Ausbildungsprogramm

• Angestrebte Kompetenzen und Lernziele

  Au terme de la partie Traitement d'images, l'étudiant-e doit être capable de:

  • Utiliser Matlab pour la visualisation et les traitements d'images de base.
  • Appliquer des filtres spatiaux sur une image.
  • Appliquer des transformations non linéaires telles que le traitement morphologique.

  Au terme de la partie Partie iSIS - ROS2 (Robot Operating System), l'étudiant-e doit être capable de:

  • Expliquer l'écosystème ROS2 (topics, nodes, messages, services, actions)
  • Développer des applications simples pour contrôler les mouvements d'un robot
  • Savoir comment développer un projet ROS2 en C++/Python

  Au terme de la partie iPrint du cours, l'étudiant-e doit être capable de:

  • Concevoir un circuit VHDL pour piloter une tête d'impression simple (modèle de tête d'impression idéalisé).
  • Créer un banc de test VHDL pour vérifier leur conception.
  • Utiliser un banc de test fourni pour la validation de la fonctionnalité au niveau du système.
  • Concevoir, développer et synthétiser les éléments architecturaux d'un système simplifié de pilotage d'une tête d'impression mêlant des éléments logiciels, numériques et analogiques
• Kursinhalte

  iSIS : ROS2 (Robot Operating System)

  • ROS2 eco-système
  • ROS2 topics, nodes, messages, services, actions
  • Applications simples pour contrôler les mouvements d'un robot
  • Recueillir et interpréter des informations sur un système ROS2
  • Simulation et visualisation en ROS2

  iPrint : Digital printing

  • Interfaces numériques : série, parallèle, contraintes temporelles, flux de données, registre w/r.
  • Intégrité du signal : conception de pcb pour les lignes de données numériques à haut débit, impédance des câbles, protection contre les décharges électrostatiques (ESD) et les interférences électromagnétiques (EMI), crosstalk.
  • Conception de signaux mixtes : contraintes temporelles entre la génération de formes d'ondes analogiques et le chargement de données d'impression.
  • Conception analogique : stabilité des amplificateurs, diagrammes de Bode, défis posés par l'utilisation de charges capacitives élevées.
  • Architecture au niveau du système : Division HW/SW pour le flux de données d'impression et le contrôle de la tête d'impression.
  • Utilisation des logiciels métiers Vivado de Xilinx et ModelSim ou un outil de simulation similaire, pour la partie numérique, et LTspice pour la partie analogique.

  Traitement d'images :

  • Propriétés de base, définitions et représentations des images
  • Intensité représentation de couleurs
  • Format de fichiers d'image
  • Topologie d'image
  • Opérateurs ponctuels : amélioration d'image luminosité, correction du contraste, égalisation d'histogramme, binarisation (thresholding)
  • Opérateurs de voisinage linéaires : filtres linéaires
  • Opérateurs de voisinage non linéaires : filtrage médian, détection de contours, opérations morphologiques.
  • Eléments de pattern recognition
  • Utilisation de la Toolbox Matlab Image Processing

Unterrichtsform

Kursbeschreibung

Lernkontrolle

• Schlussprüfung Lernkontrolle Berichte

Notenberechnung / Validierungsmodalitäten

Die Note des Kurses entspricht dem gewichteten Durchschnitt aller Lernkontrollen während des Semesters. Im Falle einer Schlussprüfung entspricht die Note des Kurses dem arithmetischen Mittel aus der Note der Lernkontrolle und der Schlussprüfung. Die Anwesenheit in den Kursen ist obligatorisch. Bei einer Abwesenheit von mehr als 20% wird der Kurs nicht benotet und ohne gültige Begründung als nicht bestanden gewertet. Fälle höherer Gewalt sind vorbehalten.

Dozierende

Gianluca Nicchiotti, Fernando Rodriguez Llorente, Roland Scherwey