Navigacija

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)
Nastavnik/saradnik (vežbe)
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
    1. C. Steger, M. Ulrich, C. Wiedemann, "Machine Vision Algorithms and Applications", Wiley-VCH, 2018.
    2. C. Demant, B. Streicher-Abel, C. Garnica, "Industrial Image Processing - Visual Quality Control in Manufacturing", Springer, 2013.
    3. Alexander Hornberg, "Handbook of Machine and Computer Vision - The Guide for Developers and Users", Wiley-VCH, 2017.
    4. A. Kaehler, G. Bradski, "Learning OpenCV 3", O’Reilly Media, 2017.
    5. 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