到達目標
1.基本的な画像処理技術について,アルゴリズムを説明できる。
2.画像処理技術をロボット工学に応用することができる。
ルーブリック
| 理想的な到達レベルの目安 | 標準的な到達レベルの目安 | 未到達レベルの目安 |
評価項目1 | 授業で扱う全ての画像処理アルゴリズムについて,処理内容や効果を正確に説明できる。 | 授業で扱う基本的な画像処理アルゴリズムについて,処理内容や効果を説明できる。 | 授業で扱う基本的な画像処理アルゴリズムについて,処理内容や効果を説明できない。 |
評価項目2 | 学習した画像処理技術のアルゴリズムとプログラムについて完全に理解したうえで,ロボット工学に応用することができる。 | 学習した画像処理技術の基礎的なアルゴリズムとプログラムについて理解し,ロボット工学に応用することができる。 | 学習した画像処理技術の基礎的なアルゴリズムとプログラムを実装することができない。 |
学科の到達目標項目との関係
学習・教育到達目標 B-2
説明
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学習・教育到達目標 C-3
説明
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教育方法等
概要:
基本的な画像処理アルゴリズムを学習し,プログラムによって効果を確認する。
各種画像処理アルゴリズムの効果について説明できること。それらの画像処理技術をロボット工学に応用できること。
それらを実装できる技術が身についていることが到達レベルである。
授業の進め方・方法:
授業の進め方:
この授業では,コンピュータによる画像処理技術と,ロボット工学への応用について学ぶ。
授業では各種画像処理技術について講義し,プログラムをとおして応用技術についての演習を行う。
自学自習として,学習した画像処理アルゴリズムを復習し,プログラムの実装を行う。
注意点:
「生産システム工学専攻」学習・教育到達目標の評価:
中間試験(B-2)(30%),期末試験課題(B-2)(30%),課題(B-2:20%)(C-3:20%)
各レポートの評価方法:
各レポートの評価点については,教員が指定する締切日までに提出できたものを100%とし,内容の誤りや不備などにより減点を行う。
画像処理アルゴリズムの実装の可否だけでなく,その処理による効果について理解し,説明できていることも問うので,レポートを書く際は注意すること。
その他注意点:
・授業で扱った画像処理アルゴリズムの内容を理解し,その処理の実装を次回授業までに完了させておくこと。実装ができる程度の理解をしていないと,次回の授業内容を理解することが難しくなる。
・他人のレポートやプログラムを写した場合は0点とする。教え合うことは推奨するが,丸写しをするのではなく友人からアルゴリズムやプログムについて助言を聞き,理解したうえでプログラムやレポートを作成すること。根気よく取り組むことが,理論の理解やプログラミング技術の向上に繋がる。
授業計画
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週 |
授業内容 |
週ごとの到達目標 |
前期 |
1stQ |
1週 |
・ガイダンス ・画像入力とディジタル化
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・授業の進め方,評価方法について理解する. ・カメラからの画像入力ができる.
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2週 |
・濃度変換と画像間演算 ・プログラム演習 |
・画像の濃度変換,画像間演算が説明できる. ・それらの処理プログラムを実装できる.
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3週 |
・空間フィルタリング処理(1) ・プログラム演習 |
・空間フィルタリングが説明できる. ・その処理プログラムを実装できる.
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4週 |
・空間フィルタリング処理(2) ・プログラム演習 |
・空間フィルタリングが説明できる. ・その処理プログラムを実装できる.
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5週 |
・2値画像処理(1) ・プログラム演習 |
・2値画像処理が説明できる. ・その処理プログラムを実装できる.
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6週 |
・2値画像処理(2) ・プログラム演習 |
・2値画像処理が説明できる. ・その処理プログラムを実装できる.
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7週 |
・モフォロジ処理 ・プログラム演習 |
・モフォロジ処理が説明できる. ・その処理プログラムを実装できる.
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8週 |
・アフィン変換/ハフ変換/フーリエ変換 ・プログラム演習 |
・アフィン変換,ハフ変換,フーリエ変換が説明できる. ・それらの処理プログラムを実装できる.
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2ndQ |
9週 |
・パターン認識 ・プログラム演習 |
・パターン認識が説明できる. ・その処理プログラムを実装できる.
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10週 |
中テスト |
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11週 |
試験返却・解説 ロボットへの応用: ・画像入力/演習 |
・ロボット実装するカメラからの画像入力が実装できる.
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12週 |
ロボットへの応用: ・物体認識(1) ・プログラム演習 |
・ロボットで使用する物体認識処理が実装できる.
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13週 |
ロボットへの応用: ・顔認識(1)
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・顔の認識処理が説明できる.
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14週 |
ロボットへの応用: ・顔認識(2) ・プログラム演習 |
・顔の認識の基本処理を実装できる
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15週 |
ロボットへの応用: ・顔認識(3) ・プログラム演習 |
・ロボットで使用する顔の認識処理を実装できる
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16週 |
期末試験 |
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モデルコアカリキュラムの学習内容と到達目標
分類 | 分野 | 学習内容 | 学習内容の到達目標 | 到達レベル | 授業週 |
評価割合
| 試験 | 発表 | 相互評価 | 態度 | ポートフォリオ | レポート | 合計 |
総合評価割合 | 60 | 0 | 0 | 0 | 0 | 40 | 100 |
基礎的能力 | 20 | 0 | 0 | 0 | 0 | 20 | 40 |
専門的能力 | 40 | 0 | 0 | 0 | 0 | 20 | 60 |
分野横断的能力 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |