Навигација

13М041МВ - Машинска визија

Спецификација предмета
НазивМашинска визија
Акроним13М041МВ
Студијски програмЕлектротехника и рачунарство
Модулмодул Електроника
Тип студијамастер академске студије
Наставник (предавач)
Наставник/сарадник (вежбе)
    Наставник/сарадник (ДОН)
    Број ЕСПБ6.0Статус предметаизборни
    Условљност другим предметимаПоложен испит из предмета Дигитална обрада слике на основним академским студијама.
    Циљеви изучавања предметаЦиљ 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.
    Исходи учења (стечена знања)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 наставеФункције, 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 наставеИзрада 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
    1. Davies, E.R., 2012. Computer and machine vision: theory, algorithms, practicalities. Academic Press.
    2. Hornberg, A. ed., 2007. Handbook of machine vision. John Wiley & Sons.
    3. Snyder, W.E. and Qi, H., 2010. Machine vision. Cambridge University Press.
    4. Dawson-Howe, K., 2014. A practical introduction to computer vision with OpenCV. John Wiley & Sons.
    Број часова активне наставе недељно током семестра/триместра/године
    ПредавањаВежбеДОНСтудијски и истраживачки радОстали часови
    32
    Методе извођења наставеПредавања. Вежбе и израда пројеката на лабораторијском моделу.
    Оцена знања (максимални број поена 100)
    Предиспитне обавезеПоенаЗавршни испитПоена
    Активности у току предавањаПисмени испит
    Практична наставаУсмени испит40
    Пројекти
    Колоквијуми20
    Семинари40