Navigacija

13M041MV - Mašinska vizija

Specifikacija predmeta
Naziv Mašinska vizija
Akronim 13M041MV
Studijski program Elektrotehnika i računarstvo
Modul modul Elektronika
Tip studija master akademske studije
Nastavnik (predavač)
Nastavnik/saradnik (vežbe)
    Nastavnik/saradnik (DON)
    Broj ESPB 6.0 Status predmeta izborni
    Uslovljnost drugim predmetima Položen ispit iz predmeta Digitalna obrada slike na osnovnim akademskim studijama.
    Ciljevi izučavanja predmeta Cilj kursa je upoznavanje studenata sa metodama i tehnologijama koje se koriste u automatizovanim sistemima merenja i kontrole na osnovu obrade slike. Posebna pažnja poklanja se razvoju i implementaciji algoritama za obradu slike korišćenjem savremenih razvojnih okruženja i naprednih hardverskih platformi sa orjentacijom na primenu u industriji.
    Ishodi učenja (stečena znanja) Studenti će steći osnovna znanja o metodama i elementima sistema mašinske vizije, i postupcima integracije hardverskih i softverskih elemenata u cilju realizacije sistema specificiranih funkcionalnih zahteva. Na osnovu stečenih znanja studenti će biti u stanju da samostalno analiziraju, projektuju i realizuju industrijske sisteme mašinske vizije.
    Sadržaj predmeta
    Sadržaj teorijske nastave Funkcije, arhitektura i osnovne komponente sistema za mašinsku viziju. Formiranje slike, senzori slike, formiranje i analiza slike u proširenom spektru. Optika. Osvetljenje. Povezivanje senzora i podsistema za obradu slike. Kompaktni sistemi. Stereovizija. Softverske i hardverske implementacije algoritama za obradu slike. Integracija i realizacija laboratorijskog modela sistema mašinske vizije.
    Sadržaj praktične nastave Izrada projekata na laboratorijskom modelu koji se sastoji od računara sa softverom za obradu slike, modela proizvodnog procesa koji se automatizuje i sistema za akviziciju slike.
    Literatura
    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.
    Broj časova aktivne nastave nedeljno tokom semestra/trimestra/godine
    Predavanja Vežbe DON Studijski i istraživački rad Ostali časovi
    3 2
    Metode izvođenja nastave Predavanja. Vežbe i izrada projekata na laboratorijskom modelu.
    Ocena znanja (maksimalni broj poena 100)
    Predispitne obaveze Poena Završni ispit Poena
    Aktivnosti u toku predavanja Pismeni ispit
    Praktična nastava Usmeni ispit 40
    Projekti
    Kolokvijumi 20
    Seminari 40