Detail předmětu
Strojové vidění
FSI-VSV Ak. rok: 2022/2023 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
Garant předmětu
Zajišťuje ústav
Výsledky učení předmětu
Po absolvování kurzu studenti budou schopni:
- vybrat vhodné přístrojové vybavení pro různé aplikace strojového vidění,
- navrhnout vhodnou instalaci přístrojového vybavení,
- vytvořit algoritmy pro zpracování dat pro základní aplikační úlohy.
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
Znalosti a dovednosti jsou ověřovány zápočtem a zkouškou. Požadavky pro zápočet: zpracování zadané praktické úlohy. Účast na cvičeních je povinná, v případě nesplnění této podmínky je každý případ posuzován individuálně vyučujícím předmětu. Zkouška je ústní a pokrývá celé probrané učivo.
Učební cíle
Seznámit studenty se základními principy interakce záření s hmotou, s přístrojovou technikou užívanou v aplikacích strojového vidění, a s nejběžněji používanými metodami zpracování obrazu ve strojovém vidění.
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 N-AIŘ-P: Aplikovaná informatika a řízení, magisterský navazující, 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