Modulets indhold, forløb og pædagogik
Formålet med dette kursus er at udstyre den studerende med viden
og færdigheder inden for robotsensorteknologi, samt hvordan
man analyserer indholdet af data, især billeder og video. Herudover
vil kurset introducere hvordan man træffer beslutninger baseret på
analysen.
Læringsmål
Viden
- Skal have viden om det elektromagnetiske spektrum, visuelt lys
og hvordan sådanne signaler kan fanges
- Skal have viden om intensitets-, farve-, termiske og infrarøde
kameraer
- Skal kunne forstå de kritiske parametre for et kamera (fokus,
brændvidde, dybdefelt, lukker osv.)
- Skal kunne forstå, hvordan afstande kan estimeres ved hjælp af
forskellige sensorer
- Skal have viden om forskellige farverepræsentationer
- Skal være i stand til at forstå principperne om punkt- og
neighbourhood processering
- Skal kunne forstå, hvad en BLOB er, og hvordan den kan
udtrækkes
- Skal kunne forstå, hvordan bevægelige genstande kan segmenteres
i en videosekvens
- Skal kunne forstå begrebet multidimensionelt feature-rum
- Skal have viden om byggestenene i et generisk
klassifikationssystem
- Skal være i stand til at forstå princippet bag Bayes-relen og
hvordan et klassifikationssystem kan udledes herfra
- Skal kunne forstå, hvordan man vurderer et
klassifikationssystem
Færdigheder
- Skal kunne vælge og anvende den korrekte belysning i en given
robot opgave / applikation
- Skal kunne anvende kalibrering for at justere sensorkoordinater
og robotkoordinater
- Skal kunne anvende punktbehandlingsmetoder som grey-level
mapping, histogramstrækning, tærskelværdierog billedaritmetik
- Skal kunne anvende neighbourhood processering som medianfilter
og kantdetekering
- Skal kunne anvende morfologiske operationer som erosion, åbning
og lukning
- Skal kunne foreslå / vælge relevante features og metoder til
udtræknin af disse
- Skal kunne anvende Mahalanobis afstand
- Skal kunne anvende dimensioneringsreduktionsmetoder til et
feature-rum
Kompetencer
- Skal kunne designe og implementere billedbehandlingsmetoder til
at løse et problem
- Skal kunne designe og implementere et simpelt
klassifikationssystem
Undervisningsform
Undervisningsform er angivet i §17; uddannelsens indhold og
tilrettelæggelse.
Eksamen
Prøver
Prøvens navn | Robot sansning og perception |
Prøveform | Skriftlig eller mundtlig |
ECTS | 5 |
Bedømmelsesform | Bestået/ikke bestået |
Censur | Intern prøve |
Vurderingskriterier | Vurderingskriterierne er angivet i Universitetets
eksamensordning |