Předmět Metody zpracování dat a obrazu (KSR / MZO)

Na serveru studentino.cz naleznete nejrůznější studijní materiály: zápisky z přednášek nebo cvičení, vzorové testy, seminární práce, domácí úkoly a další z předmětu KSR / MZO - Metody zpracování dat a obrazu, Fakulta strojní, Technická univerzita v Liberci (TUL).

Materiál	Typ	Datum	Počet stažení

Obsah

Přednášky:1. Základy informačních systémů v medicínské praxi.2. Informační systémy a databázové systémy. Multimediální medicínská data.3. Zpracování dat ve formě signálů.4. Základy práce se signály, filtrace, analýza, vyhodnocení.5. Základy získání obrazu (CCD, CMOS, rentgen, magnetická rezonance, ultrazvuk, CT,?)6. Snímače, jejich typy a funkce, barevné snímání, plošné a řádkové snímače, šum, vinětce, blooming.7. Velikosti snímačů, jejich rozlišení, rozsah spektra, barevná škála, expoziční časy, závěrka, interface, výstupní signál, vstupní signál pro řízení kamer.8. Inteligentní kamery, kamerové senzory, řádkové kamery. 3D kamery.9. Optika kamery a objektivy, jejich zkreslení. Expozice a základní parametry při snímání. Typy osvětlení.10. Základní principy práce s obrazem, základy zpracování obrazu, prahování, předzpracování obrazu, matematická morfologie, konvoluce, transformace, softwarové filtry.11. Příklady využití strojního vidění. Využití fraktální geometrie (základy fraktální geometrie, odhad fraktální dimenze, aplikace).12. Získání 3D obrazů (základní principy).13. Využití obrazových dat v medicínské praxi 1 (operace na dálku, vyhodnocování obrazu, rehabilitace).14. Využití obrazových dat v medicínské praxi 2 (počítač jako součást diagnostických, terapeutických a správních systémů, systémy budoucnosti).Osnova cvičení:1. Formy dat v medicínské praxi.2. Práce s databázemi.3. Možnosti zpracování digitálních a analogových signálů. 4. Vzorkovací frekvence, filtry.5. Popis a charakteristika komunikačního protokolu základních sběrnic (RS232, CAN, PROFIBUS, DEVICE NET atd.)6. Seznámení s typy kamer a jejich zapojením. Praktické propojení kamer studenty.7. Experimenty se základními typy kamer. Nastavení kamer, vliv expozice, vztah mezi clonou a závěrkou, vliv ohniskové vzdálenosti kamery.8. Seznámení se základními typy používaných softwarů pro řízení kamer a zpracování dat z kamer.9. Parametrizace systému pro obrazovou analýzu ? detekce objektů pro propojení s robotem.10. Parametrizace inteligentní kamery ? detekce tvaru, hodnocení zda tvar odpovídá specifikovaným požadavkům.11. Práce se softwarem LabView a Matlab ? připojení kamery.Práce se softwarem LabView a Matlab ? základní úlohy zpracování obrazu: detekce hran, detekce objektu, rozpoznání objektu a textu.12. Návrh vlastního vizualizačního systému 1 (propojení: kamera, objektiv, osvětlení, nastavení kamery, jednoduchý software na zpracování obrazu,?).13. Návrh vlastního vizualizačního systému 2 (propojení: kamera, objektiv, osvětlení, nastavení kamery, jednoduchý software na zpracování obrazu,?).14. Závěrečný test

Získané způsobilosti

Student získá znalosti z oblasti senzoriky, vizualizace technologické scény (machine vision) a jejich aplikace na výrobních linkách a robotizovaných pracovištích, snímacích čipů, průmyslové kamery a osvětlení, objektivy, typy přenosu dat a interface.

Literatura

Hotař. V. Úvod do problematiky strojového vidění. Připravovaná skripta, 148 stran. ZELINKA, I., VČELAŘ, F., ČANDÍK, M. Fraktální geometrie - principy a aplikace. Praha: Nakladatelství BEN - technická literatura, 2006. &, &. SONKA, M., HLAVAC, V., BOYLE, R. Image Processing, Analysis, and Machine Vision. Pacific Grove: Books/Cole Publishing Company, 1998. HOTAŘ, V. Metodika popisu průmyslových dat pomocí fraktální geometrie. Liberec: Technická univerzita v Liberci, 2008. HLAVÁČ, V., SEDLÁČEK, M. Zpracování signálů a obrazů. ČVUT FEL, Praha, 2001.

Požadavky

Absolvování přednášek a cvičení, vypracování semestrální práce dle individuálního zadání a zvládnutí zápočtového testu.

Garant

Ing. Vlastimil Hotař, Ph.D.

Vyučující

Ing. Vlastimil Hotař, Ph.D.