19M061IVS - Industrijski video sistemi

Specifikacija predmeta
Naziv		Industrijski video sistemi
Akronim		19M061IVS
Studijski program		Elektrotehnika i računarstvo
Modul
Tip studija		master akademske studije
Nastavnik (predavač)		prof. dr Slobodan Petričević
Nastavnik/saradnik (vežbe)		prof. dr Slobodan Petričević
Nastavnik/saradnik (DON)
Broj ESPB		6.0	Status predmeta	izborni
Uslovljnost drugim predmetima		nema
Ciljevi izučavanja predmeta		Upoznavanje studenata sa primenama industrijskih video sistema i praktičnim problemima koji se javljaju prilikom njihovog dizajna i realizacije.
Ishodi učenja (stečena znanja)		Osposobljenost studenata za definisanje tehničkih zahteva i integraciju industrijskog video sistema sa proizvodnim procesom. Upoznavanje studenata sa različitim kontrolnim sistemima baziranim na obradi slike.
Sadržaj predmeta
Sadržaj teorijske nastave		Uvod u dizajn industrijskih video sistema (IVS). Projektovanje sistema za osvetljenje. Optičke filtri i sočiva. Kamere - interfejsi, parametri rada, okidanje, šum. Uređaji za akviziciju 3D slika. Kalibracija kamere. 3D rekonstrukcija. Pronalaže šablona u slikama. Kalibracija robota i kamere. Primena konvolucionih neuralnih mreža u IVS. IVS u samovozećim automobilima. Primeri realizovanih IVS.
Sadržaj praktične nastave		Rešavanje izabranih problema korišćenjem Python ili C++ programskog okruženja i OpenCV biblioteke funkcija, kao i u stadardnim softverskim paketima za realizaciju IVS (LabVIEW, Adaptive Vision Studio). Primena osnovnim algoritama za IVS: pozicioniranje, verifikacija, merenje dimenzija, očitavanje kodova, detekcija defekata, poređenje boja.
Literatura
C. Steger, M. Ulrich, C. Wiedemann, "Machine Vision Algorithms and Applications", Wiley-VCH, 2018. C. Demant, B. Streicher-Abel, C. Garnica, "Industrial Image Processing - Visual Quality Control in Manufacturing", Springer, 2013. Alexander Hornberg, "Handbook of Machine and Computer Vision - The Guide for Developers and Users", Wiley-VCH, 2017. A. Kaehler, G. Bradski, "Learning OpenCV 3", O’Reilly Media, 2017. B. G. Batchelor, "Machine Vision Handbook", Springer, 2012.
Broj časova aktivne nastave nedeljno tokom semestra/trimestra/godine
Predavanja	Vežbe	DON	Studijski i istraživački rad	Ostali časovi
3	1
Metode izvođenja nastave		predavanja, auditorne vežbe, vežbe na računaru, istraživački rad
Ocena znanja (maksimalni broj poena 100)
Predispitne obaveze		Poena	Završni ispit	Poena
Aktivnosti u toku predavanja			Pismeni ispit
Praktična nastava		30	Usmeni ispit	40
Projekti
Kolokvijumi
Seminari		30