SylabUZ
Nazwa przedmiotu | Wizja maszynowa w robotyce i automatyzacji |
Kod przedmiotu | 11.9-WE-AutD-WMwRiA |
Wydział | Wydział Informatyki, Elektrotechniki i Automatyki |
Kierunek | Automatyka i robotyka / Komputerowe Systemy Automatyki |
Profil | ogólnoakademicki |
Rodzaj studiów | drugiego stopnia z tyt. magistra inżyniera |
Semestr rozpoczęcia | semestr zimowy 2022/2023 |
Semestr | 2 |
Liczba punktów ECTS do zdobycia | 4 |
Typ przedmiotu | obieralny |
Język nauczania | polski |
Sylabus opracował |
|
Forma zajęć | Liczba godzin w semestrze (stacjonarne) | Liczba godzin w tygodniu (stacjonarne) | Liczba godzin w semestrze (niestacjonarne) | Liczba godzin w tygodniu (niestacjonarne) | Forma zaliczenia |
Wykład | 15 | 1 | 9 | 0,6 | Zaliczenie na ocenę |
Laboratorium | 15 | 1 | 9 | 0,6 | Zaliczenie na ocenę |
Projekt | 15 | 1 | 9 | 0,6 | Zaliczenie na ocenę |
- 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
Opis efektu | Symbole efektów | Metody weryfikacji | Forma zajęć |
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
Zmodyfikowane przez dr hab. inż. Wojciech Paszke, prof. UZ (ostatnia modyfikacja: 11-04-2022 09:04)