課程資訊
課程名稱
機器人視覺
Robot Vision 
開課學期
109-2 
授課對象
工學院  機械工程學研究所  
授課教師
林峻永 
課號
ME5043 
課程識別碼
522 U6180 
班次
 
學分
3.0 
全/半年
半年 
必/選修
選修 
上課時間
星期一2,3,4(9:10~12:10) 
上課地點
新404 
備註
總人數上限:50人 
Ceiba 課程網頁
http://ceiba.ntu.edu.tw/1092ME5043_ 
課程簡介影片
 
核心能力關聯
核心能力與課程規劃關聯圖
課程大綱
為確保您我的權利,請尊重智慧財產權及不得非法影印
課程概述

This class is designed for the graduate or junior/ senior engineering students. Students will learn the image processing, model-based vision, camera model, calibration, pose estimation, stereo vision, and neural network (and AI) for robot vision. 

課程目標
Design of algorithms for robotic vision systems for automation, manufacturing, and the service industries, image processing, optics, illumination, and feature representation. 
課程要求
Engineering Mathematics 
預期每週課後學習時數
 
Office Hours
 
指定閱讀
待補 
參考書目
1. R. C. Gonzalez and R. E. Woods, Digital Image Processing, Prentice Hall, 4th Edition, 2018.
2. R. Gonzalez, R. Woods, and S. Eddins, Digital Image Processing using Matlab, 2nd ed., Prentice Hall, 2009.
3. D. H. Ballard and C. M. Brown, Computer Vision, Prentice Hall. 1982.
4. B. K. P. Horn, Robot Vision, MIT Press. 1986.
5. N. Zuech, Applying Machine Vision, Wiley Interscience. 1988.
6. R. M. Haralick and L. G. Shapiro, Computer and Robot Vision, V1 & 2, Addison Wesley. 1992.
7. F. van der Heijden, Image Based Measurement Systems, John Wiley and Sons, 1995.
8. E. R. Davies, Computer and Machine Vision: Theory, Algorithm, & Practicalities, 4th ed., Acad. Press, 2012.
9. Linda G. Shapiro and George C. Stockman, Machine Vision, Prentice Hall, 2001.
10. D. A. Forsyth, and J. Ponce, Computer Vision: A Modern Approach, Prentice Hall. 2nd ed., 2011.
11. R. Szeliski, Computer Vision: Algorithms and Applications, Springer-Verlag, London, 2011. 
評量方式
(僅供參考)
   
課程進度
週次
日期
單元主題
第1週
2/22  Introduction to robot vision
Low-level image processing, Introduction to Matlab for robot vision 
第2週
3/01  Holiday 
第3週
3/08  Low-level image processing, Introduction to OpenCV 
第4週
3/15  Model-based vision I: Hough transform
Morphological operation 
第5週
3/22  Model-based vision I:
Curvature method, Project proposal
 
第6週
3/29  Model-based vision II:
Featuring matching and selection, Image degradation and restoration
 
第7週
4/05  Holiday 
第8週
4/12  1st Exam 
第9週
4/19  Frequency Analysis
 
第10週
4/26  Biologically inspired vision:
Neural network 
第11週
5/03  Geometric methods I:
Camera calibration
Project preview demonstration 
第12週
5/10  Geometric methods II:
Hand eye calibration, Pose estimation 
第13週
5/17  Online lecture 
第14週
5/24  Online lecture 
第15週
5/31  Online lecture 
第16週
6/07  2nd Exam 
第17週
6/14  Holiday 
第18週
6/21  Final project presentation