Konenäkö ja sensoritekniikat (4 op)
Toteutuksen tunnus: 5031395-3006
Toteutuksen perustiedot
Ilmoittautumisaika
01.12.2024 - 13.01.2025
Ajoitus
13.01.2025 - 31.05.2025
Opintopistemäärä
4 op
Toteutustapa
Lähiopetus
Yksikkö
Kone- ja meritekniikka sekä muotoilu
Toimipiste
Kupittaan kampus
Opetuskielet
- Suomi
Koulutus
- Konetekniikan koulutus
Opettaja
- Teppo Mattsson
Vastuuopettaja
Teppo Mattsson
Ryhmät
-
KMMMODTuotantoautomaationUudetMenetelmatKMM Tuotantoautomaation uudet menetelmät
- 16.01.2025 12:00 - 15:00, Konenäkö ja sensoritekniikat 5031395-3006
- 23.01.2025 12:00 - 15:00, Konenäkö ja sensoritekniikat 5031395-3006
- 30.01.2025 11:00 - 14:00, Konenäkö ja sensoritekniikat 5031395-3006
- 06.02.2025 12:00 - 15:00, Konenäkö ja sensoritekniikat 5031395-3006
- 13.02.2025 13:00 - 16:00, Konenäkö ja sensoritekniikat 5031395-3006
- 27.02.2025 12:00 - 15:00, Konenäkö ja sensoritekniikat 5031395-3006
- 06.03.2025 12:00 - 15:00, Konenäkö ja sensoritekniikat 5031395-3006
- 13.03.2025 12:00 - 15:00, Konenäkö ja sensoritekniikat 5031395-3006
- 20.03.2025 12:00 - 15:00, Konenäkö ja sensoritekniikat 5031395-3006
- 27.03.2025 12:00 - 15:00, Konenäkö ja sensoritekniikat 5031395-3006
- 03.04.2025 12:00 - 15:00, Konenäkö ja sensoritekniikat 5031395-3006
- 10.04.2025 12:00 - 15:00, Konenäkö ja sensoritekniikat 5031395-3006
Tavoitteet
Opintojakson suoritettuaan opiskelija
- Hallitsee konenäkötekniikan eri osa-alueiden vaatimukset
- Ymmärtää kameran, optiikan ja valaistustekniikan merkityksen konenäköjärjestelmän suunnittelussa
- Osaa digitaalisen kuvankäsittelyn perusteet ja tuntee erilaisia toteutustekniikoita sekä sovellusesimerkkejä tuotantojärjestelmien automaatiototeutuksista
- Tuntee erilaiset tuotantoautomaatiossa käytettävät tunniste- ja saattomuistitekniikat ja niiden hyödyntämismahdollisuudet
- Ymmärtää tuotantomittausten soveltamismahdollisuudet koneiden ja laitteiden suorituskyvyn seurannassa.
Sisältö
- Konenäön perusteet
- Kameratekniikat ja optiikat
- Valaistuksen merkitys
- Konenäön liitännät eri järjestelmiin
- RFID-tunnisteet ja saattomuistit
- Tuotannon mittaukset
Oppimateriaalit
Tarvittavat materiaalit pääosin ITs:ssä, esitellään kurssin alussa.
Opetusmenetelmät
Luennoilla käydään läpi yleisimpien konenäkö- ja sensoritekniikoiden perusteet. Opiskelijoille esitellään perusteet teknologioista, joita täydennetään ja syvennetään käytännön läheisillä harjoitustöillä. Harjoitustyöt tehdään pääosin ryhmätöinä mutta mukana on myös yksilötehtäviä. Harjoitustöihin on myös kytketty esitehtäviä, jotka tulee tehdä ennen harjoitusjaksoja.
Tenttien ajankohdat ja uusintamahdollisuudet
Tentti pidetään kurssin loppupuolella yleensä viimeisellä luentokerralla, päivämäärä ilmoitetaan ITs:ssä. Uusintatentti pidetään yleisinä uusintatenttiajankohtina keskiviikkoisin klo 16.00, viikoilla 20, 23, ja 39.
Pedagogiset toimintatavat ja kestävä kehitys
Opintojaksolla painotetaan työelämälähtöistä toimintaa, jossa korostetaan mm. opiskelijan omaa aktiivisuutta tiedon haun ja suunnittelupainotteisten harjoitustehtävien toteutuksessa. Harjoitustehtävissä on huomioitu niin laitteistojen kuin sovellustenkin osalta teolliseen tuotantoon liittyviä toteutuksia. Suunnittelutehtävissä hyödynnetään laitetoimittajien tarjontaa valittaessa komponentteja omiin suunnittelutehtäviin. Ryhmätyönä tehtävien suunnittelutehtävien tulokset esitellään yleensä kurssin aikana. Laboratoriossa tehtävät harjoitustyöt tehdään pienryhmissä. Työt voivat olla joko neljän tunnin jaksoissa tai laajemmissa useammalla harjoituskerran kokonaisuuksissa. Harjoitustyöt dokumentoidaan raporttimuotoon harjoituksen lopussa.
Toteutuksen valinnaiset suoritustavat
Vastaava kurssi muualla suoritettuna.
Opiskelijan ajankäyttö ja kuormitus
Kurssin laajuus on 4 opintopistettä, tunnit jakautuvat seuraavasti:
Luennot ja harjoitustyöt 60 % (sisältäen tentin sekä harjoitustöiden raportoinnit)
Laboratoriotyöskentely 40 % ( sisältäen raportoinnin )
Sisällön jaksotus
Kurssin sisältö koostuu luennoista, Itslearningissä olevista harjoituksista sekä laboratorioharjoituksista. Kukin osa-alue edustaa n. kolmanneksen laajuisista osuutta koko kurssista. Alkuosa kurssista käsitellään konenäkötekniikkaa ja jälkimmäisellä osuudella siirrytään sensoritekniikkaan.
Opintojakson alkuosassa käsitellään konenäkötekniikan ja digitaalisen kuvankäsittelyn perusteet ja erilaisia toteutustekniikoita sekä sovellutusesimerkkejä kone- ja tuotantotekniikan automaatiototeutuksissa. Kurssilla laaditaan mm. suunnittelutyö käytännön konenäkösovellutuksista.
Kurssin jälkimmäisellä puoliskolla perehdytään erilaisiin tuotannon mittausmenetelmiin ja älykkäisiin anturiratkaisuihin ja niiden käyttösovelluksiin mm. koneiden ja laitteiden suorituskyvyn seurannassa.
Sisältö
- Konenäön perusteet
- Kameratekniikat ja optiikat
- Valaistuksen merkitys
- Liitännät
- RFID-tunnisteet ja saattomuistit
- Tuotannonmittaukset
Viestintäkanava ja lisätietoja
Kurssin luentomateriaalit ja harjoitukset ITs:n kautta, ilmoitukset, viestit ja tiedotukset ensisijaisesti sähköpostilla.
Arviointiasteikko
H-5
Arviointimenetelmät ja arvioinnin perusteet
Kurssin arvioinnissa huomioidaan tentin lisäksi harjoitustyöt sekä laboratorioharjoitukset. Kurssin läpäisy edellyttää tentin ja henkilökohtaisten harjoitusten sekä laboratorioharjoitusten hyväksytysti suorittamista. Harjoitustöiden osuus on 20 prosenttia ja tentin 80 prosenttia kurssin kokonaisarvioinnista.
Hylätty (0)
Opiskelijan tiedot ja osaaminen eivät vastaa kurssin vaatimuksia.
• pisteet < 34 %
Arviointikriteerit, tyydyttävä (1-2)
Opiskelija tunteen konenäkö- ja sensoritekniikan keskeiset käsitteet ja osaa käyttää niitä johdonmukaisesti.
• 35 %< pisteet < 47 %
• 47 %< pisteet < 60 %
Arviointikriteerit, hyvä (3-4)
Opiskelija käyttää konenäkö- ja sensoritekniikan käsitteitä ja tietoja sujuvasti sekä osaa johdonmukaisesti soveltaa niitä ammatillisissa tehtävissä.
• 60% < pisteet < 73 %
• 73% < pisteet < 87%
Arviointikriteerit, kiitettävä (5)
Opiskelija osoittaa konenäkö- ja sensoritekniikan teorian ja ammattikäsitteiden hyvän hallinnan ja osaa laaja-alaisesti sekä johdonmukaisesti soveltaa ammatillista osaamista eri tehtävissä.
• Pisteet > 87 %