Machine vision och AI, 6 Högskolepoäng

Machine Vision and AI, 6 Credits

Beslutad: 2025-10-30

Beslutande: Institutionen för ingenjörsvetenskap

Gäller från: V26

Kursens lärandemål

Studenten skall efter genomgången kurs kunna:

Kunskap och förståelse

• redogöra för grundläggande begrepp inom bildmönsterigenkänning med artificiell intelligens (AI).
• beskriva olika typer av AI-algoritmer samt deras tillämpning inom machine vision.
• förstå principerna bakom matematisk projicering, geometriska transformationer och kalibrering i ett visionbaserat robotsystem.
• visa insikt i hur AI-algoritmer påverkas av datakvalitet och hur detta påverkar systemets prestanda.

Färdighet och förmåga

• använda befintliga bibliotek och verktyg för att genomföra AI-uppgifter inom machine vision.
• hantera 3D machine vision-tekniker, inklusive filtrering, detaljdetektering och objektmatchning.
• implementera navigering och följning i både 2D- och 3D-miljöer för robotbaserade system.

Värderingsförmåga och förhållningssätt

• reflektera över styrkor, svagheter och begränsningar hos olika vision-system som används inom automatisering, övervakning och processtyrning.

Behörighetskrav

Kandidatexamen med något av huvudområdena datateknik, elektroteknik, maskinteknik, industriell ekonomi eller motsvarande, alternativt en till omfattningen motsvarande högskoleingenjörsexamen. I utbildningen på grundnivå skall minst 5 hp programmering och 15 hp matematik ingå. Kunskaper motsvarande Engelska 6 eller Engelska nivå 2 krävs för behörighet.

Dessutom krävs godkänt resultat från följande kurs/kurser: RBK600 Robotkörkort och RCS600 Robotsystem eller motsvarande.

Formerna för bedömning av studenternas prestationer

Gruppvis laboration med muntlig redovisning. Gruppvis projekt med individuell muntlig redovisning.

Kursens innehåll

Kursen ger en introduktion till bildmönsterigenkänning med artificiell intelligens (AI). Kursen ger också grundläggande kunskaper om centrala begrepp, algoritmer och tekniker som används för att analysera och tolka visuella data i automatiserade system. Kursen behandlar olika typer av AI-algoritmer för navigering och följning i både två- och tredimensionella miljöer för robotbaserade system.

Övriga föreskrifter

Betygsskala: F/Fx/E/D/C/B/A - Otillräckligt, Otillräckligt - ytterligare prestationer krävs innan betyg kan ges, Tillräckligt, Tillfredsställande, Bra, Mycket bra, Utmärkt

Undervisningsspråk: Undervisningen bedrivs på engelska.

Generella regler för examination vid Högskolan Väst finns på www.hv.se.

Om den studerande har ett beslut/rekommendation om särskilt pedagogiskt stöd på grund av funktionsnedsättning har examinator rätt att examinera den studerande i en anpassad examinationsform.

Nivå

Avancerad nivå

Successiv fördjupning

A1F - Avancerad nivå, har kurs/er på avancerad nivå som förkunskapskrav

Huvudområde(n)

Automation, Produktionsteknik