 prof.
dr. Franc Solina,
Fakulteta za računalništvo in informatiko,
Ljubljana |
|
Povzetek
Podan bo pregled razvoja računalniškega vida od 70-tih let
prejšnjega stoletja do danes. Računalniški vid je precej heterogena
znanstvena disciplina, za katero ne obstaja niti standardna definicija, niti
standardna formulacija, kako naj se rešuje probleme na tem področju. Obstaja
cela vrsta specifičnih metod za reševanje ozko definiranih nalog, ki se jih
težko generalizira na širši krog aplikacij. Mnogo metod in aplikacij je še
na stopnji bazičnih raziskav, toda mnogo metod se na drugi strani že
uporablja v komercialnih produktih.
Razloženo bo, kako je računalniški vid povezan z drugimi
disciplinami kot so umetna inteligenca, fizika, biologija oziroma
psihologija, procesiranjem slik in računalniško grafiko.
Računalniški vid je bil zaradi visokih zahtev po procesorski in
spominski kapaciteti nekdaj rezerviran le za področja, ki so zmogla visoke
vložke (vojaške, medicinske, industrijske aplikacije). Danes pa je možno
zaradi višjih in cenejših procesorskih kapacitet ter cenenih vizualnih
senzorjev metode računalniškega vida implementirati že na namiznih
računalnikih. Zato je spekter problemov, ki se ga danes lotevamo z metodami
računalniškega vida veliko širši in bogatejši. Zaradi večje zmogljivosti
računalnikov se razvijajo metode za interpretacijo video sekvenc in metod,
ki delajo v realnem času.
Tipične naloge računalniškega vida kot so razpoznavanje in
sledenje objektov ter interpretacija scen se danes ne uporabljajo le na
tradicionalnih področjih uporabe, na primer v industriji in medicini, temveč
segajo danes tudi na tako različna področja kot sta arheologija na eni in
zagotavljanje varnosti in nadzor na drugi strani.
|
 prof.
dr. Franjo Pernuš,
Fakulteta za elektrotehniko,
Ljubljana |
|
Povzetek
Avtomatska obdelava in analiza slik prodirata na številna
področja, med katerimi zaradi zahtev po natančnosti, zanesljivosti,
ponovljivosti, hitrosti in avtonomnosti izrazito izstopata področji medicine
in vizualne kontrole kakovosti v industriji. Temeljna naloga obdelave in
analize slik v medicini je razpoznavanje in analiza anatomskih struktur in
funkcij le-teh, v industriji pa avtomatsko vizualno pregledovanje surovin in
izdelkov. Sistemi za obdelavo slik in videa pa se širijo tudi v manj
nadzorovana okolja, kot so na primer video nadzorni sistemi in sistemi za
analizo gibanja na področju športa.
Predstavljena bo uporaba digitalne obdelave slik na področjih
biomedicine, kontrole kakovosti izdelkov in analize gibanja igralcev v
športu. Poudarek bo predvsem na znanstveno raziskovalnem delu Laboratorija
za slikovne tehnologije na omenjenih treh področjih. Predstavljeni bodo tudi
primeri uspešnih prenosov znanj iz akademskega v industrijsko okolje.
1) Obdelava in analiza biomedicinskih slik
Biomedicinske slike (rentgenske, MRI, CT, ultrazvočne, PET, itd.)
predstavljajo neprecenljiv vir informacij, ki je potrebna za odkrivanje,
vrednotenje in razumevanje normalnih in bolezenskih stanj, za načrtovanje in
izvedbo terapevtskih posegov ter spremljanje učinkov le-teh. Ključna
postopka analize in obdelave biomedicinskih slik sta razgradnja (segmentacija)
in poravnava (registracija) slik. Z razgradnjo izločimo osnovne sestavne
dele slik, kot so: celice, tkiva in organi. Razgrajeno sliko lahko nato
uporabimo za kvantitativne meritve, načrtovanje in simulacijo kirurških
posegov, itd. Poravnava slik je poleg segmentacije trenutno ena
najpomembnejših raziskovalnih tem na področju analize in obdelave
medicinskih slik. Razlogov za to je več: a) s poravnavo dveh ali več slik
pacienta, zajetih z različnimi tehnikami slikanja, združimo komplementarno
informacijo o zgradbi in funkciji določenega organa ali tkiva, kar lahko
olajša diagnosticiranje in načrtovanje operacij; b) s pomočjo poravnave slik
pacienta, zajetih z isto tehniko vendar ob različnih časih, lahko
kvantitativno in kvalitativno vrednotimo razvoj bolezni ali pa učinke
zdravljenja; c) s poravnavo slik različnih oseb lahko gradimo digitalne
atlase organov in tkiv ter primerjamo organe in tkiva posameznega pacienta s
statistiko, ki jo daje atlas in d) poravnava predoperativnih slik in načrta
operacije s slikami pacienta v operacijski dvorani omogoča izvedbo t.i.
slikovno podprtih kirurških posegov, ki so natančni in minimalno invazivni.
2) Vizualna kontrola kakovosti izdelkov
Avtomatizacija vizualne (očne) kontrole kvalitete surovin,
sestavnih delov in končnih izdelkov je ena zadnjih možnosti racionalizacije
v industriji, ki je danes visoko avtomatizirana. Ugotavljanje kvalitete med
proizvodnim procesom in končna kontrola kvalitete izdelkov predstavljata
velik strošek v elektrotehnični, strojni, farmacevtski, lesni, prehrambeni
in drugih industrijah. Z vedno ostrejšimi zahtevki po kontroli kvalitete se
povečuje tudi potreba po avtomatiziranem vizualnem pregledovanju izdelkov s
pomočjo integriranih sistemov z računalniškim vidom (ISRV). ISRV je
definiran kot sistem, ki je z optičnim brezkontaktnim zaznavanjem sposoben
zajeti eno ali več slik, jih obdelati, analizirati in izmeriti različne
značilnice z namenom, da sprejme določeno odločitev. Poenostavljeno, ISRV
nadomešča človekov vid in njegovo presojo. Najprej bodo predstavljeni in
ilustrirani najpomembnejši razlogi za uporabo sistemov z računalniškim
vidom, potem pa bodo predstavljeni sistemi (Eta Cerkno, Iskraemeco, Krka,
Lek, Trimo), ki smo jih razvili v Laboratoriju za slikovne tehnologije in
podjetju SENSUM.
3) Analiza gibanja igralcev v timskih športih
Sledenje, analiza, razpoznavanje in razumevanje gibanja ter
individualnih in skupinskih aktivnosti iz video posnetkov omogoča samodejno
analizo športnih dogodkov. Predstavljena bosta primera analize igralcev
rokometa in squasha.
|
| |
|
Kratka biografija
Prof. dr. Franjo Pernuš se je rodil leta 1952 v Subotici. Na
Fakulteti za elektrotehniko Univerze v Ljubljani je diplomiral leta 1976,
magistriral leta 1979 in doktoriral leta 1991. Od leta 1976 do danes je
zaposlen na Fakulteti za elektrotehniko. Trenutno je redni profesor za
področje elektrotehnika, predstojnik Laboratorija za slikovne tehnologije in
prodekan za znanstveno raziskovalno dejavnost.
Znanstveno in strokovno deluje na področjih računalniškega vida,
računalniške analize in obdelave slik ter uporabi računalniškega vida v
biomedicini in industriji. Rezultate raziskav je objavil v cca 150
recenziranih prispevkih. Je član uredniškega odbora 2 mednarodnih in ene
domače revije, član programskega odbora različnih mednarodnih konferenc in
od leta 2002 predsedujoči tehničnega odbora TC9 (Biomedical Image Analysis)
mednarodnega združenja »International Association for Pattern Recognition«.
Je tudi ekspert-ocenjevalec Evropske komisije in je leta 2001 ocenjeval
projekte 5. okvirnega programa EU.
Med leti 1977 in 1999 je bil sodelavec na 22 znanstveno
raziskovalnih projektih. Od leta 2000 je bil nosilec enega temeljnega in
dveh aplikativnih projektov MVŠZT ter 5 projektov za industrijo (Lek, Krka,
Iskraemeco, Sensum). Od leta 1999 je vodja programske skupine Funkcije in
tehnologije kompleksnih sistemov. Bil je tudi partner na projektu 5. OP EU
in nosilec projekta, ki ga financira Philips Medical Systems, Nizozemska.
Znanstvene in raziskovalne dosežke uspešno prenaša v industrijsko
okolje. S svojo skupino je izdelal vrsto naprav za kontrolo kakovosti
izdelkov z računalniškim vidom, ki so danes v uporabi v Leku, Krki in
Iskraemecu. Za tehnološke dosežke je s svojima študentoma leta 1999 prejel
Zoisovo priznanje. Leta 2000 je s tremi mladimi raziskovalci ustanovil
visokotehnološko podjetje SENSUM d.o.o., ki raziskuje, razvija, proizvaja in
prodaja sisteme z računalniškim vidom za farmacevtsko industrijo. Podjetje
SENSUM danes zaposluje 4 ljudi, od tega 2 z doktoratom znanosti in enega
doktoranda. |
