Перейти к основному содержимому

Разработка систем распознавания образов для автономных сервисных роботов


Кафедра систем автоматического управления
Для зачисления на курс требуется приглашение

О курсе

Дисциплина «Разработка систем распознавания образов для автономных сервисных роботов» посвящена изучению основ технического зрения с использованием библиотеки OpenCV. Рассматриваются основные вопросы работы с изображениями и видеопотоком, морфологические и пороговые преобразования, способы сглаживания изображений, выделение границ, поиск контуров, а также различных геометрических фигур.

Цели и задачи дисциплины

  • изучение методов улучшения изображений с помощью цифровой обработки;
  • формирование знаний в области разработки алгоритмов обработки изображений с целью их улучшения и последующего применения их в мехатронных и робототехнических системах;
  • освоение навыков создания программ, позволяющих в автоматическом режиме получать информацию об окружающей среде на основе изображений.

Формируемые компетенции

  • ПК-1.2. Способен применять современный инструментарий для разработки и реализации алгоритмов цифровой обработки сигналов, распознавания образов и идентификации зрительных объектов в робототехнике.
  • СПК-1. Способен использовать методы анализа, оптимизационного синтеза, математического моделирования, новые методы управления и проектирования, методы адаптивного и интеллектуального управления роботами, робототехническими и мехатронными системами.
  • ПК-3. Способен использовать методы анализа, оптимизационного синтеза, новые методы проектирования технических средств и систем.

Требования к слушателям

Умение программировать на языке высокого уровня, желательно на языке Python. Математическая подготовка в объеме курса высшей математики технического вуза.

Результаты обучения

По завершении изучения курса слушатель:

  • Знает теоретические основы цифровой обработки сигналов, распознавания образов и идентификации зрительных объектов, особенности их применения в робототехнических системах.
  • Умеет применять в проектах робототехнических устройств методы и алгоритмы цифровой обработки сигналов, распознавания образов и идентификации зрительных объектов.
  • Владеет навыками практической реализации алгоритмов цифровой обработки сигналов, распознавания образов и идентификации зрительных объектов в различных видах обеспечения робототехнических систем.

Структура курса

  • Тема 1. Введение в системы технического зрения
    • Модуль 1.1 Основы технического зрения
    • Модуль 1.2 Операции над изображениями и видеопотоком
  • Тема 2. Обработка изображений
    • Модуль 2.1 Основы применения фильтров к изображениям
    • Модуль 2.2 Пороговые преобразования
    • Модуль 2.3 Фильтры
    • Модуль 2.4 Морфологические преобразования
  • Тема 3. Контурный анализ
    • Модуль 3.1 Границы на изображении
    • Модуль 3.2 Операции над контурами
  • Тема 4. Поиск образов на изображении
    • Модуль 4.1 Поиск линий на изображении
    • Модуль 4.2 Поиск окружностей на изображении
    • Модуль 4.3 Сравнение контуров
    • Модуль 4.4 Улучшение поиска образов

Информация об аттестации

В рамках аттестации по курсу слушатель должен выполнить:

  • 5 практических задания;
  • 6 лабораторных работ;
  • тестовые вопросы к лекциям и практическим занятиям;
  • два контрольных тестирования.

Результаты тестирований и выполнения заданий оцениваются по рейтинговой системе.

Направления подготовки

  • 27.00.00 – Управление в технических системах
  • 15.04.06 – Мехатроника и робототехника
  • 09.00.00 – Информатика и вычислительная техника
  • 10.00.00 – Информационная безопасность

Целевая аудитория

Студенты магистратуры, инженеры и специалисты.

Автор курса

Моклева Карина Андреевна

Моклева Карина Андреевна

Ассистент кафедры систем автоматического управления СПбГЭТУ "ЛЭТИ"

  1. Номер курса

    PRS_Robotics
  2. Начало курса

  3. Оценка сложности

    4-6 часов в неделю
  4. Зачетные единицы

    3
  5. Число недель

    12