Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

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) 2,0 ECTS (formy) 2,0
Forma zaliczenia zaliczenie Język polski
Blok obieralny Grupa obieralna

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
projektyP2 15 1,00,44zaliczenie
wykładyW2 15 1,00,56zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1znajomość podstawowych zagadnień związanych z przetwarzaniem i analizą obrazów oraz sygnałów

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1Zapoznanie studentów z zaawansowanymi metodami przetwarzania i analizy obrazów stosowanymi w robotyce
C-2Zapoznanie studentów z algorytmami sterowania wizyjnego robotów mobilnych.
C-3Zapoznanie studentów z technikami symulacyjnymi sterowania wizyjnego robotami mobilnymi.
C-4Zapoznanie studentów z technikami analizy obrazów 3D na potrzeby automatyki i robotyki

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
projekty
T-P-1Implementacja 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-1Złożone operacje morfologiczne, analiza obrazów konturowych i binarnych w robotyce. Metody śledzenia linii na podstawie informacji z kamer.3
T-W-2Metody ekstrakcji i redukcji cech w obrazach cyfrowych. Analiza kształtu i tekstur.3
T-W-3Kamera i parametry kamer. Metody kalibracji kamer i skanowania 3D w automatyce i robotyce.2
T-W-4Obraz stereoskopowy. Analiza sceny oraz głębi przestrzeni.2
T-W-5Wizyjne technologie mapowania terenu, lokalizacja i samolokalizacja robotów mobilnych.2
T-W-6Sprzężenie wizyjne w automatyce przemysłowej i robotyce mobilnej.2
T-W-7Zaliczenie pisemne wykładów.1
15

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
projekty
A-P-1uczestnictwo w zajęciach15
A-P-2praca własna nad projektem15
30
wykłady
A-W-1uczestnictwo w zajęciach15
A-W-2samodzielne studiowanie literatury8
A-W-3przygotowanie do zaliczenia wykładów7
30

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1podająca - wykład informacyjny
M-2programowana - z użyciem komputera
M-3praktyczna - projekt

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena podsumowująca: zaliczenie pisemne
S-2Ocena podsumowująca: na podstawie oceny wykonanych zadań projektowych

Zamierzone efekty kształcenia - wiedza

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
AR_2A_D06-SSPP_W01
posiada wiedzę na temat algorytmów analizy obrazów oraz technik widzenia maszynowego stosowanych w automatyce i robotyce
AR_2A_W08T2A_W02, T2A_W03C-1, C-2, C-3, C-4T-W-1, T-W-2, T-W-5, T-W-6, T-W-4, T-W-3, T-W-7M-1S-1

Zamierzone efekty kształcenia - umiejętności

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób 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_U13T2A_U08, T2A_U12C-1, C-2, C-3, C-4T-P-1M-2, M-3S-2

Kryterium oceny - wiedza

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
AR_2A_D06-SSPP_W01
posiada wiedzę na temat algorytmów analizy obrazów oraz technik widzenia maszynowego stosowanych w automatyce i robotyce
2,0
3,0posiada 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 kształceniaOcenaKryterium 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
3,0potrafi 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

  1. Jähne B., Digital Image Processing, Springer, 2005, 6th revised and extended edition
  2. Cyganek B., Komputerowe przetwarzanie obrazów trójwymiarowych, EXIT, Warszawa, 2002
  3. Sankowski D., Morosov W., Strzecha K., Przetwarzanie i analiza obrazów w systemach przemysłowych, PWN, Warszawa, 2011

Literatura dodatkowa

  1. Siciliano B., Khatib O., Springer Handbook of Robotics, Springer, 2008, 1st Edition
  2. Cyganek B., Siebert J. P., An Introduction to 3D Computer Vision Techniques and Algorithms, Wiley, 2009

Treści programowe - projekty

KODTreść programowaGodziny
T-P-1Implementacja 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

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Złożone operacje morfologiczne, analiza obrazów konturowych i binarnych w robotyce. Metody śledzenia linii na podstawie informacji z kamer.3
T-W-2Metody ekstrakcji i redukcji cech w obrazach cyfrowych. Analiza kształtu i tekstur.3
T-W-3Kamera i parametry kamer. Metody kalibracji kamer i skanowania 3D w automatyce i robotyce.2
T-W-4Obraz stereoskopowy. Analiza sceny oraz głębi przestrzeni.2
T-W-5Wizyjne technologie mapowania terenu, lokalizacja i samolokalizacja robotów mobilnych.2
T-W-6Sprzężenie wizyjne w automatyce przemysłowej i robotyce mobilnej.2
T-W-7Zaliczenie pisemne wykładów.1
15

Formy aktywności - projekty

KODForma aktywnościGodziny
A-P-1uczestnictwo w zajęciach15
A-P-2praca własna nad projektem15
30
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1uczestnictwo w zajęciach15
A-W-2samodzielne studiowanie literatury8
A-W-3przygotowanie do zaliczenia wykładów7
30
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaAR_2A_D06-SSPP_W01posiada wiedzę na temat algorytmów analizy obrazów oraz technik widzenia maszynowego stosowanych w automatyce i robotyce
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówAR_2A_W08Zna zaawansowane przyrządy i systemy pomiarowe, w tym systemy wizyjne.
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaT2A_W02ma szczegółową wiedzę w zakresie kierunków studiów powiązanych ze studiowanym kierunkiem studiów
T2A_W03ma uporządkowaną, podbudowaną teoretycznie wiedzę ogólną obejmującą kluczowe zagadnienia z zakresu studiowanego kierunku studiów
Cel przedmiotuC-1Zapoznanie studentów z zaawansowanymi metodami przetwarzania i analizy obrazów stosowanymi w robotyce
C-2Zapoznanie studentów z algorytmami sterowania wizyjnego robotów mobilnych.
C-3Zapoznanie studentów z technikami symulacyjnymi sterowania wizyjnego robotami mobilnymi.
C-4Zapoznanie studentów z technikami analizy obrazów 3D na potrzeby automatyki i robotyki
Treści programoweT-W-1Złożone operacje morfologiczne, analiza obrazów konturowych i binarnych w robotyce. Metody śledzenia linii na podstawie informacji z kamer.
T-W-2Metody ekstrakcji i redukcji cech w obrazach cyfrowych. Analiza kształtu i tekstur.
T-W-5Wizyjne technologie mapowania terenu, lokalizacja i samolokalizacja robotów mobilnych.
T-W-6Sprzężenie wizyjne w automatyce przemysłowej i robotyce mobilnej.
T-W-4Obraz stereoskopowy. Analiza sceny oraz głębi przestrzeni.
T-W-3Kamera i parametry kamer. Metody kalibracji kamer i skanowania 3D w automatyce i robotyce.
T-W-7Zaliczenie pisemne wykładów.
Metody nauczaniaM-1podająca - wykład informacyjny
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: zaliczenie pisemne
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0posiada wiedzę na temat algorytmów analizy obrazów oraz technik widzenia maszynowego stosowanych w automatyce i robotyce
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaAR_2A_D06-SSPP_U01potrafi 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)
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówAR_2A_U13Potrafi projektować zaawansowane systemy pomiarowe w tym systemy wizyjne stosowane w automatyce i robotyce.
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaT2A_U08potrafi planować i przeprowadzać eksperymenty, w tym pomiary i symulacje komputerowe, interpretować uzyskane wyniki i wyciągać wnioski
T2A_U12potrafi ocenić przydatność i możliwość wykorzystania nowych osiągnięć (technik i technologii) w zakresie studiowanego kierunku studiów
Cel przedmiotuC-1Zapoznanie studentów z zaawansowanymi metodami przetwarzania i analizy obrazów stosowanymi w robotyce
C-2Zapoznanie studentów z algorytmami sterowania wizyjnego robotów mobilnych.
C-3Zapoznanie studentów z technikami symulacyjnymi sterowania wizyjnego robotami mobilnymi.
C-4Zapoznanie studentów z technikami analizy obrazów 3D na potrzeby automatyki i robotyki
Treści programoweT-P-1Implementacja 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.
Metody nauczaniaM-2programowana - z użyciem komputera
M-3praktyczna - projekt
Sposób ocenyS-2Ocena podsumowująca: na podstawie oceny wykonanych zadań projektowych
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0potrafi 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