Wydział Elektryczny - Automatyka i robotyka (S2)
specjalność: Systemy sterowania procesami przemysłowymi
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) | 2,0 | ECTS (formy) | 2,0 |
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. | 15 |
15 | ||
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. | 3 |
T-W-3 | Kamera i parametry kamer. Metody kalibracji kamer i skanowania 3D w automatyce i robotyce. | 2 |
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 | 15 |
A-P-2 | praca własna nad projektem | 15 |
30 | ||
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-1, T-W-2, T-W-5, T-W-6, T-W-4, T-W-3, T-W-7 | 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-2, C-3, C-4 | T-P-1 | M-2, M-3 | 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