Moduł oferowany także w ramach programów studiów:
Informacje ogólne:
Nazwa:
Systemy i techniki wizyjne
Tok studiów:
2019/2020
Kod:
ZSDA-3-0300-s
Wydział:
Szkoła Doktorska AGH
Poziom studiów:
Studia III stopnia
Specjalność:
-
Kierunek:
Szkoła Doktorska AGH
Semestr:
0
Profil:
Ogólnoakademicki (A)
Język wykładowy:
Polski
Forma studiów:
Stacjonarne
Strona www:
 
Prowadzący moduł:
dr hab. inż. Kohut Piotr (pko@agh.edu.pl)
Dyscypliny:
Moduł multidyscyplinarny
Treści programowe zapewniające uzyskanie efektów uczenia się dla modułu zajęć

Celem modułu jest zapoznanie studentów z systemami wizyjnymi oraz metodami i algorytmami przetwarzania obrazów.

Opis efektów uczenia się dla modułu zajęć
Kod MEU Student, który zaliczył moduł zajęć zna i rozumie/potrafi/jest gotów do Powiązania z KEU Sposób weryfikacji i oceny efektów uczenia się osiągniętych przez studenta w ramach poszczególnych form zajęć i dla całego modułu zajęć
Wiedza: zna i rozumie
M_W001 Zna podstawy teoretyczne algorytmów przetwarzania obrazów SDA3A_W01 Projekt,
Aktywność na zajęciach
M_W002 Zna aktualne trendy dotyczące systemów wizyjnych oraz metod przetwarzania obrazów SDA3A_W02 Aktywność na zajęciach
Umiejętności: potrafi
M_U001 Student posiada umiejętności doboru odpowiedniego systemu wizyjnego do rozważanego problemu oraz potrafi wskazać zalety i wady odpowiednich metod wizyjnych SDA3A_U01 Projekt,
Prezentacja
M_U002 Student potrafi przedstawić wybrany problem badawczy lub algorytm w formie prezentacji. SDA3A_U01, SDA3A_U04, SDA3A_U02 Udział w dyskusji,
Prezentacja,
Aktywność na zajęciach
Liczba godzin zajęć w ramach poszczególnych form zajęć:
SUMA (godz.)
Wykład
Ćwicz. aud
Ćwicz. lab
Ćw. proj.
Konw.
Zaj. sem.
Zaj. prakt
Zaj. terenowe
Zaj. warsztatowe
Prace kontr. przejść.
Lektorat
20 8 0 0 0 0 12 0 0 0 0 0
Matryca kierunkowych efektów uczenia się w odniesieniu do form zajęć i sposobu zaliczenia, które pozwalają na ich uzyskanie
Kod MEU Student, który zaliczył moduł zajęć zna i rozumie/potrafi/jest gotów do Forma zajęć dydaktycznych
Wykład
Ćwicz. aud
Ćwicz. lab
Ćw. proj.
Konw.
Zaj. sem.
Zaj. prakt
Zaj. terenowe
Zaj. warsztatowe
Prace kontr. przejść.
Lektorat
Wiedza
M_W001 Zna podstawy teoretyczne algorytmów przetwarzania obrazów + - - - - - - - - - -
M_W002 Zna aktualne trendy dotyczące systemów wizyjnych oraz metod przetwarzania obrazów + - - - - - - - - - -
Umiejętności
M_U001 Student posiada umiejętności doboru odpowiedniego systemu wizyjnego do rozważanego problemu oraz potrafi wskazać zalety i wady odpowiednich metod wizyjnych + - - - - + - - - - -
M_U002 Student potrafi przedstawić wybrany problem badawczy lub algorytm w formie prezentacji. - - - - - + - - - - -
Nakład pracy studenta (bilans punktów ECTS)
Forma aktywności studenta Obciążenie studenta
Sumaryczne obciążenie pracą studenta 80 godz
Punkty ECTS za moduł 3 ECTS
Udział w zajęciach dydaktycznych/praktyka 20 godz
Przygotowanie do zajęć 10 godz
przygotowanie projektu, prezentacji, pracy pisemnej, sprawozdania 20 godz
Samodzielne studiowanie tematyki zajęć 30 godz
Szczegółowe treści kształcenia w ramach poszczególnych form zajęć (szczegółowy program wykładów i pozostałych zajęć)
Wykład (8h):

Zakres wykładów obejmuje
Wprowadzenie do systemów wizyjnych, metody przetwarzania obrazów ,
Przykłady zastosowań systemów i metod wizyjnych w różnych obszarach nauki, techniki i medycyny

Zajęcia seminaryjne (12h):

Tematyka zajęć seminaryjnych obejmuje rozwiązanie zadania związanego z systemami i technikami wizyjnymi w różnych obszarach nauki, techniki i medycyny. Tematy dobierane będą indywidualne dla Doktorantów, uwzględniając ich zainteresowania lub temat pracy badawczej. Podczas zajęć seminaryjnych Doktoranci prezentują i omawiają wybrane metody, algorytmy lub problemy badawcze.

Pozostałe informacje
Metody i techniki kształcenia:
  • Wykład: Treści prezentowane na wykładzie są przekazywane w formie prezentacji multimedialnej w połączeniu z wykładem tablicowym dotyczącym prezentowanych zagadnień
  • Zajęcia seminaryjne: Rozwiązywanie zadań problemowych indywidualnie lub przez zespoły: prezentacja multimedialna opracowanego problemu połączona z dyskusją.
Warunki i sposób zaliczenia poszczególnych form zajęć, w tym zasady zaliczeń poprawkowych, a także warunki dopuszczenia do egzaminu:

Ocena z zaliczenia wystawiana jest na podstawie prezentacji, raportu oraz aktywności na zajęciach.

Zasady udziału w zajęciach:
  • Wykład:
    – Obecność obowiązkowa: Nie
    – Zasady udziału w zajęciach: Nie określono
  • Zajęcia seminaryjne:
    – Obecność obowiązkowa: Tak
    – Zasady udziału w zajęciach: Student prezentuje referat na wybrany temat na forum grupy oraz uczestniczy aktywnie w dyskusji
Sposób obliczania oceny końcowej:

Ocena końcowa jest średnią ważoną z prezentacji, raportu oraz aktywności: Prezentacja – 30% Raport – 50%, Aktywność – 20%

Sposób i tryb wyrównywania zaległości powstałych wskutek nieobecności studenta na zajęciach:

Wyrównywanie zaległości ustalane jest indywidualnie z Doktorantem.

Wymagania wstępne i dodatkowe, z uwzględnieniem sekwencyjności modułów :

Nie podano wymagań wstępnych lub dodatkowych.

Zalecana literatura i pomoce naukowe:

Gonzales R.C, Woods R.E.: Digital Image Processing using Matlab, Prentice Hall , 2004
Wróbel Z., Koprowski R.: Praktyka przetwarzania obrazów w programie Matlab, EXIT, 2005
Hartley R., Zisserman A., Multiple view geometry in computer vision, Cambridge Univ. Press,2003
Jain R., Kasturi R., Schunck B., Machine vision, McGraw-Hill Inc. New York, 1996
Davies E. R., Computer and Machine Vision: Theory, Algorithms, Practicalities, Academic Press, 2005
Rangaraj M. Rangayyan: Biomedical Image Analysis (Biomedical Engineering), CRC Press, 2004
Kayvan N., Splinter R.: Biomedical Signal and Image Processing, CRC Press, 2005
Russ J. C.: The Image Processing Handbook, CRC Press, 2006
Bushberg G.: Essential Physics of Medical Imaging, Lippincott Williams & Wilkins, 2001

Publikacje naukowe osób prowadzących zajęcia związane z tematyką modułu:

1. Kohut P., Metody wizyjne w robotyce, Cz.1/Cz.2, Przegląd Spawalnictwa, 2008 R. 80 nr 12, s. 1–25./2009 R. 81 nr 1, s. 31–38
2.Kohut P., Mechatronics systems supported by vision techniques, Solid State Phenomena ;2013 vol.196, s. 62–73
3. Kohut P., Holak K., Uhl T., Ortyl Ł, Owerko T., Kuras P., Kocierz R., Monitoring of a civil structure’s state based on non-contact measurements, Structural Health Monitoring An Int. Journ., Vol. 12 Issue 5-6, 2013, pp. 411 – 429,
4. Korta J., Kohut P., Uhl T., OpenCV based vision system for industrial robot-based assembly station: calibration and testing, Pomiary, Automatyka, Kontrola , 2014 vol. 60 nr 1, s. 35–38.
5. Kohut P, Kurc K, Szybicki D, Cich W, Burdzik R., Vision-based motion analysis and deflection measurement of a robot’s crawler unit, Journal of Vibroengineering ; 2015 vol. 17 iss. 8, s. 4112–4121
6. Kohut P., Giergiel M., Cieslak P., Ciszewski M., Buratowski T., An underwater robotic system for reservoir maintenance, Journal of Vibroengineering, Vol. 18, Issue 6, 2016
7.Majkut K., Giergiel M., Kohut P., Crawler robot kinematics modeling by using a two-wheeled approach, Journal of Mechanical Science and Technology, vol.31, No.2, pp 893–901, 2017,
8. Ciszewski M., Mitka Ł, Kohut P., Buratowski T., Giergiel M., Robotic system for off-shore infrastructure monitoring, Journal of Marine Engineering & Technology, 16(4), pp.310-318, 2017,
9. Lisowski W, Kohut P, A low-cost vision system in determination of a robot end-effector’s positions, Pomiary Automatyka Robotyka ; 2017 R. 21 nr 4, s. 5–13
10. P.Kohut, K. Holak, R. Obuchowicz, M. Ekiert, A. Mlyniec, L. Ambrozinski, K.A. Tomaszewski, T. Uhl, Modeling and Identification of Mechanical Properties of Achilles Tendon with application to health monitoring. ASME. ASME J Nondestructive Evaluation. 2019; 2(1):011007-011007-8. doi:10.1115/1.4042397
11. R. Obuchowicz, M. Ekiert, P. Kohut, K. Holak, L. Ambrozinski, K. Tomaszewski, T. Uhl, A. Mlyniec, Interfascicular matrix-mediated transverse deformation and sliding of discontinuous tendon subcomponents control the viscoelasticity and failure of tendons, Journal of the Mechanical Behavior of Biomedical Materials, Vol. 97, 2019, pp.238-246

Informacje dodatkowe:

Brak