ZUT - Polska Rama Kwalifikacji / Rok 2020/2021 / Wydział Elektryczny / Automatyka i robotyka (S2) / Bezpieczeństwo funkcjonalne systemów przemysłowych / Sylabus przedmiotu

Wydział Elektryczny - Automatyka i robotyka (S2)
specjalność: Bezpieczeństwo funkcjonalne systemów przemysłowych

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 dydaktyczna	KOD	Semestr	Godziny	ECTS	Waga	Zaliczenie
laboratoria	L	2	30	1,4	0,44	zaliczenie
wykłady	W	2	15	0,6	0,56	zaliczenie

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
laboratoria
T-L-1	Problematyka binaryzacji obrazów. Źródła błędów.	2
T-L-2	Ekstrakcja geometrycznych cech obiektów sceny 3D z obrazu binarnego - klasyfikacja obiektów.	4
T-L-3	Sprzężenie wizyjne typu First Person View. Symulacja algorytmów sterowania robotów mobilnych typu Line follower.	4
T-L-4	Dobór toru wizyjnego. Kalibracja kamer.	4
T-L-5	Algorytmy wstępnego przetwarzania obrazów.	2
T-L-6	Sprzężenie wizyjne z kamerą nie związaną fizycznie z obiektem sterowania. Zestaw obserwacyjny.	2
T-L-7	Klasyfikacja obiektów na podstawie barwy w obrazach kolorowych.	2
T-L-8	Stereowizja, wyznaczanie map głębokości.	2
T-L-9	Problem "korytarza" w samolokalizacji robota mobilnego. Techniki mapowania.	4
T-L-10	Rozwiązania hybrydowe w robotyce mobilnej, wizja wspomagana czujnikami do pomiaru odległości.	2
T-L-11	Zaliczenie.	2
		30
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. Wykrywanie obiektów na scenie na podstawie wybranych cech i deskryptorów. 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
laboratoria
A-L-1	uczestnictwo w zajęciach	30
A-L-2	przygotowanie do zajęć	5
		35
wykłady
A-W-1	uczestnictwo w zajęciach	15
		15

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

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

Sposoby oceny

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

Zamierzone efekty uczenia się - wiedza

Zamierzone efekty uczenia się	Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia	Odniesienie do efektów uczenia się 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	—	—	C-4, C-1, C-2, C-3	T-W-6, T-W-2, T-W-1, T-W-4, T-W-5, T-W-7, T-W-3	M-1	S-1

Zamierzone efekty uczenia się - umiejętności

Zamierzone efekty uczenia się	Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia	Odniesienie do efektów uczenia się 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	—	—	C-4, C-1, C-2, C-3	T-L-4, T-L-5, T-L-1, T-L-2, T-L-3, T-L-8, T-L-7, T-L-9, T-L-10, T-L-6	M-2	S-1, S-2

Kryterium oceny - wiedza

Efekt uczenia się	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	Student 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.
	3,0	Student 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.
	3,5	Student 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.
	4,0	Student 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.
	4,5	Student 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.
	5,0	Student 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 się	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	Student 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.
	3,0	Student 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.
	3,5	Student 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.
	4,0	Student 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.
	4,5	Student 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.
	5,0	Student 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

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

Treści programowe - laboratoria

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

Treści programowe - wykłady

KOD	Treść programowa	Godziny
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. Wykrywanie obiektów na scenie na podstawie wybranych cech i deskryptorów. 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

Formy aktywności - laboratoria

KOD	Forma aktywności	Godziny
A-L-1	uczestnictwo w zajęciach	30
A-L-2	przygotowanie do zajęć	5
		35

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

Formy aktywności - wykłady

KOD	Forma aktywności	Godziny
A-W-1	uczestnictwo w zajęciach	15
		15

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

Pole	KOD	Znaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia się	AR_2A_D06-SSPP_W01	posiada wiedzę na temat algorytmów analizy obrazów oraz technik widzenia maszynowego stosowanych w automatyce i robotyce
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	AR_2A_W08	Zna zaawansowane przyrządy i systemy pomiarowe, w tym systemy wizyjne.
Cel przedmiotu	C-4	Zapoznanie studentów z technikami analizy obrazów 3D na potrzeby automatyki i robotyki
	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.
Treści programowe	T-W-6	Sprzężenie wizyjne w automatyce przemysłowej i robotyce mobilnej.
	T-W-2	Metody ekstrakcji i redukcji cech w obrazach cyfrowych. Analiza kształtu i tekstur.
	T-W-1	Złożone operacje morfologiczne, analiza obrazów konturowych i binarnych w robotyce. Metody śledzenia linii na podstawie informacji z kamer.
	T-W-4	Obraz stereoskopowy. Wykrywanie obiektów na scenie na podstawie wybranych cech i deskryptorów. Analiza sceny oraz głębi przestrzeni.
	T-W-5	Wizyjne technologie mapowania terenu, lokalizacja i samolokalizacja robotów mobilnych.
	T-W-7	Zaliczenie pisemne wykładów.
	T-W-3	Kamera i parametry kamer. Metody kalibracji kamer i skanowania 3D w automatyce i robotyce.
Metody nauczania	M-1	podająca - wykład informacyjny
Sposób oceny	S-1	Ocena podsumowująca: zaliczenie pisemne
Kryteria oceny	Ocena	Kryterium oceny
	2,0	Student 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.
	3,0	Student 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.
	3,5	Student 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.
	4,0	Student 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.
	4,5	Student 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.
	5,0	Student 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.

Pole	KOD	Znaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia się	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)
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	AR_2A_U13	Potrafi projektować zaawansowane systemy pomiarowe w tym systemy wizyjne stosowane w automatyce i robotyce.
Cel przedmiotu	C-4	Zapoznanie studentów z technikami analizy obrazów 3D na potrzeby automatyki i robotyki
	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.
Treści programowe	T-L-4	Dobór toru wizyjnego. Kalibracja kamer.
	T-L-5	Algorytmy wstępnego przetwarzania obrazów.
	T-L-1	Problematyka binaryzacji obrazów. Źródła błędów.
	T-L-2	Ekstrakcja geometrycznych cech obiektów sceny 3D z obrazu binarnego - klasyfikacja obiektów.
	T-L-3	Sprzężenie wizyjne typu First Person View. Symulacja algorytmów sterowania robotów mobilnych typu Line follower.
	T-L-8	Stereowizja, wyznaczanie map głębokości.
	T-L-7	Klasyfikacja obiektów na podstawie barwy w obrazach kolorowych.
	T-L-9	Problem "korytarza" w samolokalizacji robota mobilnego. Techniki mapowania.
	T-L-10	Rozwiązania hybrydowe w robotyce mobilnej, wizja wspomagana czujnikami do pomiaru odległości.
	T-L-6	Sprzężenie wizyjne z kamerą nie związaną fizycznie z obiektem sterowania. Zestaw obserwacyjny.
Metody nauczania	M-2	praktyczna - ćwiczenie laboratoryjne
Sposób oceny	S-1	Ocena podsumowująca: zaliczenie pisemne
Sposób oceny	S-2	Ocena podsumowująca: na podstawie oceny wykonanych zadań laboratoryjnych
Kryteria oceny	Ocena	Kryterium oceny
	2,0	Student 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.
	3,0	Student 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.
	3,5	Student 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.
	4,0	Student 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.
	4,5	Student 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.
	5,0	Student 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.