Почетна

Информације о предмету

Спецификација предмета
Назив предмета Машинска визија
Акроним 13М041МВ
Студијски програм Електротехника и рачунарство
Модул модул Електроника
Тип студија мастер академске студије
Наставник (за предавања) доц. др Ненад Јовичић
Наставник/сарадник (за вежбе)
Наставник/сарадник (за ДОН) доц. др Ненад Јовичић
ас. мс Марија Јанковић
Број ЕСПБ 6 Статус предмета изборни
Услов Положен испит из предмета Дигитална обрада слике на основним академским студијама.
Циљ предмета Циљ курса је упознавање студената са методама и технологијама које се користе у аутоматизованим системима мерења и контроле на основу обраде слике. Посебна пажња поклања се развоју и имплементацији алгоритама за обраду слике коришћењем савремених развојних окружења и напредних хардверских платформи са орјентацијом на примену у индустрији.
Исход предмета Студенти ће стећи основна знања о методама и елементима система машинске визије, и поступцима интеграције хардверских и софтверских елемената у циљу реализације система специфицираних функционалних захтева. На основу стечених знања студенти ће бити у стању да самостално анализирају, пројектују и реализују индустријске системе машинске визије.
Садржај предмета
Садржај теоријске наставе Функције, архитектура и основне компоненте система за машинску визију. Формирање слике, сензори слике, формирање и анализа слике у проширеном спектру. Оптика. Oсветљење. Повезивање сензора и подсистема за обраду слике. Компактни системи. Стереовизија. Софтверске и хардверске имплементације алгоритама за обраду слике. Интеграција и реализација лабораторијског модела система машинске визије.
Садржај практичне наставе Израда пројеката на лабораторијском моделу који се састоји од рачунара са софтвером за обраду слике, модела производног процеса који се аутоматизује и система за аквизицију слике.
Литература
1Davies, E.R., 2012. Computer and machine vision: theory, algorithms, practicalities. Academic Press.
2Hornberg, A. ed., 2007. Handbook of machine vision. John Wiley & Sons.
3Snyder, W.E. and Qi, H., 2010. Machine vision. Cambridge University Press.
4Dawson-Howe, K., 2014. A practical introduction to computer vision with OpenCV. John Wiley & Sons.
Број часова активне наставе недељно током семестра/триместра/године
Предавања Вежбе ДОН Студијски и истраживачки рад Остали часови
3 2
Методе извођења наставе Предавања. Вежбе и израда пројеката на лабораторијском моделу.
Оцена знања (максимални број поена 100)
Предиспитне обавезе Поена Завршни испит Поена
Активности у току предавања Писмени испит
Практична настава Усмени испит 40
Пројекти
Колоквијуми 20
Семинари 40