ZUT - Krajowe Ramy Kwalifikacji / Rok 2017/2018 / Wydział Inżynierii Mechanicznej i Mechatroniki / Mechatronika (S1) / Sylabus przedmiotu

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	nauki techniczne, studia inżynierskie
Profil	ogólnoakademicki
Moduł	—
Przedmiot	Systemy wizyjne, rozpoznawanie obrazów
Specjalność	przedmiot wspólny
Jednostka prowadząca	Instytut Technologii Mechanicznej
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

Forma dydaktyczna	KOD	Semestr	Godziny	ECTS	Waga	Zaliczenie
laboratoria	L	6	15	1,0	0,38	zaliczenie
wykłady	W	6	30	2,0	0,62	zaliczenie

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
A-L-3	Zaliczenie końcowe	5
		30
wykłady
A-W-1	uczestnictwo w zajęciach	30
A-W-2	Przygotowanie do egzaminu i egzamin końcowy	30
		60

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 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
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-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, T-L-8, T-L-2, T-L-1, T-L-3, T-L-6, T-L-7, T-L-4, T-L-5	M-1, M-2	S-1, S-2

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
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_U06, ME_1A_U07	—	—	C-1	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, T-L-8, T-L-2, T-L-1, T-L-3, T-L-6, T-L-7, T-L-4, T-L-5	M-1, M-2	S-1, S-2

Zamierzone efekty kształcenia - inne kompetencje społeczne i personalne

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
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-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, T-L-8, T-L-2, T-L-1, T-L-3, T-L-6, T-L-7, T-L-4, T-L-5	M-1	S-3

Kryterium oceny - wiedza

Efekt kształcenia	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 kształcenia	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 kształcenia	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

Treści programowe - laboratoria

KOD	Treść programowa	Godziny
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

Treści programowe - wykłady

KOD	Treść programowa	Godziny
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

Formy aktywności - laboratoria

KOD	Forma aktywności	Godziny
A-L-1	Uczestnictwo w zajęciach	15
A-L-2	Przygotowanie do zajęć	10
A-L-3	Zaliczenie końcowe	5
		30

(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KOD	Forma aktywności	Godziny
A-W-1	uczestnictwo w zajęciach	30
A-W-2	Przygotowanie do egzaminu i egzamin końcowy	30
		60

(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Pole	KOD	Znaczenie kodu
Zamierzone efekty kształcenia	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.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	ME_1A_W04	Ma szczegółową wiedzę umożliwiającą opis zagadnień oraz formułowanie wniosków w zakresie: • projektowania (wytrzymałości konstrukcji, grafiki inżynierskiej, systemów dynamicznych, statystyki, symulacji komputerowych, materiałoznawstwa), • technik programowania: komputerów osobistych, mikrokontrolerów, sterowników PLC, układów sterowania CNC obrabiarek i robotów, systemów wizyjnych i rozpoznawania obrazów, • szybkiego prototypowania, • pomiaru wielkości elektrycznych i mechanicznych, doboru układów pomiarowych.
Cel przedmiotu	C-1	Student potrafi budować algorytmy służace inspekcji i kontroli jakości produktów w zautomatyzowanych systemach wytwórczych.
Treści programowe	T-W-2	Podstawowe operacje na obrazach: opracje rozciągania kontrastu, transformacja logarytmiczna, korekcja gamma.
	T-W-3	Filtracja liniowa z zastosowaniem operacji splotu. Pojęcie splotu funkcji, splot dyskretny, filtr uśredniający.
	T-W-4	Filtracja nieliniowa: filtr medianowy, logiczne, specjalne.
	T-W-5	Interpretacja 2-wymiarowej transformacji Fouriera, filtracja obrazów w dziedzinie częstotliwości. Filtry donoprzepustowe i górnoprzepustowe. Twierdzenie o splocie.
	T-W-6	Operacje progowania. Metody globalne oparte na histogramie oraz gradiencie. Podejście manualne oraz zautomatyzowane doboru poziomu progu. Metody adaptacyjne.
	T-W-7	Operacje morfologiczne.Dylatacja i erozja. Operacje otwarcia i zamknięcia. Transformacja hit-and-miss. Ekstrakcja kształtu oraz analiza kształtu.
	T-W-1	Wprowadzenie. Czytanie i zapisywanie obrazów, rodzaje obrazów cyfrowych.
	T-W-8	Transformacja Hougha. Detekcja linii z zastosowaniem transformacji Hougha. Algorytm wykrywania okręgu o znanym i nieznanym promieniu. Metody wykrywania elipsy.
	T-W-9	Geometryczne transformacje obrazów. Kalibracja kamery. Wprowadzenie do widzenia maszynowego w przestrzeni trójwymiarowej.
	T-L-8	Detekcja linii z zastosowaniem transformacji Hougha. Algorytm wykrywania okręgu o znanym promieniu.
	T-L-2	Podstawowe operacje na obrazach: opracje rozciągania kontrastu, transformacja logarytmiczna, korekcja gamma.
	T-L-1	Wczytanie i zapisywanie obrazów cyfrowych. Przejście z obrazu kolorowego do obrazu monochromatycznego. Generacja histogramu.
	T-L-3	Realizacja filtracji liniowej z zastosowaniem operacji splotu. Budowa maski uśredniającej, aproksymatorów gradientu.
	T-L-6	Operacje progowania. Metody globalne oparte na histogramie oraz gradiencie. Podejście manualne oraz zautomatyzowane doboru poziomu progu. Metody adaptacyjne.
	T-L-7	Operacje morfologiczne.Dylatacja i erozja. Operacje otwarcia i zamknięcia. Transformacja hit-and-miss. Ekstrakcja kształtu oraz analiza kształtu.
	T-L-4	Budowa algorytmów realizujących filtrację nieliniową. Filtry medianowe, logiczne, specjalne. Posługiwanie się funkcją nlfilter.
	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.
Metody nauczania	M-1	Wykład informacyjny
Metody nauczania	M-2	Ćwiczenia laboratoryjne
Sposób oceny	S-1	Ocena formująca: Ocena na podstawie oprogramowania opracowanego przez studenta w trakcie laboratoriów.
Sposób oceny	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.
Kryteria oceny	Ocena	Kryterium oceny
	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.

Pole	KOD	Znaczenie kodu
Zamierzone efekty kształcenia	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.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	ME_1A_U06	Potrafi posługiwać się oprogramowaniem wspomagającym procesy projektowania, symulacji i badań układów mechanicznych, elektrycznych i mechatronicznych.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	ME_1A_U07	Potrafi przygotować proste programy komputerowe, programy dla urządzeń sterowanych numerycznie, sterowników programowalnych (PLC) oraz innych wybranych układów mikroprocesorowych.
Cel przedmiotu	C-1	Student potrafi budować algorytmy służace inspekcji i kontroli jakości produktów w zautomatyzowanych systemach wytwórczych.
Treści programowe	T-W-2	Podstawowe operacje na obrazach: opracje rozciągania kontrastu, transformacja logarytmiczna, korekcja gamma.
	T-W-3	Filtracja liniowa z zastosowaniem operacji splotu. Pojęcie splotu funkcji, splot dyskretny, filtr uśredniający.
	T-W-4	Filtracja nieliniowa: filtr medianowy, logiczne, specjalne.
	T-W-5	Interpretacja 2-wymiarowej transformacji Fouriera, filtracja obrazów w dziedzinie częstotliwości. Filtry donoprzepustowe i górnoprzepustowe. Twierdzenie o splocie.
	T-W-6	Operacje progowania. Metody globalne oparte na histogramie oraz gradiencie. Podejście manualne oraz zautomatyzowane doboru poziomu progu. Metody adaptacyjne.
	T-W-7	Operacje morfologiczne.Dylatacja i erozja. Operacje otwarcia i zamknięcia. Transformacja hit-and-miss. Ekstrakcja kształtu oraz analiza kształtu.
	T-W-1	Wprowadzenie. Czytanie i zapisywanie obrazów, rodzaje obrazów cyfrowych.
	T-W-8	Transformacja Hougha. Detekcja linii z zastosowaniem transformacji Hougha. Algorytm wykrywania okręgu o znanym i nieznanym promieniu. Metody wykrywania elipsy.
	T-W-9	Geometryczne transformacje obrazów. Kalibracja kamery. Wprowadzenie do widzenia maszynowego w przestrzeni trójwymiarowej.
	T-L-8	Detekcja linii z zastosowaniem transformacji Hougha. Algorytm wykrywania okręgu o znanym promieniu.
	T-L-2	Podstawowe operacje na obrazach: opracje rozciągania kontrastu, transformacja logarytmiczna, korekcja gamma.
	T-L-1	Wczytanie i zapisywanie obrazów cyfrowych. Przejście z obrazu kolorowego do obrazu monochromatycznego. Generacja histogramu.
	T-L-3	Realizacja filtracji liniowej z zastosowaniem operacji splotu. Budowa maski uśredniającej, aproksymatorów gradientu.
	T-L-6	Operacje progowania. Metody globalne oparte na histogramie oraz gradiencie. Podejście manualne oraz zautomatyzowane doboru poziomu progu. Metody adaptacyjne.
	T-L-7	Operacje morfologiczne.Dylatacja i erozja. Operacje otwarcia i zamknięcia. Transformacja hit-and-miss. Ekstrakcja kształtu oraz analiza kształtu.
	T-L-4	Budowa algorytmów realizujących filtrację nieliniową. Filtry medianowe, logiczne, specjalne. Posługiwanie się funkcją nlfilter.
	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.
Metody nauczania	M-1	Wykład informacyjny
Metody nauczania	M-2	Ćwiczenia laboratoryjne
Sposób oceny	S-1	Ocena formująca: Ocena na podstawie oprogramowania opracowanego przez studenta w trakcie laboratoriów.
Sposób oceny	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.
Kryteria oceny	Ocena	Kryterium oceny
	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.

Pole	KOD	Znaczenie kodu
Zamierzone efekty kształcenia	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.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	ME_1A_K03	Potrafi pracować i współdziałać w grupie.
Cel przedmiotu	C-1	Student potrafi budować algorytmy służace inspekcji i kontroli jakości produktów w zautomatyzowanych systemach wytwórczych.
Treści programowe	T-W-2	Podstawowe operacje na obrazach: opracje rozciągania kontrastu, transformacja logarytmiczna, korekcja gamma.
	T-W-3	Filtracja liniowa z zastosowaniem operacji splotu. Pojęcie splotu funkcji, splot dyskretny, filtr uśredniający.
	T-W-4	Filtracja nieliniowa: filtr medianowy, logiczne, specjalne.
	T-W-5	Interpretacja 2-wymiarowej transformacji Fouriera, filtracja obrazów w dziedzinie częstotliwości. Filtry donoprzepustowe i górnoprzepustowe. Twierdzenie o splocie.
	T-W-6	Operacje progowania. Metody globalne oparte na histogramie oraz gradiencie. Podejście manualne oraz zautomatyzowane doboru poziomu progu. Metody adaptacyjne.
	T-W-7	Operacje morfologiczne.Dylatacja i erozja. Operacje otwarcia i zamknięcia. Transformacja hit-and-miss. Ekstrakcja kształtu oraz analiza kształtu.
	T-W-1	Wprowadzenie. Czytanie i zapisywanie obrazów, rodzaje obrazów cyfrowych.
	T-W-8	Transformacja Hougha. Detekcja linii z zastosowaniem transformacji Hougha. Algorytm wykrywania okręgu o znanym i nieznanym promieniu. Metody wykrywania elipsy.
	T-W-9	Geometryczne transformacje obrazów. Kalibracja kamery. Wprowadzenie do widzenia maszynowego w przestrzeni trójwymiarowej.
	T-L-8	Detekcja linii z zastosowaniem transformacji Hougha. Algorytm wykrywania okręgu o znanym promieniu.
	T-L-2	Podstawowe operacje na obrazach: opracje rozciągania kontrastu, transformacja logarytmiczna, korekcja gamma.
	T-L-1	Wczytanie i zapisywanie obrazów cyfrowych. Przejście z obrazu kolorowego do obrazu monochromatycznego. Generacja histogramu.
	T-L-3	Realizacja filtracji liniowej z zastosowaniem operacji splotu. Budowa maski uśredniającej, aproksymatorów gradientu.
	T-L-6	Operacje progowania. Metody globalne oparte na histogramie oraz gradiencie. Podejście manualne oraz zautomatyzowane doboru poziomu progu. Metody adaptacyjne.
	T-L-7	Operacje morfologiczne.Dylatacja i erozja. Operacje otwarcia i zamknięcia. Transformacja hit-and-miss. Ekstrakcja kształtu oraz analiza kształtu.
	T-L-4	Budowa algorytmów realizujących filtrację nieliniową. Filtry medianowe, logiczne, specjalne. Posługiwanie się funkcją nlfilter.
	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.
Metody nauczania	M-1	Wykład informacyjny
Sposób oceny	S-3	Ocena podsumowująca: Egzamin w formie pisemnej weryfikujący znajomość algorytmów wizyjnych.
Kryteria oceny	Ocena	Kryterium oceny
	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.