Faglig innhold

Emnet omfattar fylgjande tema:

• Grunnleggjande biletanalyse
• Grunnleggjande 3D-modellering
• Praktisk bruk av standardbibliotek for maskinsyn
• Objektgjenkjenning og -sporing
• Rekonstruksjon av 3D-scener frå stereobilete
• Øvrige tema som er naudsynte for å oppnå læringsutbyta

Læringsutbytte

Kunnskap

• Kandidaten kan gjere rede for grunnleggjande matematiske modellar for digitale bilete, 3D-modellar og maskinsyn.
• Kandidaten kjenner til prinsippa for digitale kamera (image capture).

Ferdigheter

• Kandidaten kan implementere utvalde teknikkar for objektgjenkjenning og -sporing samt rekonstruksjon i 3D.

Generell kompetanse

• Kandidaten har ei god analytisk forståing av maskinsyn og av samspelet mellom maskinsyn og andre delsystem i robotikk.
• Kandidaten kan utnytta samspelet mellom teori og praksis for å presentera, drøfta og diskutera ingeniørproblem og -løysinger.

Læringsformer og aktiviteter

Emnet bruker førelesing, seminar, øvingstimar og laboratoriearbeid som læringsformer.

Emnet har ei konstruktivistisk tilnærming til læring, med stort fokus på problemløysing og praktisk anvending av teori.

Mer om vurdering

Ein vurderingsrettleiar for gjennomføring av munnleg eksamen vert drøfta i referansegruppa og publisert før undervisningsperioden er slutt. Ved utsatt eksamen vert det munnleg prøve i løpet av det følgande vårsemesteret.

Spesielle vilkår

Anbefalte forkunnskaper

• ISTA1002 Statistikk
• IMA2011 Matematiske metoder 2
• IMA1001 Matematiske metoder 1

Forkunnskapskrav

Emnet har ikke forkunnskapskrav.

Det er et krav at innrullerte studenter er tatt opp på teknologistudiet som emnet er tilknyttet.

Kursmateriell

Ei oppdatert oversikt over emnet, inkludert pensum, vert gjort tilgjengeleg innan oppstart av semesteret og vil typisk også innehalde engelskspråkleg materiale.