Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

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 charakterystyki PRK, kompetencje inżynierskie PRK
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>
ECTS (planowane) 2,0 ECTS (formy) 2,0
Forma zaliczenia zaliczenie Język polski
Blok obieralny Grupa obieralna

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
wykładyW2 15 0,60,56zaliczenie
laboratoriaL2 30 1,40,44zaliczenie

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
laboratoria
T-L-1Problematyka binaryzacji obrazów. Źródła błędów.2
T-L-2Ekstrakcja geometrycznych cech obiektów sceny 3D z obrazu binarnego - klasyfikacja obiektów.4
T-L-3Sprzężenie wizyjne typu First Person View. Symulacja algorytmów sterowania robotów mobilnych typu Line follower.4
T-L-4Dobór toru wizyjnego. Kalibracja kamer.4
T-L-5Algorytmy wstępnego przetwarzania obrazów.2
T-L-6Sprzężenie wizyjne z kamerą nie związaną fizycznie z obiektem sterowania. Zestaw obserwacyjny.2
T-L-7Klasyfikacja obiektów na podstawie barwy w obrazach kolorowych.2
T-L-8Stereowizja, wyznaczanie map głębokości.2
T-L-9Problem "korytarza" w samolokalizacji robota mobilnego. Techniki mapowania.4
T-L-10Rozwiązania hybrydowe w robotyce mobilnej, wizja wspomagana czujnikami do pomiaru odległości.2
T-L-11Zaliczenie.2
30
wykłady
T-W-1Złożone operacje morfologiczne, analiza obrazów konturowych i binarnych w robotyce. Metody śledzenia linii na podstawie informacji z kamer.2
T-W-2Metody ekstrakcji i redukcji cech w obrazach cyfrowych. Analiza kształtu i tekstur.2
T-W-3Kamera i parametry kamer. Metody kalibracji kamer i skanowania 3D w automatyce i robotyce.2
T-W-4Obraz stereoskopowy. Wykrywanie obiektów na scenie na podstawie wybranych cech i deskryptorów. Analiza sceny oraz głębi przestrzeni.2
T-W-5Wizyjne metody oceny jakości powierzchni, w szczególności wydruków 3D. Metody oceny jakości obrazów na potrzeby ich analizy.3
T-W-6Wizyjne technologie mapowania terenu, lokalizacja i samolokalizacja robotów mobilnych. Sprzężenie wizyjne w automatyce przemysłowej i robotyce mobilnej.2
T-W-7Trendy rozwojowe w wizji maszynowej. Zaliczenie wykładów.2
15

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
laboratoria
A-L-1uczestnictwo w zajęciach30
A-L-2przygotowanie do zajęć3
A-L-3konsultacje2
35
wykłady
A-W-1uczestnictwo w zajęciach15
15

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1podająca - wykład informacyjny
M-2praktyczna - ćwiczenie laboratoryjne

Sposoby oceny

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

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
AR_2A_D06-SSPP_W01
posiada wiedzę na temat algorytmów analizy obrazów oraz technik widzenia maszynowego stosowanych w automatyce i robotyce
AR_2A_W08C-4, C-1, C-2, C-3T-W-1, T-W-7, T-W-2, T-W-6, T-W-5, T-W-3, T-W-4M-1S-1

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
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_U13C-4, C-1, C-2, C-3T-L-4, T-L-5, T-L-3, T-L-1, T-L-8, T-L-7, T-L-9, T-L-10, T-L-2, T-L-6M-2S-1, S-2

Kryterium oceny - wiedza

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
AR_2A_D06-SSPP_W01
posiada wiedzę na temat algorytmów analizy obrazów oraz technik widzenia maszynowego stosowanych w automatyce i robotyce
2,0Student nie posiada wiedzy na temat algorytmów analizy obrazów oraz technik widzenia maszynowego stosowanych w automatyce i robotyce. Student uzyskał poniżej 50% łącznej liczby punktów z form ocen tego efektu.
3,0Student posiada wiedzę na temat algorytmów analizy obrazów oraz technik widzenia maszynowego stosowanych w automatyce i robotyce. Student uzyskał 50-60% łącznej liczby punktów z form ocen tego efektu.
3,5Student posiada wiedzę na temat algorytmów analizy obrazów oraz technik widzenia maszynowego stosowanych w automatyce i robotyce. Student uzyskał 61-70% łącznej liczby punktów z form ocen tego efektu.
4,0Student posiada wiedzę na temat algorytmów analizy obrazów oraz technik widzenia maszynowego stosowanych w automatyce i robotyce. Student uzyskał 71-80% łącznej liczby punktów z form ocen tego efektu.
4,5Student posiada wiedzę na temat algorytmów analizy obrazów oraz technik widzenia maszynowego stosowanych w automatyce i robotyce. Student uzyskał 81-90% łącznej liczby punktów z form ocen tego efektu.
5,0Student posiada wiedzę na temat algorytmów analizy obrazów oraz technik widzenia maszynowego stosowanych w automatyce i robotyce. Student uzyskał 91-100% łącznej liczby punktów z form ocen tego efektu.

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt uczenia sięOcenaKryterium 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)
2,0Student nie potrafi dobrać algorytmów analizy obrazów dla zagadnień z zakresu automatyki lub robotyki. Student uzyskał poniżej 50% łącznej liczby punktów z form ocen tego efektu.
3,0Student 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). Student uzyskał 50-60% łącznej liczby punktów z form ocen tego efektu.
3,5Student 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). Student uzyskał 61-70% łącznej liczby punktów z form ocen tego efektu.
4,0Student 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). Student uzyskał 71-80% łącznej liczby punktów z form ocen tego efektu.
4,5Student 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). Student uzyskał 81-90% łącznej liczby punktów z form ocen tego efektu.
5,0Student 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). Student uzyskał 91-100% łącznej liczby punktów z form ocen tego efektu.

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 - laboratoria

KODTreść programowaGodziny
T-L-1Problematyka binaryzacji obrazów. Źródła błędów.2
T-L-2Ekstrakcja geometrycznych cech obiektów sceny 3D z obrazu binarnego - klasyfikacja obiektów.4
T-L-3Sprzężenie wizyjne typu First Person View. Symulacja algorytmów sterowania robotów mobilnych typu Line follower.4
T-L-4Dobór toru wizyjnego. Kalibracja kamer.4
T-L-5Algorytmy wstępnego przetwarzania obrazów.2
T-L-6Sprzężenie wizyjne z kamerą nie związaną fizycznie z obiektem sterowania. Zestaw obserwacyjny.2
T-L-7Klasyfikacja obiektów na podstawie barwy w obrazach kolorowych.2
T-L-8Stereowizja, wyznaczanie map głębokości.2
T-L-9Problem "korytarza" w samolokalizacji robota mobilnego. Techniki mapowania.4
T-L-10Rozwiązania hybrydowe w robotyce mobilnej, wizja wspomagana czujnikami do pomiaru odległości.2
T-L-11Zaliczenie.2
30

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.2
T-W-2Metody ekstrakcji i redukcji cech w obrazach cyfrowych. Analiza kształtu i tekstur.2
T-W-3Kamera i parametry kamer. Metody kalibracji kamer i skanowania 3D w automatyce i robotyce.2
T-W-4Obraz stereoskopowy. Wykrywanie obiektów na scenie na podstawie wybranych cech i deskryptorów. Analiza sceny oraz głębi przestrzeni.2
T-W-5Wizyjne metody oceny jakości powierzchni, w szczególności wydruków 3D. Metody oceny jakości obrazów na potrzeby ich analizy.3
T-W-6Wizyjne technologie mapowania terenu, lokalizacja i samolokalizacja robotów mobilnych. Sprzężenie wizyjne w automatyce przemysłowej i robotyce mobilnej.2
T-W-7Trendy rozwojowe w wizji maszynowej. Zaliczenie wykładów.2
15

Formy aktywności - laboratoria

KODForma aktywnościGodziny
A-L-1uczestnictwo w zajęciach30
A-L-2przygotowanie do zajęć3
A-L-3konsultacje2
35
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1uczestnictwo w zajęciach15
15
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięAR_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.
Cel przedmiotuC-4Zapoznanie studentów z technikami analizy obrazów 3D na potrzeby automatyki i robotyki
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.
Treści programoweT-W-1Złożone operacje morfologiczne, analiza obrazów konturowych i binarnych w robotyce. Metody śledzenia linii na podstawie informacji z kamer.
T-W-7Trendy rozwojowe w wizji maszynowej. Zaliczenie wykładów.
T-W-2Metody ekstrakcji i redukcji cech w obrazach cyfrowych. Analiza kształtu i tekstur.
T-W-6Wizyjne technologie mapowania terenu, lokalizacja i samolokalizacja robotów mobilnych. Sprzężenie wizyjne w automatyce przemysłowej i robotyce mobilnej.
T-W-5Wizyjne metody oceny jakości powierzchni, w szczególności wydruków 3D. Metody oceny jakości obrazów na potrzeby ich analizy.
T-W-3Kamera i parametry kamer. Metody kalibracji kamer i skanowania 3D w automatyce i robotyce.
T-W-4Obraz stereoskopowy. Wykrywanie obiektów na scenie na podstawie wybranych cech i deskryptorów. Analiza sceny oraz głębi przestrzeni.
Metody nauczaniaM-1podająca - wykład informacyjny
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: zaliczenie pisemne
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie posiada wiedzy na temat algorytmów analizy obrazów oraz technik widzenia maszynowego stosowanych w automatyce i robotyce. Student uzyskał poniżej 50% łącznej liczby punktów z form ocen tego efektu.
3,0Student posiada wiedzę na temat algorytmów analizy obrazów oraz technik widzenia maszynowego stosowanych w automatyce i robotyce. Student uzyskał 50-60% łącznej liczby punktów z form ocen tego efektu.
3,5Student posiada wiedzę na temat algorytmów analizy obrazów oraz technik widzenia maszynowego stosowanych w automatyce i robotyce. Student uzyskał 61-70% łącznej liczby punktów z form ocen tego efektu.
4,0Student posiada wiedzę na temat algorytmów analizy obrazów oraz technik widzenia maszynowego stosowanych w automatyce i robotyce. Student uzyskał 71-80% łącznej liczby punktów z form ocen tego efektu.
4,5Student posiada wiedzę na temat algorytmów analizy obrazów oraz technik widzenia maszynowego stosowanych w automatyce i robotyce. Student uzyskał 81-90% łącznej liczby punktów z form ocen tego efektu.
5,0Student posiada wiedzę na temat algorytmów analizy obrazów oraz technik widzenia maszynowego stosowanych w automatyce i robotyce. Student uzyskał 91-100% łącznej liczby punktów z form ocen tego efektu.
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięAR_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.
Cel przedmiotuC-4Zapoznanie studentów z technikami analizy obrazów 3D na potrzeby automatyki i robotyki
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.
Treści programoweT-L-4Dobór toru wizyjnego. Kalibracja kamer.
T-L-5Algorytmy wstępnego przetwarzania obrazów.
T-L-3Sprzężenie wizyjne typu First Person View. Symulacja algorytmów sterowania robotów mobilnych typu Line follower.
T-L-1Problematyka binaryzacji obrazów. Źródła błędów.
T-L-8Stereowizja, wyznaczanie map głębokości.
T-L-7Klasyfikacja obiektów na podstawie barwy w obrazach kolorowych.
T-L-9Problem "korytarza" w samolokalizacji robota mobilnego. Techniki mapowania.
T-L-10Rozwiązania hybrydowe w robotyce mobilnej, wizja wspomagana czujnikami do pomiaru odległości.
T-L-2Ekstrakcja geometrycznych cech obiektów sceny 3D z obrazu binarnego - klasyfikacja obiektów.
T-L-6Sprzężenie wizyjne z kamerą nie związaną fizycznie z obiektem sterowania. Zestaw obserwacyjny.
Metody nauczaniaM-2praktyczna - ćwiczenie laboratoryjne
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: zaliczenie pisemne
S-2Ocena podsumowująca: na podstawie oceny wykonanych zadań laboratoryjnych
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie potrafi dobrać algorytmów analizy obrazów dla zagadnień z zakresu automatyki lub robotyki. Student uzyskał poniżej 50% łącznej liczby punktów z form ocen tego efektu.
3,0Student 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). Student uzyskał 50-60% łącznej liczby punktów z form ocen tego efektu.
3,5Student 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). Student uzyskał 61-70% łącznej liczby punktów z form ocen tego efektu.
4,0Student 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). Student uzyskał 71-80% łącznej liczby punktów z form ocen tego efektu.
4,5Student 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). Student uzyskał 81-90% łącznej liczby punktów z form ocen tego efektu.
5,0Student 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). Student uzyskał 91-100% łącznej liczby punktów z form ocen tego efektu.