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
Wymagania wstępne
| KOD | Wymaganie wstępne |
|---|---|
| W-1 | Znajomość podstaw przetwarzania obrazów. |
| W-2 | Znajomość statystki: parametry opisujące rozkłady prawdopodobieństwa, funkcje gęstości prawdopodobieństwa. |
| W-3 | Umiejętności programisttyczne. Znajomość oprogramowania Matlab. |
| W-4 | Znajomość geometrii analitycznej i algebry liniowej. |
Cele przedmiotu
| KOD | Cel modułu/przedmiotu |
|---|---|
| C-1 | Student 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
| KOD | Treść programowa | Godziny |
|---|---|---|
| laboratoria | ||
| T-L-1 | Kalibracja kamery. | 2 |
| T-L-2 | Ekstrakcja cech obrazu. Zastosowanie filtru Gabora | 2 |
| T-L-3 | Ekstrakcja cech obrazu. Zastosowanie filtru Haara | 2 |
| T-L-4 | Ekstrakcja cech obrazu. Zastosowanie PCA | 2 |
| T-L-5 | Ekstrakcja cech obrazu. Zastosowanie gradientów kierunkowych i lokalnych wzorów binarnych. | 2 |
| T-L-6 | Analiza tekstury obrazu | 2 |
| T-L-7 | Metody stereowizyjne - triangulacja | 4 |
| T-L-8 | Metody stereowizyjne - zastosowanie oświetlenia strukturalnego. | 4 |
| T-L-9 | Zastosowanie estymacji przepływu optycznego do wyznaczania ruchu. | 4 |
| T-L-10 | Śledzenie obiektu. Zastosowanie filtru Kalmana. | 4 |
| T-L-11 | Zastosowanie metod sztucznej inteligencji do detekcji obiektów na obrazach | 2 |
| 30 | ||
| wykłady | ||
| T-W-1 | Kalibracja kamery. Model kamery | 2 |
| T-W-2 | Metody stereowizyjne. Geometria epipolarna. Traingulacja. Oświetlenie strukturalne. Tomografia komputerowa. | 6 |
| T-W-3 | Filtracja obrazów. Detekcja krawędzi | 2 |
| T-W-4 | Ekstrakcja cech. Filtry Gabora. Filtry Haara. Funkcje jądra. Analiza składowych głównych (PCA) | 4 |
| T-W-5 | Przetwarzanie i analiza obrazów kolorowych. | 2 |
| T-W-6 | Ekstrakcja cech. Histogram gradientów kierunkowych.Deskryptory koloru dominującego. Deskryptor konturu. Analiza składowych niezależnych. | 4 |
| T-W-7 | Metody segmentacja obrazów kolorowych. | 2 |
| T-W-8 | Tekstury, modelowanie tekstury. Macierz sąsiedztwa intensywności. Detekcja kształtu na podstawie tekstury. | 2 |
| T-W-9 | Przepływ optyczny. Metoda Lukas-Kanade. | 2 |
| T-W-10 | Śledzenie obiektów. Filtr Kalmana. | 2 |
| T-W-11 | Wykład podsumowujący. Zastosowanie widzenia maszynowego w technikach wytwarzania. | 2 |
| 30 | ||
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
| KOD | Forma aktywności | Godziny |
|---|---|---|
| laboratoria | ||
| A-L-1 | uczestnictwo w zajęciach | 30 |
| A-L-2 | przygotowanie do zaliczenia | 5 |
| A-L-3 | przygotowanie do zajeć | 15 |
| 50 | ||
| wykłady | ||
| A-W-1 | uczestnictwo w zajęciach | 30 |
| A-W-2 | konsultacje | 10 |
| A-W-3 | przygotowanie do egzaminu | 10 |
| 50 | ||
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: Oceny zadań wykonywanych w trakcie laboratorium. |
| S-2 | Ocena formująca: Ocena za projekt - opracowanie systemu wizyjnego wykrywającego zadane cechy w obrazach |
| S-3 | Ocena 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 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| ME_2A_O01-2_W01 ma wiedzę niezbędną do dobrania i zastosowania wybranych technik analizy obrazu | ME_2A_W01, ME_2A_W08 | — | — | C-1 | T-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-6 | M-2, M-1 | S-2, S-1, S-3 |
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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| ME_2A_O01-2_U01 ma umiejętności niezbędne do dobrania i zastosowania wybranych technik analizy obrazu | ME_2A_U05, ME_2A_U07, ME_2A_U09 | — | — | C-1 | T-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-6 | M-2, M-1 | S-2, S-1, S-3 |
Zamierzone efekty uczenia się - inne kompetencje społeczne i personalne
| 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| ME_2A_O01-2_K01 Stosuje właściwe techniki widzenia maszynowego w zależności od klasy problemu | ME_2A_K01, ME_2A_K02 | — | — | C-1 | T-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-5 | M-2, M-1 | S-3, S-1, S-2 |
Kryterium oceny - wiedza
| Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| ME_2A_O01-2_W01 ma wiedzę niezbędną do dobrania i zastosowania wybranych technik analizy obrazu | 2,0 | Student nie opanował algorytmów rozpoznawania cech z obrazów cyfrowych. |
| 3,0 | Student opanował algorytmy rozpoznawania cech z obrazów cyfrowych. | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 |
Kryterium oceny - umiejętności
| Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| ME_2A_O01-2_U01 ma umiejętności niezbędne do dobrania i zastosowania wybranych technik analizy obrazu | 2,0 | Student nie opanował podstawowych algorytmów widzenia maszynowego. |
| 3,0 | Student opanował algorytmy rozpoznawania cech z obrazów cyfrowych. | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 |
Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne
| Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| ME_2A_O01-2_K01 Stosuje właściwe techniki widzenia maszynowego w zależności od klasy problemu | 2,0 | Brak umiejętności rozpoznawania cech obrazów |
| 3,0 | Student opanował podstawowe techniki rozpoznawania obiektów na obrazach w stopniu podstawowym. | |
| 3,5 | Student opanował tworzenie algorytmów widzenia maszynowego w stopniu minimalnie przewyższającym poziom podstawowy. | |
| 4,0 | Student potrafi budować algorytmy widzenia maszynowego z zastosowaniem zaawansowanych metod ekstrakcji cech. | |
| 4,5 | Student potrafi budować algorytmy widzenia maszynowego z zastosowaniem zaawansowanych metod ekstrakcji cech. Sprawnie potrafi śledzić ruch rozpoznanych obiektów. | |
| 5,0 | Student opanował wszystkie elementy do oceny 4,5 i charakteryzuje się kreatywnością w budowie algorytmów. |
Literatura podstawowa
- Carsten Steger, Markus Ulrich, Christian Wiedemann, Machine Vision Algorithms and Applications, John Wiley & Sons, Weinheim, 2018
Literatura dodatkowa
- Vernon, David., Machine vision : automated visual inspection and robot vision, Prentice Hall, Nowy Jork, 1991