Visione artificiale
Visione artificiale
Il presente MOOC illustra le principali tematiche legate alla visione artificiale. Si analizzeranno in particolare tutti i componenti necessari a sviluppare un sistema di visione (telecamere, ottiche, illuminatori, software di processamento immagini) illustrando il loro obiettivo e funzionamento.
Descrizione del corso
Lo scopo del corso è fornire agli studenti le conoscenze di base necessarie ad orientarsi nel mondo articolato della visione industriale 2D e 3D, per applicazioni di misura e di riconoscimento di oggetti. In particolare verranno analizzati in dettaglio tutti i componenti che compongono un sistema di visione illustrandone il funzionamento e gli scopi. Verranno quindi illustrate:
- le principali tipologie di telecamera soffermandosi su come vengono prodotte le immagini digitali.
- i principi di funzionamento delle ottiche e dei parametri legati ad esse (apertura, messa a fuoco, profondità di campo, etc).
- le tipologie di illuminazione più comuni indicando pregi e difetti di ognuna.
- le metodologie software più utilizzate (visione classica o visione basata su AI) per estrapolare informazioni (di misura o di classificazione) dalle immagini digitali.
Il corso è organizzato in 4 Week, ognuno dedicato ad un componente diverso del sistema di visione:
- Week 1 - Le telecamere
- Week 2 - Le ottiche
- Week 3 - I sistemi di illuminazione
- Week 4 - Analisi delle immagini digitali
In ogni Week sarà possibile approfondire ogni tematica tramite video e esercizi di approfondimento che consentiranno di far apprendere allo studente le metodologie di risoluzione di problemi legati alla visione industriale.
L’apprendimento dei concetti e delle metodologie di risoluzione dei problemi verrà verificato tramite esercizi e quiz mirati.
Carico di lavoro totale del corso: 25 ore
Questo MOOC è stato prodotto nell’ambito del progetto Edvance - Digital Education Hub per la Cultura Digitale Avanzata. Il progetto è finanziato dall’Unione europea - Next Generation EU, Componente 1, Investimento 3.4 “Didattica e competenze universitarie avanzate".
Risultati di Apprendimento Attesi
L’insegnamento è progettato per far sì che gli studenti acquisiscano dimestichezza con tutti i componenti dei sistemi di visione. In modo che possano essere in grado di risolvere problemi di dimensionamento, di scelta delle ottiche, di progettazione a partire da specifiche d'ingresso, di verifica metrologica delle misure.
Grazie all’insegnamento, gli studenti saranno in grado di sviluppare un certo grado di autonomia di giudizio nelle scelte progettuali e realizzative di sistemi di visione. L'accento è posto sull'aspetto sistemistico e metrologico, e ha l'obiettivo di mettere lo studente in grado di progettare, sviluppare e validare un sistema di visione a partire da specifiche d'ingresso predeterminate. Tramite esercizi mirati basati sull’interazione con il docente, lo studente svilupperà sia le abilità comunicative sia la capacità di apprendimento.
Prerequisiti
Non sono richiesti prerequisiti.
Attività
Oltre a fruire dei contenuti del corso, costituiti da video e da altri tipi di risorse online, potrai discutere e scambiare idee sui temi del MOOC con gli altri partecipanti tramite il Forum. Il forum è ad accesso libero e non viene moderato dal docente. Puoi utilizzarlo per confrontarti con gli altri partecipanti o per proporre loro discussioni relative ai contenuti.
Inoltre nelle varie lezioni saranno presenti anche link esterni per svolgere attività propedeutiche ai temi trattati nel corso.
Indice degli argomenti
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Nella Week 1 inizieremo a parlare di telecamere e sensori. Capiremo come funzionano, cosa sono formate e analizzeremo alcuni aspetti legati alle immagini digitali risultanti.
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Nella Week 2 parleremo di lenti e ottiche. Vedremo come funzionano le lenti tramite l’ottica geometrica. Passeremo poi dalle lenti agli obiettivi e vedremo quali sono i principali parametri legati ad essi che regolano le caratteristiche delle immagini digitali risultanti.
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Benvenuti nella Week 3 del corso di Visione Artificiale. Dopo aver esplorato il ruolo delle telecamere e dell’ottica, ci concentreremo su un elemento fondamentale per garantire immagini di qualità: l’illuminazione.
L’illuminazione è parte integrante del condizionamento del segnale luminoso in un sistema di visione. Una scelta adeguata della sorgente luminosa può migliorare drasticamente la qualità dell’immagine, aumentando il contrasto e riducendo gli artefatti che potrebbero compromettere l’analisi.
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Benvenuti alla week 4 del nostro percorso dedicato ai sistemi di visione artificiale. Dopo aver esplorato nelle settimane precedenti la struttura e i principi di base dei sistemi di visione, in questa fase approfondiremo gli aspetti pratici della loro implementazione e del trattamento delle immagini digitali.
Durante questa settimana, ci concentreremo su tre aspetti fondamentali:
- Definizione di un sistema di visione: Come progettare un sistema efficace scegliendo le giuste componenti hardware e ottiche.
- Tecniche di image processing: Strumenti e metodi per estrarre informazioni dalle immagini.
- Calibrazione della telecamera: La conversione delle misure da pixel a unità di misura reali.
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Trascrizioni video CartellaCondizioni per l'accesso: Il tuo ruolo è Studente
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Valutazione
Gli studenti verranno valutati utilizzando la modalità del quiz a risposta chiusa.
Al completamento di ogni week di corso verrà proposto un quiz per valutare l’apprendimento delle varie tematiche presentate nella week stessa.
In caso di risposte sbagliate i quiz possono essere ripetuti.
Il corso si considera superato se lo studente risponde correttamente ad almeno il 60% delle domande proposte su tutti i quiz.
Attestato
Puoi ottenere un certificato in formato Open Badge per questo corso: dovrai rispondere correttamente ad almeno il 60% delle domande di ciascun quiz valutato e compilare il questionario finale. Una volta completate le attività richieste potrai accedere a “Ottieni l’Open Badge”, avviando il rilascio del badge. Le indicazioni per accedere al badge saranno inviate al tuo indirizzo e-mail.
L’Open Badge non è un certificato ufficiale e non dà diritto a crediti universitari, a voti o a diplomi.
Accesso al corso e disponibilità dei materiali
Il corso è erogato in modalità online e gratuito.
Docenti del corso
Simone Pasinetti
Docente
Contatti
Per qualsiasi informazioni sul corso o per problemi tecnici scrivi a pok@polimi.it o consulta la pagina delle FAQ.