Detail předmětu

Aplikace počítačového vidění

FEKT-LAPVAk. rok: 2011/2012

Předmět seznamuje s nejdůležitějšími úlohami počítačového vidění v technické praxi – měření rozměrů, polohy a orientace, inspekční systémy, OCR, rekonstrukce 3D objektů, navigace, analýza pohybu atd. Představuje implementaci základních principů využívaných v počítačovém vidění, parametry klasických i speciálních prostředků pro pořízení a zpracování obrazu. Látka je prezentována na reálných aplikacích řešených jak v akademické (např. Skupina počítačového vidění UAMT) tak i komerční sféře.

Jazyk výuky

čeština

Počet kreditů

5

Garant předmětu

Výsledky učení předmětu

Absolvent kurzu by měl být schopen zhodnotit možnosti nasazení kamerových systémů pro danou úlohu v praxi. Dále by měl zvládnout návrh, realizaci a nastavení některých jednodušších úloh počítačového vidění.

Prerekvizity

Jsou požadovány znalosti na úrovni bakalářského studia.

Plánované vzdělávací činnosti a výukové metody

Metody vyučování závisí na způsobu výuky a jsou popsány článkem 7 Studijního a zkušebního řádu VUT.

Způsob a kritéria hodnocení

Podmínky pro úspěšné ukončení předmětu stanoví každoročně aktualizovaná vyhláška garanta předmětu.

Osnovy výuky

1. Aplikace počítačového vidění
2. Základní fyzikální principy
3. Specifika hardwaru
4. Vývojové nástroje
5. Detekce objektů a měření v rovině
6. Defektoskopie a klasifikace
7. Optické 3D měření
8. Trasování objektů
9. Optické rozpoznávání znaků
10. Biometrie, medicína a biologie
11. Dopravní úlohy
12. Speciální aplikace
13. Rozšířená a virtuální realita

Učební cíle

Cílem kurzu je seznámit studenty s typickými aplikacemi počítačového vidění v průmyslu. Podrobně budou probrány všechny aspekty návrhu a nasazení kamerových systémů. V semestrálním projektu student navrhne, odladí a ověří jednoduchou úlohu počítačového vidění.

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

Vymezení kontrolované výuky a způsob jejího provádění stanoví každoročně aktualizovaná vyhláška garanta předmětu.

Prerekvizity a korekvizity

Doporučená literatura

Hlaváč V., Šonka M.: Počítačové vidění. Grada 1992. ISBN 80-85424-67-3. (CS)
Jahne B., Hausecker H., Geisler P.: Handbook of Computer Vision and Applications. Academic press 1999. ISBN 0-12-379770-5. (EN)

Zařazení předmětu ve studijních plánech

  • Program EEKR-ML magisterský navazující

    obor ML-KAM , 1 ročník, letní semestr, volitelný oborový

Typ (způsob) výuky

 

Přednáška

26 hod., nepovinná

Vyučující / Lektor

Osnova

1. Nasazení počítačového vidění v technické praxi - úvod, motivace, výhody a nevýhody, typická úskalí aplikace kamerových systémů, metodika vývoje zakázky
2. Základní fyzikální principy využitelné v počítačovém vidění
3. Specifika hardwaru pro pořízení a zpracování obrazu
4. Úlohy měření v rovině – přesná měření rozměrů , polohy, orientace
5. Detekce přítomnosti a kompletnosti výrobků, počítání objektů v obraze, klasifikace podle tvaru (obrysu), barvy, povrchových vlastností atd.
6. Defektoskopie, inspekční systémy – detekce povrchových vad výrobků, inspekce transparentních materiálů atd.
7. OCR – SPZ, čtení kódů, převod tištěné knihy do elektronické
8. Měření 3D rozměrů, měření objemu, 3D digitální modely
9. Navigace v prostoru, polohování robotů – 3D, sledování trajektorie
10. Pohyb – detekce pohybu, detekce pohybujícího se objektu, sledování trajektorie, trojrozměrné vlastnosti objektů. Dopravní úlohy – měření rychlosti, detekce vozidel projíždějících na červenou, detekce krizových stavů
11. Analýza biologických obrazů, měření biometrických údajů
12. Další aplikace - bezkontaktní měření teploty (termokamery), měření deformací (interferometrie), analýza snímků hvězdné oblohy
13. Počítačové vidění ve spojení s počítačovou grafikou = virtualizovaná realita

Laboratorní cvičení

26 hod., povinná

Vyučující / Lektor

Osnova

Individuálně zadávané projekty v době trvání celého kurzu. Studentům budou přiděleny projekty řešící dílčí problémy spojené s výzkumnými úlohami Skupiny počítačového vidění UAMT. Tematické okruhy:
- měření rozměrů
- detekce a rozpoznávání povrchových vad elektronických součástek
- rozpoznávání předmětů v obraze
- 3D úlohy
- monitorování dopravní situace
- a další