Wizja maszynowa w robotyce i automatyzacji - opis przedmiotu

Informacje ogólne

Nazwa przedmiotu	Wizja maszynowa w robotyce i automatyzacji
Kod przedmiotu	11.9-WE-AiRD-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 2018/2019

Informacje o przedmiocie

Semestr	2
Liczba punktów ECTS do zdobycia	2
Typ przedmiotu	obieralny
Język nauczania	polski
Sylabus opracował	dr hab. inż. Bartłomiej Sulikowski, prof. UZ

Formy zajęć

Forma zajęć	Liczba godzin w semestrze (stacjonarne)	Liczba godzin w tygodniu (stacjonarne)	Liczba godzin w semestrze (niestacjonarne)	Liczba godzin w tygodniu (niestacjonarne)	Forma zaliczenia
Projekt	15	1	9	0,6	Zaliczenie na ocenę
Wykład	15	1	9	0,6	Zaliczenie na ocenę

Cel przedmiotu

- 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)

Wymagania wstępne

Podstawy robotyki, Systemy wizyjne, Cyfrowe przetwarzanie sygnałów, Systemy wspomagania decyzji

Zakres tematyczny

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.

Metody kształcenia

wykład: wykład konwencjonalny, dyskusja

projekt: metoda projektu

Efekty uczenia się i metody weryfikacji osiągania efektów uczenia się

Opis efektu	Symbole efektów	Metody weryfikacji	Forma zajęć

Warunki zaliczenia

Wykład - warunkiem zaliczenia jest uzyskanie pozytywnych ocen z sprawdzianów wiedzy w formie pisemnej, przeprowadzonych co najmniej raz w semestrze

Projekt – poprawne wykonanie projektu

Składowe oceny końcowej = wykład: 50% + projekt: 50%

Literatura podstawowa

1. P. I. Corke, Robotics, Vision and Control Fundamental Algorithms in MATLAB, Springer, 2011, 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

Literatura uzupełniająca

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

Uwagi

Zmodyfikowane przez dr hab. inż. Wojciech Paszke, prof. UZ (ostatnia modyfikacja: 15-03-2018 21:46)