Strojové vidění (FSI-VSV)

Akademický rok 2021/2022
Garant: prof. RNDr. Ing. Jiří Šťastný, CSc.  
Garantující pracoviště: ÚAI všechny předměty garantované tímto pracovištěm
Jazyk výuky: čeština
Cíle předmětu:
Cílem předmětu je, aby studenti pochopili základní principy vzniku a zpracování digitální fotografie a seznámili se specifiky snímání obrazu pro průmyslové a vědecké aplikace.
Výstupy studia a kompetence:
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.
Obsah předmětu (anotace):
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.
Metody vyučování:
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.
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.
Typ (způsob) výuky:
    Přednáška  13 × 2 hod. nepovinná                  
    Laboratorní cvičení  13 × 2 hod. povinná                  
Osnova:
    Přednáška 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 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
Literatura - základní:
1. SZELISKI, Richard. Computer Vision: Algorithms and Applications [online]. 1. London: Springer, 2010 [cit. 2019-02-19]. Texts in computer science. ISBN 978-1-84882-935-0. Dostupné z: https://www.springer.com/gp/book/9781848829343
2. BATCHELOR, Bruce G. Machine vision handbook: with 1295 figures and 117 tables [online]. 1. London: Springer, [2012] [cit. 2019-02-19]. ISBN 978-1-84996-169-1. Dostupné z: https://link.springer.com/referencework/10.1007%2F978-1-84996-169-1
3. HLAVÁČ, Václav a Miloš SEDLÁČEK. Zpracování signálů a obrazů. Fourth edition. Praha: Vydavatelství ČVUT, 2000. ISBN 80-010-2114-9.
4. GONZALEZ, Rafael C. a Richard E. WOODS. Digital image processing. Fourth edition. New York: Pearson, [2018]. ISBN 978-0133356724.
5. A Practical Guide to Machine Vision Lighting. Automated Test and Automated Measurement Systems - National Instruments [online]. National Instruments, 2019, 30. ledna 2017 [cit. 2019-02-19]. Dostupné z: http://www.ni.com/white-paper/6901/en/
6. MCMANAMOM, Paul. Field Guide to Lidar. 1. Bellingham, Washington 98227-0010 USA: SPIE, 2015. ISBN 9781628416541.
Literatura - doporučená:
1. HAVEL, Otto. Strojové vidění I: Principy a charakteristiky. Automa. Automa – časopis pro automatizační techniku, s. r. o., 2008, 14(1), 42-45. ISSN 1210-9592.
2. HAVEL, Otto. Strojové vidění II: Úlohy, nástroje a algoritmy. Automa. Automa – časopis pro automatizační techniku, s. r. o., 2008, 14(2), 54-56. ISSN 1210-9592.
3. HAVEL, Otto. Strojové vidění III: Kamery a jejich části. Automa. Automa – časopis pro automatizační techniku, s. r. o., 2008, 14(3), 42-44. ISSN 1210-9592.
4. HAVEL, Otto. Strojové vidění IV: Osvětlovače. Automa. Automa – časopis pro automatizační techniku, s. r. o., 2008, 14(4), 47-49. ISSN 1210-9592.
Zařazení předmětu ve studijních programech:
Program Forma Obor Spec. Typ ukončení   Kredity     Povinnost     St.     Roč.     Semestr  
N-AIŘ-P prezenční studium --- bez specializace -- zá,zk 5 Povinný 2 2 Z