- Nazwa przedmiotu:
- Techniki ilościowej analizy optycznych danych pomiarowych
- Koordynator przedmiotu:
- dr inż. Maciej Trusiak
- Status przedmiotu:
- Fakultatywny dowolnego wyboru
- Poziom kształcenia:
- Studia II stopnia
- Program:
- Mechatronika
- Grupa przedmiotów:
- Wariantowe
- Kod przedmiotu:
- TIAOP
- Semestr nominalny:
- 3 / rok ak. 2020/2021
- Liczba punktów ECTS:
- 2
- Liczba godzin pracy studenta związanych z osiągnięciem efektów uczenia się:
- 1) Liczba godzin bezpośrednich 33, w tym:
a) wykład - 15h;
b) ćwiczenia - 0h;
c) laboratorium - 0h;
d) projekt - 15h;
e) konsultacje - 3h;
2) Praca własna studenta 30, w tym:
a) przygotowanie do kolokwiów zaliczeniowych - 10h;
b) opracowanie samodzielne raportu i przygotowanie prezentacji - 15h;
c) przygotowanie do projektu - 4h;
d) studia literaturowe - 1h;
Suma: 63 h (2 ECTS)
- Liczba punktów ECTS na zajęciach wymagających bezpośredniego udziału nauczycieli akademickich:
- 1 punkt ECTS - liczba godzin bezpośrednich: 33, w tym:
a) wykład - 15h;
b) ćwiczenia - 0h;
c) laboratorium - 0h;
d) projekt - 15h;
e) konsultacje - 3h;
- Język prowadzenia zajęć:
- polski
- Liczba punktów ECTS, którą student uzyskuje w ramach zajęć o charakterze praktycznym:
- 1) Liczba godzin bezpośrednich 33, w tym:
a) wykład - 15h;
b) ćwiczenia - 0h;
c) laboratorium - 0h;
d) projekt - 15h;
e) konsultacje - 3h;
2) Praca własna studenta 30, w tym:
a) przygotowanie do kolokwiów zaliczeniowych - 10h;
b) opracowanie samodzielne raportu i przygotowanie prezentacji - 15h;
c) przygotowanie do projektu - 4h;
d) studia literaturowe - 1h;
Suma: 63 h (2 ECTS)
- Formy zajęć i ich wymiar w semestrze:
-
- Wykład15h
- Ćwiczenia0h
- Laboratorium0h
- Projekt15h
- Lekcje komputerowe0h
- Wymagania wstępne:
- Podstawowa wiedza w zakresie algebry i analizy matematycznej (kurs inżynierski matematyki); Podstawy programowania (najlepiej Matlab); Podstawy metod numerycznych: cyfrowego przetwarzania sygnałów i cyfrowej analizy obrazu.
- Limit liczby studentów:
- 30
- Cel przedmiotu:
- Znajomość technik numerycznej analizy danych wykorzystywanych w polowych metodach optycznych do ilościowego obliczania wyniku pomiaru. Umiejętność doboru odpowiedniej techniki analizy danych (obrazów prążkowych) do metody ich rejestracji oraz charakterystyki badanego obiektu i analizowanego obrazu prążkowego. Praktyczna umiejętność zaprojektowania i implementacji odpowiedniej ścieżki przetwarzania danych prążkowych.
- Treści kształcenia:
- Zakres wykładu (15h): Założenia, cele i problemy analizy danych w polowych metodach optycznych, przegląd optycznych metod pomiaru z podkreśleniem charakterystyki badanych obiektów (np. mikroobiekty biologiczne lub duże elementy inżynierskie) i rejestrowanego obrazu prążkowego (interferogramu, obrazu z oświetleniem strukturalnym, moiregramu, obrazu plamkowego etc.). Podstawowe metody analizy obrazów prążkowych, w tym, czasowa i przestrzenna dyskretna zmiana fazy oraz metoda transformacji Fouriera. Przewarzanie wstępne obrazu prążkowego (redukcja szumu i usunięcie wolnozmiennego tła) w ujęciu podstawowym (np. filtry widmowe) i zaawansowanym (np. wariacyjna dekompozycja obrazu, shearlet transform). Zaawansowane metody analizy danych prążkowych wykorzystujące: wiele obrazów (np. metoda analizy głównych składowych, metody asynchroniczne i estymujące skok fazy), dwa obrazy (np. ortogonalizacja Gram-Schmidta) oraz pojedynczy obraz (np. transformacja Hilberta-Huanga). Analiza błędów metod podstawowych i sposobów ich redukcji proponowanych przez metody zaawansowane. Wybrane zastosowania omawianych technik analizy danych w nieinwazyjnych badaniach mikro i makroobiektów technicznych i biologicznych. W trakcie omawiania metod analizy danych w polowych metodach optycznych podawane będą przykłady ich implementacji w środowisku Matlab (kody udostępnia prowadzący).
Dwa kolokwia.
Projekt (15h): Każdy student otrzyma artykuł naukowy prezentujący problemy analizy danych w polowych metodach optycznych. Zadaniem do realizacji będzie samodzielne opracowanie i implementacja odpowiedniej ścieżki analizy obrazu prążkowego (wykorzystując metody poznane w toku wykładu) i porównanie otrzymanych wyników z tymi opisanymi w artykule. Projekt dotyczy opracowania raportu i prezentacji wyników. Raport powinien zawierać opis problemu i użytej metody oraz dyskusję uzyskanych wyników połączoną z krytyczną oceną ograniczeń metody. Dodatkowo w skład raportu powinna wchodzić część obliczeniową z wykorzystaniem środowiska Matlab. Dane do analizy dostarcza prowadzący. W skład oceny z projektu wchodzi ocena za raport (ocenia prowadzący) i ocena za prezentację (oceniają wszyscy słuchacze na kartach ewaluacyjnych).
- Metody oceny:
- Kolokwium z treści wykładowych (50%), Ocena z projektu (50%)
- Egzamin:
- nie
- Literatura:
- K. Patorski, M. Kujawińska, L. Sałbut “Interferometria laserowa z automatyczną analizą obrazu” Oficyna Wydawnicza PW 2005 (w szczególności rozdział 2)
D. Malacara ed., “Optical Shop Testing” [http://rohr.aiax.de/optical-shop-testing.pdf] Rozdział 14 i 16
Artykuły naukowe udostępniane przez prowadzącego.
- Witryna www przedmiotu:
- -
- Uwagi:
- brak
Efekty uczenia się
Profil ogólnoakademicki - wiedza
- Charakterystyka TIAOP_2st_W01
- Zna wybrane techniki analizy danych w polowych metodach optycznych
Weryfikacja: Zaliczenie dwóch kolokwiów z materiału omawianego na wykładzie
Powiązane charakterystyki kierunkowe:
K_W06, K_W07, K_W13
Powiązane charakterystyki obszarowe:
P7U_W, I.P7S_WG.o
- Charakterystyka TIAOP_2st_W02
- Zna i rozumie ograniczenia metod podstawowych analizy obrazów prążkowych oraz zna i rozumie zalety wybranych metod zaawansowanych.
Weryfikacja: Zaliczenie dwóch kolokwiów z materiału omawianego na wykładzie
Powiązane charakterystyki kierunkowe:
K_W08
Powiązane charakterystyki obszarowe:
P7U_W, I.P7S_WG.o, III.P7S_WG
Profil ogólnoakademicki - umiejętności
- Charakterystyka TIAOP_2st_U01
- Potrafi zaprojektować i zaimplementować algorytmy przetwarzania danych prążkowych w języku Matlab
Weryfikacja: Zaliczenie projektu
Powiązane charakterystyki kierunkowe:
K_U01, K_U04, K_U05, K_U10
Powiązane charakterystyki obszarowe:
P7U_U, I.P7S_UW.o, I.P7S_UK, I.P7S_UU, III.P7S_UW.o
- Charakterystyka TIAOP_2st_U02
- Potrafi dobrać właściwą ścieżkę przetwarzania polowych danych prążkowych i ocenić jej ograniczenia
Weryfikacja: Zaliczenie projektu
Powiązane charakterystyki kierunkowe:
K_U15
Powiązane charakterystyki obszarowe:
III.P7S_UW.o, P7U_U, I.P7S_UW.o
Profil ogólnoakademicki - kompetencje społeczne
- Charakterystyka TIAOP2st_K01
- Rozumie potrzebę ciągłego samorozwoju w obszarze numerycznych metod przetwarzania i analizy optycznych danych pomiarowych oraz doszkalania się w zakresie ciągle rozwijających się narzędzi numerycznych
Weryfikacja: Zaliczenie projektu
Powiązane charakterystyki kierunkowe:
K_K01
Powiązane charakterystyki obszarowe:
P7U_K, I.P7S_KK