Szkoła Doktorska - Szkoła Doktorska
specjalność: BLOK INŻYNIERYJNO-CHEMICZNY
Sylabus przedmiotu Wybrane zagadnienia analizy obrazów w zastosowaniach przemysłowych:
Informacje podstawowe
| Kierunek studiów | Szkoła Doktorska | ||
|---|---|---|---|
| Forma studiów | studia stacjonarne | Poziom | |
| Stopnień naukowy absolwenta | doktor | ||
| Obszary studiów | charakterystyki PRK | ||
| Profil | |||
| Moduł | — | ||
| Przedmiot | Wybrane zagadnienia analizy obrazów w zastosowaniach przemysłowych | ||
| Specjalność | BLOK INFORMATYCZNO-ELEKTRYCZNO-MECHANICZNY | ||
| Jednostka prowadząca | Katedra Przetwarzania Sygnałów i Inżynierii Multimedialnej | ||
| Nauczyciel odpowiedzialny | Krzysztof Okarma <Krzysztof.Okarma@zut.edu.pl> | ||
| Inni nauczyciele | |||
| ECTS (planowane) | 0,5 | ECTS (formy) | 0,5 |
| Forma zaliczenia | zaliczenie | Język | polski |
| Blok obieralny | 8 | Grupa obieralna | 2 |
Wymagania wstępne
| KOD | Wymaganie wstępne |
|---|---|
| W-1 | znajomość wybranego języka programowania wysokiego poziomu |
| W-2 | znajomość podstaw algebry liniowej |
| W-3 | znajmość podstawowych zasad algorytmizacji |
| W-4 | znajomość wybranych metod numerycznych |
Cele przedmiotu
| KOD | Cel modułu/przedmiotu |
|---|---|
| C-1 | zapoznanie doktorantów z wybranymi metodami analizy obrazów i ich zastosowaniami przemysłowymi |
Treści programowe z podziałem na formy zajęć
| KOD | Treść programowa | Godziny |
|---|---|---|
| wykłady | ||
| T-W-1 | Przetwarzanie wstępne obrazów naturalnych, metody adaptacyjne. Metody binaryzacji i segmentacji obrazów naturalnych. | 2 |
| T-W-2 | Analiza obrazów w diagnostyce, wizyjnej ocenie stanu powierzchni i robotyce mobilnej. | 2 |
| T-W-3 | Ocena jakości obrazów poddawanych analizie w aspekcie zastosowań przemysłowych. | 2 |
| T-W-4 | Wybrane deskryptory cech obrazu i ich zastosowanie w analizie obrazów. | 2 |
| 8 | ||
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
| KOD | Forma aktywności | Godziny |
|---|---|---|
| wykłady | ||
| A-W-1 | uczestnictwo w zajęciach | 8 |
| A-W-2 | samodzielne studiowanie zagadnień z zakresu przedmiotu | 5 |
| A-W-3 | przygotowanie do zaliczenia | 2 |
| 15 | ||
Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne
| KOD | Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne |
|---|---|
| M-1 | wykład informacyjny |
| M-2 | wykład problemowy |
| M-3 | prezentacja / pokaz |
Sposoby oceny
| KOD | Sposób oceny |
|---|---|
| S-1 | Ocena podsumowująca: zaliczenie końcowe w formie pisemnego testu |
Zamierzone efekty uczenia się - wiedza
| Zamierzone efekty uczenia się | Odniesienie do efektów kształcenia dla dyscypliny | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|
| ISD_4-_IEM06.2_W01 doktorant zna wybrane metody analizy obrazów oraz możliwości ich zastosowania w zagadnieniach przemysłowych | ISD_4-_W02, ISD_4-_W03 | — | C-1 | T-W-2, T-W-3, T-W-1, T-W-4 | M-1, M-3, M-2 | S-1 |
Zamierzone efekty uczenia się - inne kompetencje społeczne i personalne
| Zamierzone efekty uczenia się | Odniesienie do efektów kształcenia dla dyscypliny | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|
| ISD_4-_IEM06.2_K01 doktorant potrafi ocenić przydatność wybranych metody analizy obrazów oraz możliwości i ograniczenia ich zastosowania w zagadnieniach przemysłowych | ISD_4-_K01, ISD_4-_K02 | — | C-1 | T-W-2, T-W-1, T-W-4, T-W-3 | M-3, M-2, M-1 | S-1 |
Kryterium oceny - wiedza
| Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| ISD_4-_IEM06.2_W01 doktorant zna wybrane metody analizy obrazów oraz możliwości ich zastosowania w zagadnieniach przemysłowych | 2,0 | |
| 3,0 | uzyskanie co najmniej połowy punków z zaliczeniowego testu pisemnego | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 |
Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne
| Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| ISD_4-_IEM06.2_K01 doktorant potrafi ocenić przydatność wybranych metody analizy obrazów oraz możliwości i ograniczenia ich zastosowania w zagadnieniach przemysłowych | 2,0 | |
| 3,0 | uzyskanie co najmniej połowy punków z zaliczeniowego testu pisemnego | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 |
Literatura podstawowa
- Corke P., Robotic Vision, Springer, Cham, Switzerland, 2022, 1, Series: Springer Tracts in Advanced Robotics
- Sankowski D., Morosov W., Strzecha K., Przetwarzanie i analiza obrazów w systemach przemysłowych, PWN, Warszawa, 2011
- Winkler S., Digital Video Quality - Vision Models and Metrics, John Wiley & Sons, Ltd., Chichester, West Sussex, England, 2005
Literatura dodatkowa
- Siciliano B., Khatib O., Springer Handbook of Robotics, Springer, 2008, 1