SylabUZ
| Course name | Machine Vision at Robotics and Automatization |
| Course ID | 11.9-WE-AutD-WMwRiA |
| Faculty | Faculty of Computer Science, Electrical Engineering and Automatics |
| Field of study | Automatic Control and Robotics / Computer Control Systems |
| Education profile | academic |
| Level of studies | Second-cycle studies leading to MSc degree |
| Beginning semester | winter term 2020/2021 |
| Semester | 2 |
| ECTS credits to win | 4 |
| Course type | optional |
| Teaching language | polish |
| Author of syllabus |
|
| The class form | Hours per semester (full-time) | Hours per week (full-time) | Hours per semester (part-time) | Hours per week (part-time) | Form of assignment |
| Lecture | 15 | 1 | 9 | 0,6 | Credit with grade |
| Laboratory | 15 | 1 | 9 | 0,6 | Credit with grade |
| Project | 15 | 1 | 9 | 0,6 | Credit with grade |
- zapoznanie studentów z zastosowaniem systemów wizyjnych w procesie sterowania robotem i zespołem robotów
- zapoznanie studentów z zaawansowanymi algorytmami przetwarzania obrazów, ekstrakcji cech
i klasyfikacji podczas działania systemu wizyjnego
- ukształtowanie umiejętności strojenia parametrów działania toru wizyjnego (zastosowanie filtrów, operacje morfologiczne, segmentacja obiektów)
- zapoznanie studentów z zagadnieniem stereowizji
- zapoznanie studentów z problemem rozpoznawania ruchu (określanie kierunku, zwrotu, prędkości, przewidywanie położenia)
Podstawy robotyki, Systemy wizyjne, Cyfrowe przetwarzanie sygnałów, Systemy wspomagania decyzji
Charakterystyka i architektura systemu wizyjnego. Konfiguracje kamery. Parametry systemu. Potencjalne zastosowania. Działanie toru wizyjnego. Wyzwania i problemy. Integracja systemu wizyjnego z urządzeniami wykonawczymi (robotami mobilnymi, manipulatorami przemysłowymi, urządzeniami automatyki sterowanymi cyfrowo).
Budowa systemu wizyjnego: obiektywy, matryce światłoczułe, systemy doświetleń, standardy przesyłu obrazu. Kalibracja kamery.
Akwizycja obrazu i serii obrazów. Prawidłowa ekspozycja zdjęć. Zależności między czasem otwarcia migawki, przesłoną i czułością. Korekta ekspozycji. Cyfrowa reprezentacja obrazu.
Przetwarzanie obrazów. Operacje na histogramach. Operacje bezkontekstowe i kontekstowe. Obraz jako sygnał 2D. Transformacja Fouriera 2D. 2D DFT. Filtracja dolno- i górnoprzepustowa. Operacje morfologiczne.
Metody segmentacji obiektów. Progowanie. Algorytm Otsu.
Podstawy ekstrakcji i selekcji cech obiektów. Własności procesu ekstrakcji/ selekcji. Cechy geometryczne i topologiczne. Metody opisu konturu. Normalizacja i standaryzacja Cech. Analiza składników głównych (PCA).
Metody rozpoznawania wzorców. Metoda dopasowania wzorca. Klasyfikatory statystyczne. Algorytmy minimalno odległościowe. Metody sztucznej inteligencji.
Stereowizja.
Rozpoznawanie i opis ruchu. Zastosowanie filtra Kalmana do estymacji parametrów ruchu.
wykład: wykład konwencjonalny, dyskusja
laboratorium: ćwiczenia laboratoryjne
projekt: metoda projektu
| Outcome description | Outcome symbols | Methods of verification | The class form |
Wykład - warunkiem zaliczenia jest uzyskanie pozytywnych ocen z sprawdzianów wiedzy w formie pisemnej, przeprowadzonych co najmniej raz w semestrze
Laboratorium - warunkiem zaliczenia jest realizacja co najmniej 80% przewidzianych ćwiczeń laboratoryjnych i uzyskanie pozytywnych ocen ze sprawdzianów weryfikujących wiedzę i umiejętności zdobyte podczas ćwiczeń
Projekt – poprawne wykonanie projektu
Składowe oceny końcowej = wykład: 33,3(3)% + laboratorium: 33,3(3)% + projekt: 33,3(3)%
1. P. I. Corke, Robotics, Vision and Control Fundamental Algorithms in MATLAB, Springer, 2019, www.petercorke.com
2. M. Wysocki i T. Kapuściński, Systemy wizyjne, Rzeszów, 2013
3. Nieniewski M., Segmentacja obrazów cyfrowych. Metody segmentacji wielodziałowej, EXIT, Warszawa, 2005
4. B. K. P. Horn, Robot Vision, MIT Press, McGraw–Hill, 1986
1. T. Pavlidis, Grafika i przetwarzanie obrazów, WNT, Warszawa, 1987.
2. P. I. Corke, VISUAL CONTROL OF ROBOTS: High-Performance Visual Servoing,
(dostepna online)
3. W. Skarbek, Metody reprezentacji obrazów cyfrowych, PLJ, Warszawa, 1993.
4. R. C. Gonzales, P. Wintz, Digital Image Processing, Addison–Wesley, London, 1977.
5. D. H. Ballard, C. M. Brown, Computer Vision, Prentice–Hall, New York, 1982.
6. Z. Wróbel, R. Koprowski, Praktyka przetwarzania obrazów w programie Matlab, EXIT 2004
7. A. Korzyńska, M. Przytulska Przetwarzanie obrazów - ćwiczenia, skrypt PJWSTK, 2006
8. R. Gonzalez i in., Digital Image Processing Using Matlab, Addison-Walley, 1993
Modified by dr hab. inż. Wojciech Paszke, prof. UZ (last modification: 30-04-2020 11:59)
