Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Inżynierii Mechanicznej i Mechatroniki - Mechatronika (S2)

Sylabus przedmiotu Widzenie maszynowe:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Mechatronika
Forma studiów studia stacjonarne Poziom drugiego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta magister inżynier
Obszary studiów charakterystyki PRK, kompetencje inżynierskie PRK
Profil ogólnoakademicki
Moduł
Przedmiot Widzenie maszynowe
Specjalność przedmiot wspólny
Jednostka prowadząca Katedra Technologii Wytwarzania
Nauczyciel odpowiedzialny Bartosz Powałka <Bartosz.Powalka@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele
ECTS (planowane) 4,0 ECTS (formy) 4,0
Forma zaliczenia zaliczenie Język polski
Blok obieralny 2 Grupa obieralna 2

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
laboratoriaL2 30 2,00,50zaliczenie
wykładyW2 30 2,00,50zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Znajomość podstaw przetwarzania obrazów.
W-2Znajomość statystki: parametry opisujące rozkłady prawdopodobieństwa, funkcje gęstości prawdopodobieństwa.
W-3Umiejętności programisttyczne. Znajomość oprogramowania Matlab.
W-4Znajomość geometrii analitycznej i algebry liniowej.

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1Student opanuje zagadnienia pozwalające mu na: 1. Rekonstrukcję głębi na podstawie obrazów, 2. Rozpoznawanie obiektów na obrazach, 3. Śledzenie obiektów znajdujących się w ruchu

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
laboratoria
T-L-1Kalibracja kamery.2
T-L-2Ekstrakcja cech obrazu. Zastosowanie filtru Gabora2
T-L-3Ekstrakcja cech obrazu. Zastosowanie filtru Haara2
T-L-4Ekstrakcja cech obrazu. Zastosowanie PCA2
T-L-5Ekstrakcja cech obrazu. Zastosowanie gradientów kierunkowych i lokalnych wzorów binarnych.2
T-L-6Analiza tekstury obrazu2
T-L-7Metody stereowizyjne - triangulacja4
T-L-8Metody stereowizyjne - zastosowanie oświetlenia strukturalnego.4
T-L-9Zastosowanie estymacji przepływu optycznego do wyznaczania ruchu.4
T-L-10Śledzenie obiektu. Zastosowanie filtru Kalmana.4
T-L-11Zastosowanie metod sztucznej inteligencji do detekcji obiektów na obrazach2
30
wykłady
T-W-1Kalibracja kamery. Model kamery2
T-W-2Metody stereowizyjne. Geometria epipolarna. Traingulacja. Oświetlenie strukturalne. Tomografia komputerowa.6
T-W-3Filtracja obrazów. Detekcja krawędzi2
T-W-4Ekstrakcja cech. Filtry Gabora. Filtry Haara. Funkcje jądra. Analiza składowych głównych (PCA)4
T-W-5Przetwarzanie i analiza obrazów kolorowych.2
T-W-6Ekstrakcja cech. Histogram gradientów kierunkowych.Deskryptory koloru dominującego. Deskryptor konturu. Analiza składowych niezależnych.4
T-W-7Metody segmentacja obrazów kolorowych.2
T-W-8Tekstury, modelowanie tekstury. Macierz sąsiedztwa intensywności. Detekcja kształtu na podstawie tekstury.2
T-W-9Przepływ optyczny. Metoda Lukas-Kanade.2
T-W-10Śledzenie obiektów. Filtr Kalmana.2
T-W-11Wykład podsumowujący. Zastosowanie widzenia maszynowego w technikach wytwarzania.2
30

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
laboratoria
A-L-1uczestnictwo w zajęciach30
A-L-2przygotowanie do zaliczenia5
A-L-3przygotowanie do zajeć15
50
wykłady
A-W-1uczestnictwo w zajęciach30
A-W-2konsultacje10
A-W-3przygotowanie do egzaminu10
50

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

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

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena formująca: Oceny zadań wykonywanych w trakcie laboratorium.
S-2Ocena formująca: Ocena za projekt - opracowanie systemu wizyjnego wykrywającego zadane cechy w obrazach
S-3Ocena podsumowująca: Oceny cząstkowe uzyskane za pracę w trakcie laboratoriów (50%), projekt (20%) oraz zaliczenie końcowe (30%) polegające na samodzielnym przeprowadzeniu analizy obrazu

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_2A_O01-2_W01
ma wiedzę niezbędną do dobrania i zastosowania wybranych technik analizy obrazu
ME_2A_W01, ME_2A_W08C-1T-W-9, T-W-2, T-W-1, T-W-3, T-W-11, T-W-7, T-W-4, T-W-5, T-W-10, T-W-8, T-W-6M-2, M-1S-2, S-1, S-3

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_2A_O01-2_U01
ma umiejętności niezbędne do dobrania i zastosowania wybranych technik analizy obrazu
ME_2A_U05, ME_2A_U07, ME_2A_U09C-1T-W-11, T-W-8, T-L-10, T-L-1, T-W-1, T-W-10, T-W-7, T-L-2, T-L-4, T-W-3, T-W-9, T-L-8, T-W-5, T-L-5, T-L-9, T-W-6, T-L-11, T-W-4, T-L-7, T-L-3, T-W-2, T-L-6M-2, M-1S-2, S-1, S-3

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_2A_O01-2_K01
Stosuje właściwe techniki widzenia maszynowego w zależności od klasy problemu
ME_2A_K01, ME_2A_K02C-1T-W-8, T-L-2, T-L-8, T-L-9, T-W-5, T-W-6, T-L-10, T-L-3, T-W-3, T-W-7, T-L-4, T-L-11, T-L-6, T-W-11, T-W-4, T-W-9, T-W-2, T-L-1, T-W-10, T-W-1, T-L-7, T-L-5M-2, M-1S-3, S-1, S-2

Kryterium oceny - wiedza

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
ME_2A_O01-2_W01
ma wiedzę niezbędną do dobrania i zastosowania wybranych technik analizy obrazu
2,0Student nie opanował algorytmów rozpoznawania cech z obrazów cyfrowych.
3,0Student opanował algorytmy rozpoznawania cech z obrazów cyfrowych.
3,5
4,0
4,5
5,0

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
ME_2A_O01-2_U01
ma umiejętności niezbędne do dobrania i zastosowania wybranych technik analizy obrazu
2,0Student nie opanował podstawowych algorytmów widzenia maszynowego.
3,0Student opanował algorytmy rozpoznawania cech z obrazów cyfrowych.
3,5
4,0
4,5
5,0

Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
ME_2A_O01-2_K01
Stosuje właściwe techniki widzenia maszynowego w zależności od klasy problemu
2,0Brak umiejętności rozpoznawania cech obrazów
3,0Student opanował podstawowe techniki rozpoznawania obiektów na obrazach w stopniu podstawowym.
3,5Student opanował tworzenie algorytmów widzenia maszynowego w stopniu minimalnie przewyższającym poziom podstawowy.
4,0Student potrafi budować algorytmy widzenia maszynowego z zastosowaniem zaawansowanych metod ekstrakcji cech.
4,5Student potrafi budować algorytmy widzenia maszynowego z zastosowaniem zaawansowanych metod ekstrakcji cech. Sprawnie potrafi śledzić ruch rozpoznanych obiektów.
5,0Student opanował wszystkie elementy do oceny 4,5 i charakteryzuje się kreatywnością w budowie algorytmów.

Literatura podstawowa

  1. Carsten Steger, Markus Ulrich, Christian Wiedemann, Machine Vision Algorithms and Applications, John Wiley & Sons, Weinheim, 2018

Literatura dodatkowa

  1. Vernon, David., Machine vision : automated visual inspection and robot vision, Prentice Hall, Nowy Jork, 1991

Treści programowe - laboratoria

KODTreść programowaGodziny
T-L-1Kalibracja kamery.2
T-L-2Ekstrakcja cech obrazu. Zastosowanie filtru Gabora2
T-L-3Ekstrakcja cech obrazu. Zastosowanie filtru Haara2
T-L-4Ekstrakcja cech obrazu. Zastosowanie PCA2
T-L-5Ekstrakcja cech obrazu. Zastosowanie gradientów kierunkowych i lokalnych wzorów binarnych.2
T-L-6Analiza tekstury obrazu2
T-L-7Metody stereowizyjne - triangulacja4
T-L-8Metody stereowizyjne - zastosowanie oświetlenia strukturalnego.4
T-L-9Zastosowanie estymacji przepływu optycznego do wyznaczania ruchu.4
T-L-10Śledzenie obiektu. Zastosowanie filtru Kalmana.4
T-L-11Zastosowanie metod sztucznej inteligencji do detekcji obiektów na obrazach2
30

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Kalibracja kamery. Model kamery2
T-W-2Metody stereowizyjne. Geometria epipolarna. Traingulacja. Oświetlenie strukturalne. Tomografia komputerowa.6
T-W-3Filtracja obrazów. Detekcja krawędzi2
T-W-4Ekstrakcja cech. Filtry Gabora. Filtry Haara. Funkcje jądra. Analiza składowych głównych (PCA)4
T-W-5Przetwarzanie i analiza obrazów kolorowych.2
T-W-6Ekstrakcja cech. Histogram gradientów kierunkowych.Deskryptory koloru dominującego. Deskryptor konturu. Analiza składowych niezależnych.4
T-W-7Metody segmentacja obrazów kolorowych.2
T-W-8Tekstury, modelowanie tekstury. Macierz sąsiedztwa intensywności. Detekcja kształtu na podstawie tekstury.2
T-W-9Przepływ optyczny. Metoda Lukas-Kanade.2
T-W-10Śledzenie obiektów. Filtr Kalmana.2
T-W-11Wykład podsumowujący. Zastosowanie widzenia maszynowego w technikach wytwarzania.2
30

Formy aktywności - laboratoria

KODForma aktywnościGodziny
A-L-1uczestnictwo w zajęciach30
A-L-2przygotowanie do zaliczenia5
A-L-3przygotowanie do zajeć15
50
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1uczestnictwo w zajęciach30
A-W-2konsultacje10
A-W-3przygotowanie do egzaminu10
50
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięME_2A_O01-2_W01ma wiedzę niezbędną do dobrania i zastosowania wybranych technik analizy obrazu
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówME_2A_W01ma poszerzoną i pogłębioną wiedzę z matematyki, fizyki i zakresu nauk technicznych, niezbędną do formułowania i rozwiązywania złożonych zadań z zakresu mechatroniki
ME_2A_W08ma wiedzę niezbędną do rozumienia holistycznych uwarunkowań działalności inżynierskiej oraz pozwalającą na ich uwzględnianie w praktyce inżynierskiej
Cel przedmiotuC-1Student opanuje zagadnienia pozwalające mu na: 1. Rekonstrukcję głębi na podstawie obrazów, 2. Rozpoznawanie obiektów na obrazach, 3. Śledzenie obiektów znajdujących się w ruchu
Treści programoweT-W-9Przepływ optyczny. Metoda Lukas-Kanade.
T-W-2Metody stereowizyjne. Geometria epipolarna. Traingulacja. Oświetlenie strukturalne. Tomografia komputerowa.
T-W-1Kalibracja kamery. Model kamery
T-W-3Filtracja obrazów. Detekcja krawędzi
T-W-11Wykład podsumowujący. Zastosowanie widzenia maszynowego w technikach wytwarzania.
T-W-7Metody segmentacja obrazów kolorowych.
T-W-4Ekstrakcja cech. Filtry Gabora. Filtry Haara. Funkcje jądra. Analiza składowych głównych (PCA)
T-W-5Przetwarzanie i analiza obrazów kolorowych.
T-W-10Śledzenie obiektów. Filtr Kalmana.
T-W-8Tekstury, modelowanie tekstury. Macierz sąsiedztwa intensywności. Detekcja kształtu na podstawie tekstury.
T-W-6Ekstrakcja cech. Histogram gradientów kierunkowych.Deskryptory koloru dominującego. Deskryptor konturu. Analiza składowych niezależnych.
Metody nauczaniaM-2Ćwiczenia laboratoryjne
M-1Wykład informacyjny
Sposób ocenyS-2Ocena formująca: Ocena za projekt - opracowanie systemu wizyjnego wykrywającego zadane cechy w obrazach
S-1Ocena formująca: Oceny zadań wykonywanych w trakcie laboratorium.
S-3Ocena podsumowująca: Oceny cząstkowe uzyskane za pracę w trakcie laboratoriów (50%), projekt (20%) oraz zaliczenie końcowe (30%) polegające na samodzielnym przeprowadzeniu analizy obrazu
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie opanował algorytmów rozpoznawania cech z obrazów cyfrowych.
3,0Student opanował algorytmy rozpoznawania cech z obrazów cyfrowych.
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięME_2A_O01-2_U01ma umiejętności niezbędne do dobrania i zastosowania wybranych technik analizy obrazu
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówME_2A_U05potrafi określić kierunek i zrealizować proces samokształcenia
ME_2A_U07potrafi posługiwać się technikami informacyjno-komunikacyjnymi właściwymi do realizacji zadań typowych dla działalności inżynierskiej
ME_2A_U09potrafi wykorzystać do formułowania i rozwiązywania zadań inżynierskich i prostych problemów badawczych metody analityczne, symulacyjne i eksperymentalne
Cel przedmiotuC-1Student opanuje zagadnienia pozwalające mu na: 1. Rekonstrukcję głębi na podstawie obrazów, 2. Rozpoznawanie obiektów na obrazach, 3. Śledzenie obiektów znajdujących się w ruchu
Treści programoweT-W-11Wykład podsumowujący. Zastosowanie widzenia maszynowego w technikach wytwarzania.
T-W-8Tekstury, modelowanie tekstury. Macierz sąsiedztwa intensywności. Detekcja kształtu na podstawie tekstury.
T-L-10Śledzenie obiektu. Zastosowanie filtru Kalmana.
T-L-1Kalibracja kamery.
T-W-1Kalibracja kamery. Model kamery
T-W-10Śledzenie obiektów. Filtr Kalmana.
T-W-7Metody segmentacja obrazów kolorowych.
T-L-2Ekstrakcja cech obrazu. Zastosowanie filtru Gabora
T-L-4Ekstrakcja cech obrazu. Zastosowanie PCA
T-W-3Filtracja obrazów. Detekcja krawędzi
T-W-9Przepływ optyczny. Metoda Lukas-Kanade.
T-L-8Metody stereowizyjne - zastosowanie oświetlenia strukturalnego.
T-W-5Przetwarzanie i analiza obrazów kolorowych.
T-L-5Ekstrakcja cech obrazu. Zastosowanie gradientów kierunkowych i lokalnych wzorów binarnych.
T-L-9Zastosowanie estymacji przepływu optycznego do wyznaczania ruchu.
T-W-6Ekstrakcja cech. Histogram gradientów kierunkowych.Deskryptory koloru dominującego. Deskryptor konturu. Analiza składowych niezależnych.
T-L-11Zastosowanie metod sztucznej inteligencji do detekcji obiektów na obrazach
T-W-4Ekstrakcja cech. Filtry Gabora. Filtry Haara. Funkcje jądra. Analiza składowych głównych (PCA)
T-L-7Metody stereowizyjne - triangulacja
T-L-3Ekstrakcja cech obrazu. Zastosowanie filtru Haara
T-W-2Metody stereowizyjne. Geometria epipolarna. Traingulacja. Oświetlenie strukturalne. Tomografia komputerowa.
T-L-6Analiza tekstury obrazu
Metody nauczaniaM-2Ćwiczenia laboratoryjne
M-1Wykład informacyjny
Sposób ocenyS-2Ocena formująca: Ocena za projekt - opracowanie systemu wizyjnego wykrywającego zadane cechy w obrazach
S-1Ocena formująca: Oceny zadań wykonywanych w trakcie laboratorium.
S-3Ocena podsumowująca: Oceny cząstkowe uzyskane za pracę w trakcie laboratoriów (50%), projekt (20%) oraz zaliczenie końcowe (30%) polegające na samodzielnym przeprowadzeniu analizy obrazu
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie opanował podstawowych algorytmów widzenia maszynowego.
3,0Student opanował algorytmy rozpoznawania cech z obrazów cyfrowych.
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięME_2A_O01-2_K01Stosuje właściwe techniki widzenia maszynowego w zależności od klasy problemu
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówME_2A_K01potrafi myśleć i działać w sposób kreatywny i przedsiębiorczy, współdziałać i pracować w grupie, rozumie potrzebę i zna możliwości ciągłego dokształcania się
ME_2A_K02wykorzystuje wiedzę ekspertów w przypadku trudności z samodzielnym rozwiązaniem problemu
Cel przedmiotuC-1Student opanuje zagadnienia pozwalające mu na: 1. Rekonstrukcję głębi na podstawie obrazów, 2. Rozpoznawanie obiektów na obrazach, 3. Śledzenie obiektów znajdujących się w ruchu
Treści programoweT-W-8Tekstury, modelowanie tekstury. Macierz sąsiedztwa intensywności. Detekcja kształtu na podstawie tekstury.
T-L-2Ekstrakcja cech obrazu. Zastosowanie filtru Gabora
T-L-8Metody stereowizyjne - zastosowanie oświetlenia strukturalnego.
T-L-9Zastosowanie estymacji przepływu optycznego do wyznaczania ruchu.
T-W-5Przetwarzanie i analiza obrazów kolorowych.
T-W-6Ekstrakcja cech. Histogram gradientów kierunkowych.Deskryptory koloru dominującego. Deskryptor konturu. Analiza składowych niezależnych.
T-L-10Śledzenie obiektu. Zastosowanie filtru Kalmana.
T-L-3Ekstrakcja cech obrazu. Zastosowanie filtru Haara
T-W-3Filtracja obrazów. Detekcja krawędzi
T-W-7Metody segmentacja obrazów kolorowych.
T-L-4Ekstrakcja cech obrazu. Zastosowanie PCA
T-L-11Zastosowanie metod sztucznej inteligencji do detekcji obiektów na obrazach
T-L-6Analiza tekstury obrazu
T-W-11Wykład podsumowujący. Zastosowanie widzenia maszynowego w technikach wytwarzania.
T-W-4Ekstrakcja cech. Filtry Gabora. Filtry Haara. Funkcje jądra. Analiza składowych głównych (PCA)
T-W-9Przepływ optyczny. Metoda Lukas-Kanade.
T-W-2Metody stereowizyjne. Geometria epipolarna. Traingulacja. Oświetlenie strukturalne. Tomografia komputerowa.
T-L-1Kalibracja kamery.
T-W-10Śledzenie obiektów. Filtr Kalmana.
T-W-1Kalibracja kamery. Model kamery
T-L-7Metody stereowizyjne - triangulacja
T-L-5Ekstrakcja cech obrazu. Zastosowanie gradientów kierunkowych i lokalnych wzorów binarnych.
Metody nauczaniaM-2Ćwiczenia laboratoryjne
M-1Wykład informacyjny
Sposób ocenyS-3Ocena podsumowująca: Oceny cząstkowe uzyskane za pracę w trakcie laboratoriów (50%), projekt (20%) oraz zaliczenie końcowe (30%) polegające na samodzielnym przeprowadzeniu analizy obrazu
S-1Ocena formująca: Oceny zadań wykonywanych w trakcie laboratorium.
S-2Ocena formująca: Ocena za projekt - opracowanie systemu wizyjnego wykrywającego zadane cechy w obrazach
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Brak umiejętności rozpoznawania cech obrazów
3,0Student opanował podstawowe techniki rozpoznawania obiektów na obrazach w stopniu podstawowym.
3,5Student opanował tworzenie algorytmów widzenia maszynowego w stopniu minimalnie przewyższającym poziom podstawowy.
4,0Student potrafi budować algorytmy widzenia maszynowego z zastosowaniem zaawansowanych metod ekstrakcji cech.
4,5Student potrafi budować algorytmy widzenia maszynowego z zastosowaniem zaawansowanych metod ekstrakcji cech. Sprawnie potrafi śledzić ruch rozpoznanych obiektów.
5,0Student opanował wszystkie elementy do oceny 4,5 i charakteryzuje się kreatywnością w budowie algorytmów.