pomiędzy 3 a 4. | |
| 4,0 | Student sprawnie buduje algorytmy przetwarzania obrazów o średnim poziomie złożóności. Potrafi rozpoznawać obiekty o znanych parametrach geometrycznych. | |
| 4,5 | Student wykazuje się umiejętnościami klasyfikującymi go na ocenę pomiędzy 4 a 5. | |
| 5,0 | Student 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 się | Ocena | Kryterium 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. | 2,0 | Student nie potrafi tworzyć algorytmów przetwarzania obrazów cyfrowych. |
| 3,0 | Student buduje algorytmy przetwarzania obrazów w zakresie tworzenia algorytmów. Tworzone algorytmy charakteryzują się niskim poziomem złożoności | |
| 3,5 | Student wykazuje się umiejętnościami klasyfikującymi go na ocenę pomiędzy 3 a 4. | |
| 4,0 | Student sprawnie buduje algorytmy przetwarzania obrazów o średnim poziomie złożóności. Potrafi rozpoznawać obiekty o znanych parametrach geometrycznych. | |
| 4,5 | Student wykazuje się umiejętnościami klasyfikującymi go na ocenę pomiędzy 4 a 5. | |
| 5,0 | Student 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
- Witold Malina, Maciej Smiatacz, Cyfrowe przetwarzanie obrazów, Akademicka Oficyna Wydawnicza EXIT, Warszawa, 2008, Drugie
- Gonzales, Woods, Eddins, Digital Image processing using Matlab, Gatesmark Publishing, 2009, Drugie
Literatura dodatkowa
- E.R. Davies, Machine Vision. Theory. Algorithms, Practicalities., Morgan Kaufmann, Londyn, 2005, Trzecie