Detail předmětu

Strojové vidění

FSI-VSV-AAk. rok: 2025/2026

Předmět poskytuje přehled o principu vzniku digitální fotografie a jejím následném zpracování pro vizuální inspekční úlohy v průmyslové výrobě.

Jazyk výuky

angličtina

Počet kreditů

5

Garant předmětu

doc. Ing. Pavel Škrabánek, Ph.D.

Zajišťuje ústav

Ústav automatizace a informatiky (ÚAI)

Vstupní znalosti

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

Pravidla hodnocení a ukončení předmětu

Znalosti a dovednosti jsou ověřovány zápočtem a zkouškou. Požadavky pro zápočet: zpracování zadané praktické úlohy. Účast na přednáškách je doporučená, účast na cvičeních je povinná. Cvičení, která nemůže student absolvovat v řádné termínu je možno nahradit v termínu náhradním. 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.

 

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.

Základní literatura

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/
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
MCMANAMOM, Paul. Field Guide to Lidar. 1. Bellingham, Washington 98227-0010 USA: SPIE, 2015. ISBN 9781628416541.
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

Doporučená literatura

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.
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.
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.
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 plánech

  • Program N-ENG-Z magisterský navazující 1 ročník, zimní semestr, doporučený kurs

Typ (způsob) výuky

 

Přednáška

26 hod., nepovinná

Vyučující / Lektor

doc. Ing. Pavel Škrabánek, Ph.D.

Osnova

  1. Úvod, interakce záření s hmotou, vznik obrazu, komponenty systémů strojového vidění, typické aplikace strojového vidění

  2. Geometrie osvětlení a její vliv na výsledný obraz, zdroje záření pro strojové vidění, osvětlení ve viditelném, infračerveném a ultrafialovém spektru

  3. Objektivy s perspektivní projekcí – ohnisková vzdálenost, clonová závěrka a základní pojmy související s perspektivní projekcí, mezikroužky, hloubka ostrosti, vady objektivů a jejich kompenzace, rozlišení objektivů, telecentrické objektivy

  4. Fotodioda, CMOS snímače, elektronické závěrky, kvantová účinnost snímačů, vznik digitálního obrazu, elektronické obvody kamer a jejich vliv na vznik šumu

  5. Optické filtry a jejich použití ve strojové vidění, snímání vícepásmových obrazů, přístrojová technika pro strojové vidění (řádkové a maticové digitální kamery, zdroje světla, optické filtry, objektivy)

  6. Návrh přístrojové částí systému strojového viděni (zpracování zadání, sběr a vyhodnocení dat, dokumentace)

  7. Histogram obrazu, transformace jasové stupnice, geometrické transformace, interpolace

  8. Úvod do filtrace v prostorové oblasti, obnova obrazu postiženého šumem, detekce hran

  9. Segmentace obrazu

  10. Morfologické transformace a jejich využití ve zpracování obrazu

  11. Vyhodnocování upraveného obrazu (detekce tvarů, detekce shluků, měření vzdáleností a úhlů)

  12. Klasifikace obrazu

  13. Detekce objektů v obraze

Laboratorní cvičení

26 hod., povinná

Vyučující / Lektor

doc. Ing. Pavel Škrabánek, Ph.D.

Osnova

  • Úvod do problematiky předmětu, bezpečnost práce v laboratoři.
  • Instalace a ovládání osvětlovačů, instalace a nastavení objektivů, práce s optickými filtry.
  • Připojení průmyslových kamer a jejich konfigurace.
  • Software pro návrh a implementaci zpracovatelského řetězce pro zpracování obrazových dat.
  • Návrh a implementace sytému počítačového vidění pro zadanou úlohu.