Detail předmětu

Strojové vidění

FSI-VSV Ak. rok: 2020/2021 Zimní semestr

Předmět seznamuje s podstatou vzniku digitální fotografie a s prací s digitální fotografií v kontextu strojového vidění. Zvláštní pozornost je věnována požadavkům strojového vidění na způsob snímání obrazu a osvětlení scény.

Jazyk výuky

čeština

Počet kreditů

5

Výsledky učení předmětu

Znalost základních principů vzniku a zpracování digitální fotografie. Schopnost analyzovat reálný problém, vybrat vhodné hardwarové vybavení pro jeho řešení, vytvořit odpovídající software a vytvořené řešení implementovat.

Prerekvizity

Předpokládá se základní znalosti algoritmizace, programování, matematiky a fyziky.

Plánované vzdělávací činnosti a výukové metody

Předmět je vyučován formou přednášek, které mají charakter výkladu základních principů a teorie dané disciplíny. Cvičení je zaměřeno na praktické zvládnutí látky probrané na přednáškách.

Způsob a kritéria hodnocení

Požadavky pro zápočet: aktivní účast ve cvičeních, zpracování jednoduché praktické úlohy. Zkouška: ústní zkouška.

Učební cíle

Cílem předmětu je, aby studenti pochopili základní principy vzniku a zpracování digitální fotografie a seznámili se specifiky snímání obrazu pro průmyslové a vědecké aplikace.

Vymezení kontrolované výuky a způsob jejího provádění a formy nahrazování zameškané výuky

Účast na přednáškách je doporučená, účast na cvičeních je povinná. Cvičení, která nemůže student absolvovat v řádné termínu je možno nahradit v termínu náhradním.

Použití předmětu ve studijních plánech

Program M2I-P: Strojní inženýrství, magisterský navazující
obor M-AIŘ: Aplikovaná informatika a řízení, povinný

Typ (způsob) výuky

 

Přednáška

26 hod., nepovinná

Vyučující / Lektor

Osnova

1. Proces tvorby digitálního obrazu
2. Senzory pro snímání digitálního obrazu
3. Objektivy a jejich vlastnosti
4. Osvětlovače a jejich vlastnosti
5. Optické filtry a jejich použití
6. Řádkové kamery
7. Reprezentace digitálního obrazu, základní operace pro úpravu obrazu
8. Zvýraznění hran, detekce bodů a oblasti zájmu, extrakce příznaků
9.Segmentace
10. Rozpoznávání objektů
11. Rozpoznávání tříd objektů
12. Sledování objektů
13. Lidar

Laboratorní cvičení

26 hod., povinná

Vyučující / Lektor

Osnova

1. Seznámení se s vývojovým prostředím MATLAB – computer vision toolbox
2. Připojení průmyslových kamer a jejich konfigurace
3. Volba, instalace a nastavení objektivu. Vady objektivů.
4. Instalace a ovládání osvětlovačů. Vliv osvětlovačů na zobrazení zájmových částí.
5. Vliv osvětlovačů na zobrazení zájmových částí.
6. Volba a práce s filtry. Vliv filtrů na zobrazení zájmových částí.
7. Softwarová úprava obrazu.
8. Návrh a implementace sytému počítačového vidění pro zadanou úlohu.
9. Návrh a implementace sytému počítačového vidění pro zadanou úlohu.
10. Návrh a implementace sytému počítačového vidění pro zadanou úlohu
11. Práce s Lidarem
12. Samostatný projekt
13. Samostatný projekt