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: P7U_U, I.P7S_UW.o, III.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