pdf online - netfei

Vysoká škola báňská – Technická univerzita Ostrava
DIAGNOSTICKÉ A TESTOVACÍ
SYSTÉMY
OPTICKÁ DIAGNOSTIKA
učební text
Petra Rajmanová
Zdeněk Slanina
David Vala
Ostrava 2014
Název:
Diagnostické a testovací systémy – Optická diagnostika
Autor:
Ing. Petra Rajmanová, Ing. Zdeněk Slanina, Ph.D., Ing.
David Vala
Vydání:
první, 2014
Počet stran:
171
Studijní materiály pro studijní obor Měřicí a řídicí technika, FEI
Jazyková korektura: nebyla provedena.
Určeno pro projekt:
Operační program Vzdělávání pro konkurenceschopnost
Název: NETFEI - Rozvoj sítí a partnerství mezi Fakultou elektrotechniky a informatiky
VŠBTUO a podnikatelským sektorem a institucemi terciálního vzdělávání
Číslo: CZ.1.07/2.4.00/31.0031
Realizace: Vysoká škola báňská – Technická univerzita Ostrava
Projekt je spolufinancován z prostředků ESF a státního rozpočtu ČR
© VŠB – Technická univerzita Ostrava
ISBN 978-80-248-3530-3
OBSAH
1
ZÁKLADNÍ POJMY Z OBLASTI OPTICKÉ DIAGNOSTIKY.................................................. 7
1.1.
1.2.
1.3.
1.4.
1.4.1
1.4.2
1.5.
1.6.
1.7.
1.8.
1.9.
1.10.
1.10.1
1.10.2
2
SPEKTRA.................................................................................................................. 16
2.1.
2.2.
2.3.
3
Spektrální optické metody emisní ............................................................................... 20
Luminiscenční metody ................................................................................................ 22
Spektrální optické metody absorbční .......................................................................... 23
Kamerové systémy .................................................................................................. 26
4.1.
4.2.
4.3.
4.4.
4.4.3
4.4.4
4.4.5
4.5.
4.5.1
4.5.3
4.6.
4.6.1
4.6.3
4.7.
4.8.
4.9.
4.9.1
5
Druhy spekter ............................................................................................................ 16
Spektrální analýza ...................................................................................................... 17
Spektroskop ............................................................................................................... 18
SPEKTROGRAFIE ...................................................................................................... 20
3.1.
3.2.
3.3.
4
Vlastnosti a parametry elektromagnetického záření ...................................................... 7
Elektromagnetické záření ............................................................................................. 8
Rozdělení optických metod pro diagnostiku .................................................................. 9
Nespektrální optické metody ...................................................................................... 10
Interferometrie .......................................................................................................... 10
Refraktometrie........................................................................................................... 11
Polarimetrie ............................................................................................................... 13
Turbidimetrie ............................................................................................................. 13
Nefelometrie.............................................................................................................. 13
Spektrální metody ...................................................................................................... 14
Objektivní metody...................................................................................................... 14
Subjektivní metody .................................................................................................... 14
Lupa........................................................................................................................... 14
Dalekohled................................................................................................................. 15
Historie kamer ........................................................................................................... 26
Rozdělení maker ........................................................................................................ 26
Digitální systémy CCTV ............................................................................................... 26
IP kamery ................................................................................................................... 28
Obrazové snímače ...................................................................................................... 29
Senzory CCD (Charge Coupled Devices) ....................................................................... 31
CMOS senzory (Complementary Metal Oxide Semiconductors) ................................... 35
Architektura kamerového systému ............................................................................. 35
Kamerový systém založený na DVR ............................................................................. 35
Kamerový systém založený na klientském SW ............................................................. 36
Schéma video prostředí .............................................................................................. 38
Zachycení obrazu........................................................................................................ 38
Zpracování obrazu ...................................................................................................... 39
Inteligentní kamery .................................................................................................... 40
Bezpečnostní kamerové systémy ................................................................................ 41
Princip snímání obrazu ............................................................................................... 41
Video Image analysis .................................................................................................. 42
Senzory barev .......................................................................................................... 43
5.1.
5.2.
5.2.1
Mísení barev .............................................................................................................. 44
Barevné modely ......................................................................................................... 45
RGB model ................................................................................................................. 45
5.2.5
5.2.8
5.3.
5.4.
5.4.1
6
SENZORY JASU......................................................................................................... 55
6.1.
6.1.1
6.1.2
6.1.4
6.2.
6.2.1
6.2.2
6.2.3
6.3.
6.3.1
6.3.2
6.3.3
7
Fotometrické veličiny ................................................................................................. 55
Světelný tok ɸ [lm]..................................................................................................... 55
Svítivost I [cd] ............................................................................................................ 55
Luminance L [cd/m2] .................................................................................................. 57
Jas ............................................................................................................................. 58
Kontrast jasu K ........................................................................................................... 59
Optický klam .............................................................................................................. 59
Jas a barva ................................................................................................................. 62
Jasoměr ..................................................................................................................... 63
Fyzikální metoda ........................................................................................................ 63
Vizuální metoda ......................................................................................................... 66
Jasový analyzátor ....................................................................................................... 67
Zdroje světla ........................................................................................................... 70
7.1.
7.2.
7.3.
7.4.
7.4.1
7.4.2
7.5.
7.6.
7.7.
7.8.
8
Lab (L*a*b) model ...................................................................................................... 47
Převod mezi jednotlivými modely ............................................................................... 49
Metody a typy zařízení pro hodnocení barev ............................................................... 49
Detekce barvy = colour sensors ................................................................................... 50
Detekce a třídění produktů podle barev se snímači Sick CVS1 A CVS2 .......................... 51
Šíření světla ............................................................................................................... 70
Optické prostředí ....................................................................................................... 71
Vlnové vlastnosti světla .............................................................................................. 72
Zdroj světla ................................................................................................................ 78
Vlastní a nevlastní zdroje světla .................................................................................. 78
Přírodní a umělé světelné zdroje................................................................................. 78
Žárovka ...................................................................................................................... 79
Výbojka...................................................................................................................... 82
Zářivka ....................................................................................................................... 85
LED (Light Emitting Diode) svítidla .............................................................................. 88
Termokamery .......................................................................................................... 91
8.1.
8.1.1
8.1.2
8.2.
8.2.1
8.2.2
8.3.
8.3.1
8.4.
8.4.1
8.4.2
8.5.
8.6.
8.6.1
8.6.2
8.6.3
8.6.4
8.6.5
8.6.6
Fyzikální principy termografie ..................................................................................... 91
Vnitřní energie tělesa ................................................................................................. 91
Teplo ......................................................................................................................... 92
Teplota [TK] ............................................................................................................... 93
Měření teploty ........................................................................................................... 94
Invazivní měření teploty ............................................................................................. 94
Mikrovlnná radiometrie = Infrared Thermomentry ...................................................... 97
Emisivita .................................................................................................................... 98
Termografie ..............................................................................................................101
Komparativní termografie .........................................................................................101
Bezkontaktní měření teplot .......................................................................................102
Termogram ...............................................................................................................102
Termokamera ...........................................................................................................103
Optika .......................................................................................................................103
Detektor ...................................................................................................................104
Elektronika pro zpracování a prezentaci obrazu..........................................................105
Parametry termokamery ...........................................................................................105
Měření termokamerou ..............................................................................................107
Nejlepší podmínky pro snímání termokamerou ..........................................................107
8.6.7
8.7.
8.7.1
8.7.3
9
Chyba měření termokamerou ....................................................................................107
Využití termografie v praxi ........................................................................................108
Medicinální termografie ............................................................................................108
Využití termografie v obnovitelných zdrojích..............................................................110
Algoritmy ...............................................................................................................112
9.1.
9.2.
9.2.1
9.3.
9.4.
9.5.
9.6.
9.6.1
9.6.2
9.6.3
9.6.4
9.6.5
9.6.6
9.7.
9.7.1
9.8.
9.9.
9.9.1
9.9.2
9.9.3
9.9.4
9.9.5
9.9.6
9.9.7
9.10.
9.10.1
9.10.2
9.10.3
9.10.5
9.10.6
9.10.7
9.10.8
9.11.
Vlastnosti ..................................................................................................................112
Návrh algoritmu ........................................................................................................112
Nejužívanější metody návrhů algoritmů .....................................................................112
Dělení algoritmů .......................................................................................................114
Třída složitosti ...........................................................................................................115
Časové složitosti a třídy P a NP ..................................................................................115
Některé typy algoritmů .............................................................................................115
Eratosthenovo síto ....................................................................................................115
Eukleidův algoritmus .................................................................................................116
Algoritmus de Casteljau .............................................................................................116
Dijkstrův algoritmus ..................................................................................................116
Bellman – Fordův algoritmus .....................................................................................116
Vyhledávací algoritmy ...............................................................................................117
Počítačové vidění ......................................................................................................118
Nejpoužívanější úlohy ...............................................................................................118
Algoritmy pro zpracování obrazu ...............................................................................119
Zpracování obrazových dat ........................................................................................119
Předzpracování obrazu ..............................................................................................120
Histogram .................................................................................................................120
Prahování .................................................................................................................121
Filtrace šumu ............................................................................................................122
Matematická morfologie ...........................................................................................123
Bodové a jasové transformace ...................................................................................137
Geometrická transformace ........................................................................................137
Segmentace a srovnávání se vzorem ..........................................................................137
Štěpení a spojování oblastí ........................................................................................139
Segmentace medicínských obrazových dat .................................................................140
Detekce hran (edge - based metody)..........................................................................141
Statistické metody.....................................................................................................142
Hybridní metody .......................................................................................................146
Znalostní metody ......................................................................................................148
Popis objektů ............................................................................................................148
Reprezentace obrazu a úlohy analýzy obrazu .............................................................151
10 Čárové kódy ...........................................................................................................153
10.1.
10.2.
10.3.
10.4.
10.5.
10.6.
10.7.
10.8.
10.9.
10.10.
10.11.
Dělení čárových kódů ................................................................................................153
Parametry čárového kódu .........................................................................................155
Čárový kód typu 2/5 Industrial - 5 čárový ...................................................................156
Kód typu EAN ............................................................................................................158
Kód EAN 8 a EAN 5....................................................................................................159
Codebar kód..............................................................................................................160
CODE 39 (STANDARD)................................................................................................161
CODE 39 ....................................................................................................................162
CODE 128 ..................................................................................................................163
QR kód ......................................................................................................................166
Kód Data Matrix ........................................................................................................167
10.12. Kruhový kód ..............................................................................................................167
10.13. RFID ..........................................................................................................................167
10.14. Čtení čárových kódů ..................................................................................................168
1 ZÁKLADNÍ POJMY Z OBLASTI OPTICKÉ DIAGNOSTIKY
Optická diagnostika - soubor fyzikálních metod, jejichž společným mechanismem je
interakce hmoty a elektromagnetického záření.
1.1. Vlastnosti a parametry elektromagnetického záření

Polarizace záření
Záření může být buď nepolarizované, neboli přirozené a polarizované. U
nepolarizovaného záření vektor intenzity elektrického pole a vektor magnetické
indukce kmitá nahodile. Elektrická složka kmitá ve všech rovinách kolmých směrem
postupu záření a vždy v rovině k ní kolmé je provázena magnetickou složkou. U
polarizovaného záření kmitají oba vektory ve dvou na sebe kolmých rovinách.

Energie fotonu
Energie fotonu E je přímo úměrná jeho frekvenci. Je rovna součinu frekvence záření
v a Planckovy konstanty h, která má hodnotu 6,624·10-34 Js.

Vlnová délka ʎ
Vlnová délka je vzdálenost mezi dvěma maximy resp. minimy. Jedná se tedy o
vzdálenost, kterou vlna urazí za dobu jednoho kmitu.
Je závislá na prostředí, kterým záření prostupuje. Záření s menší vlnovou délkou má
větší frekvenci a energii a platí:

Vlnočet
Charakterizuje počet vln (cyklů), připadající na jednotkovou vlnovou délku
postupujícího záření.
̃

Rychlost záření
Jde o další vlastnost, která charakterizuje elektromagnetické záření. Největší rychlost
má světlo ve vakuu c=2,997925·108 ms-1. V ostatních prostředích je rychlost světla
vždy menší. Pokud je rychlost šíření světla ve všech směrech stejná, jedná o opticky
izotropní prostředí. Pokud je rychlost závislá ne směru, jde o anizotropní prostředí.

Energie kvant
Při interakci elektromagnetického záření s hmotou dochází k výměně energie mezi
látkou a zářením. Tato energie je kvantována a její velikost odpovídá rozdílu
energetických hladin, mezi nimiž daná částice přechází.
7
Intenzitu lze popsat dle toku záření. Zářivý tok je vyjádřen jako množství energie
přenesené za jednotku času t.
1.2. Elektromagnetické záření
Elektromagnetické záření má současně vlastnosti vlny a vlastnosti záření a chová se
tedy současně jako vlnění a jako proud fotonů. Elektromagnetické záření jako vlnění
je kombinací magnetického vlnění a elektromagnetické pole. Má tedy elektrickou a
magnetickou složku, u polarizovaného záření jsou jejich vektory navzájem kolmé a
rovněž kolmé na směr šíření vlny. Pokud se jedná o proud částic neboli fotonů, jeho
základní vlastností je frekvence, což je počet kmitů vykonaných za sekundu o
rozměru s-1. Průchodem z jednoho prostředí do druhého se frekvence nemění, je
tedy konstantní a nezávislá na prostředí.
Elektrická složka umožňuje absorpci, emisi, refrakci a odraz záření, magnetická
složka umožňuje absorpci radiofrekvenčního záření v NMR. Všechny druhy
elektromagnetického záření jsou vyznačeny ve spektru a mají mezi sebou plynulé
přechody nebo se dokonce i překrývají.
Obr. 1 - Základní parametry elektromagnetického záření

Druhy elektromagnetického záření




Rádiové vlny – mají nejdelší vlnovou délku
- Dlouhé vlny
- Střední vlny
- Krátké vlny
- Velmi krátké vlny
- Ultra krátké vlny
- Mikrovlnné záření
Infračervené záření – zaujímá oblast mezi nejkratšími radiovými vlnami (
ʎ=10-3 m) a světlem (ʎ>790nm), jeho zdrojem jsou tělesa zahřátá na vysokou
teplotu. Působením infračerveného záření na těleso dojde k tepelné výměně a
těleso se zahřívá. Infračervené záření vyzařují všechna tělesa
Viditelné světlo – v části elektromagnetického spektra viditelné světlo zabírá
jen úzkou oblast, která má celkovou šíři asi 400nm. Je důležitým zdrojem
informací pro člověka
Ultrafialové záření (UV) - jeho nejkratší vlnové délky zasahují do oblasti
rentgenového záření. Při ozáření UV zářením lidský organismus produkuje
8



vitamín D a vyvolá vznik ochranného pigmentu. Působí škodlivě na lidský
organismus a ve velkých dávkách může vyvolat rakovinu kůže. Jeho účinky se
využívají při sterilizaci a dezinfekci, protože ultrafialové záření ničí
choroboplodné mikroorganismy. Zdrojem UV jsou tělesa, která jsou zahřátá
na vysokou teplotu např. Slunce nebo speciální výbojky, které jsou naplněny
párami rtuti
Rentgenové záření (RTG) - jeho vlnové délky leží v intervalu 10-12 až 10-8 m.
Rentgenové záření vzniká při přeměně rychle se pohybujících elektronů, které
dopadají na povrch kovové elektrody, na energii elektromagnetického záření.
Dělí se na měkké, jehož vlnová délka je větší a na tvrdé, jeho vlastnosti se
blíží gama záření. Záření, která má menší vlnovou délku má větší frekvenci a
má i větší energii. RTG záření objevil v roce 1895 fyzik W.C. Röntgen, když
studoval výboje v plynech. Při svých pokusech zjistil, že vzniklé záření proniká
i neprůhlednými předměty. V roce 1912 bylo zjištěno, že průchodem RTG
záření krystalem vzniká ohybový obrazec, čímž bylo dokázáno, že paprsky X
tvoří vlnění o velmi malé vlnové délce. Podle toho, jakým způsobem vzniká, se
rozlišuje na brzdné a charakteristické záření.
Gama záření - jeho vlnová délka je kratší než u rentgenového zářená.
Zdrojem gama záření jsou tělesa, v jejichž atomových jádrech probíhají
radioaktivní přeměny.
Elektromagnetické záření látek
Vlivem tepelného pohybu atomy vlákna žárovky získají vyšší energii a pak ji vyzáří
ve formě elektromagnetického záření. Takovémuto záření se říká tepelné záření.
Tepelné záření vyzařují všechna tělesa a vlnové délky tepelného záření závisí na
teplotě tělesa.
Tělesa záření vyzařují ale zároveň i pohlcují, čímž se změní jejich vnitřní energie.
Pohltí-li těleso za určitou dobu takové množství záření, jaké samo vyzáří, jedná se o
rovnovážný stav, jemuž odpovídá daná teplota. Lze tedy říct, že s rostoucí teplotou
tělesa klesá vlnová délka (respektive roste frekvence) vyzařovaného tepelného
záření.

Záření absolutně černého tělesa
Absolutně černé těleso je považováno za ideální těleso, které pohltí veškeré záření
všech vlnových délek dopadajících na jeho povrch. Zároveň se absolutně černé
těleso považuje za ideální zářič, vysílá totiž největší možné množství zářivé energie.
Obecně je možné za absolutně černé těleso považovat všechna tělesa, která mají
výrazně větší objem, než je povrch, kterým záření vyzařuje od okolí. Proto se dá za
absolutně černé těleso považovat např. Slunce.
1.3. Rozdělení optických metod pro diagnostiku

Nespektrální
Při interakci záření s hmotou NEDOCHÁZÍ k výměně energie. Důležitými parametry
jsou změny rychlosti záření, otáčení roviny polarizovaného světla nebo rozptyl
záření.
9

Spektrální
Při interakci záření s hmotou DOCHÁZÍ k výměně energie.

Objektivní
Fotografický aparát, promítače, zvětšování, …

Subjektivní
Brýle, lupa, mikroskop, dalekohled, …
Základní princip
Děj
Změna
postupné
rychlosti záření
Interakce
polarizovaného
záření
s opticky
aktivními látkami
Interference záření
Lom záření
Stáčení
roviny
lineárně
polarizovaného
záření
Rozptyl záření na
koloidním roztoku
Interakce
s atomy
spektra)
záření
(čárová
Interakce
záření
s molekulami
(pásová spektra)
Metoda
Interferometrie
Refraktometrie
Závislost
optické Polarimetrie
otáčivosti
na
koncentraci vzorku
pro jednu vlnovou
délku
Změna intenzity záření vzorkem prošlého
Turbidimetrie
Změna intenzity záření rozptýleného do Nefelometrie
směru kolmého ke směru vstupujícího
paprsku
Emisní záření po Tepelná excitace
AES
–
atomová
excitaci
emisní spektrometrie
Absorpce záření
Tepelná atomizace a AAS
atomová
následná absorpce
absorpční
spektrometrie
Emise záření po excitaci
Fluorimetrie
Fosforimetrie
Absorpce záření
Excitace
elektronu Molekulová
v nižších MO do absorpční
vyšších
spektrometrie
Změna vibračního a Infračervená
rotačního
stavu spektrometrie
molekuly
Změna
spinu Elektronová spinová
elektronů
rezonance
Změna
spinu Nukleární
nukleonů v jádře
magnetická
rezonance
Tab. 1 - Základní rozdělení spektrálních metod
1.4. Nespektrální optické metody
V tomto případě dochází při průchodu záření vzorkem pouze ke změnám určitých
vlastností, jako jsou rychlost, rovina polarizace atd.
1.4.1 Interferometrie
Optická interferometrie je technika, při které je koherentní svazek světelných paprsků
rozdělen na měřící a referenční svazek. Tyto svazky se přivádějí na snímač a smísí
10
se. Při použití 2D detektoru (CCD senzor) je na něm přímo vygenerován
interferogram, který indikuje fázový posun mezi oběma svazky paprsků.

Interferometrie mnoha vlnových délek
využívá se pro průmyslové aplikace. Je vhodná pro měření absolutní vzdálenosti. Při
ideálních podmínkách lze měřit vzdálenosti několika desítek metrů s přesností
řádově nanometry. Hlavní vlastností je generování záznějového kmitočtu v rozsahu
MHz až kHz při skládání blízkých vlnových délek.

Halografická interferometrie
je zařízení, které je určeno pro výzkum difúzních povrchů. Umožňuje zviditelnit a
měřit změny polohy téhož difúzního povrchu ve dvou stavech objektu registrovaných
ve dvou časových úrovních. Zařízení nejčastěji pracuje se světelnými zdroji a lasery.
Halografický interferometr je možné použít pro měření deformací, posuvů a pro
měření vibrací.

Skvrnová interferometrie
Využívá jiného rušivého efektu v optické metrologii pro přesné měření deformací.
Skvrny jsou generovány odrazem koherentního světla od drsného povrchu.
Odražené vlnoplochy interferují mezi sebou navzájem na povrchu detektoru a
generují skvrnový vzor charakteristický pro hrubé elementární části povrchu. Při
dalším referenčním paprsku se generuje druhý skvrnový vzor, který se smísí s
prvním a vytvoří skvrnový interferogram.

Interferometrie bílého světla
jedná se o metodu, která je vhodná pro měření výškového profilu objektů. Využívá
světlo s velkou spektrální šířkou a je tedy vhodná i pro měření hrubých povrchů.
Výhodou této metody je velký rozsah měření. Osvětlení i pozorování je koaxiální a
proto je možné provádět měření např. ve vrtaných dírách či brusech.
1.4.2 Refraktometrie
Refraktometrie je metoda založena na měření indexu lomu. Dopadá–li paprsek
monochromatického záření na rozhraní dvou prostředí lišících se hustotou, z části se
od rozhraní odrazí a z části jím projde. Přitom klade prostředí při průchodu paprsku
odpor, jehož velikost závisí na hustotě prostředí. Hustota prostředí vyjadřuje
kvalitativní a kvantitativní složení prostředí. Při průchodu paprsku z jednoho prostředí
do druhého se mění jeho rychlost a směr šíření. Poměr rychlosti paprsku v prvním
prostředí c1 k rychlosti prostředí c2 se nazývá index lomu:
Paprsek se láme v důsledku rozdílné rychlosti světla v obou prostředích. Úhel lomu β
je menší než úhel dopadu α tehdy, když paprsek přechází do prostředí, ve kterém je
proti původnímu prostředí rychlost světla nižší. A nastává tedy lom ke kolmici. V
opačném případě nastává lom od kolmice. Při refraktometrických měřeních se volí
úhel dopadu 90°, tzv. klouzavý paprsek a sleduje se maximální mezní úhel.
11
Obr. 2 - Lom světla na rozhraní dvou prostředí
kde
α – úhel dopadu
β – úhel lomu
K – kolmice dopadu
ϒ – mezní úhel lomu
Přístroje sloužící pro měření indexu lomu se nazývají refraktometry. Dělí se podle
konstrukce a účelu:
 Rekraktometry, u kterých jsou lámavý hranol a dalekohled vůči sobě pohyblivé
- Pulfrichův refraktometr
- Abbeho refraktometr
 Refraktometry, u kterých zaujímá lámavý hranol a dalekohled vzájemně
neměnnou polohu (ponorný a ruční)

Abbeho refraktometr
je označován jako refraktometr univerzální. Měří v širokém rozsahu indexu lomu (1,3
– 1,7). Má kompenzátor optické disperze, a proto lze pracovat s polychromatickým
světelným zdrojem. Při měření se volí úhel dopadu 90°, tzv. klouzavý paprsek a
sleduje se maximální mezní úhel lomu. Zdrojem světla je polychromatické (bílé)
světlo, které vyzařuje svazek paprsků, jež dopadá na vyleštěnou lomnou plochu
lámavého hranolu. K měření malého množství kapalin se používá hranol, jehož
matná plocha je přitisknutá k lomné ploše lámavého hranolu. Lomné a lomem
rozložené paprsky polychromatického záření vstupují do dalekohledu, kde dojde ke
složení lomem rozloženého polychromatického záření. V zorném poli dalekohledu je
nitkový kříž, na jehož středu jsou zaměřována světelná rozhraní.

Pulrichův refraktometr
nemá kompenzační zařízení disperze a musí se jako zdroj použít monochromatické
světlo. Lze jim měřit index lomu a optickou disperzi látek. Princip měření je takový, že
svazek paprsků monochromatického světla ze zdroje je veden kondenzorem a
kondenzorovou clonkou na lomnou plochu lámavého hranolu ve směru tečny. Pro
měření kapalin je na lomný hranol přitmelena kyveta, jejímž dnem je lomná plocha
hranolu. Lomný svazek paprsků vychází z hranolu do vzduchu a do pozorovacího
dalekohledu.
12

Ponorný refraktometr
může být dvojího druhu, a to s nevyhřívaným nebo s vyhřívaným měrným hranolem.
První typ je charakterizován volně nasazovatelným hranolem, který se vkládá přím
do analyzovaného roztoku, jež je temperován ve vodním termostatu. Druhý typ je
konstruován přímo na měření malého množství kapalin.
1.5. Polarimetrie
Polarimetrie je optická metoda, jejíž základní princip je založen na schopnosti
některých látek stáčet rovinu lineárně polarizovaného záření. Jedná se většinou o
látky organické, které vykazují přítomnost asymetrického uhlíku, který nese čtyři
odlišné substituenty. Mohou to být ale také látky anorganické s asymetrickou
molekulou. Jestliže vektor E kmitá nahodile v rovině kolmé k vlnění, pak se jedná o
nepolarizované světlo. U polarizovaného světla oba vektory, elektrický a magnetický,
kmitají pouze ve dvou na sebe kolmých rovinách.
Polarizované světlo může být rovinně (lineárně) polarizované, kmitá tedy v jedné
rovině proložené paprskem a kruhově (cirkulárně), které kmitá tak, že elektrický a
magnetický vektor konají rotační pohyb ve směru paprsku.
Podle smyslu otáčení se dělí látky na pravotočivé a levotočivé. Měrná otáčivost je
fyzikální konstantou, která charakterizuje každou opticky aktivní látku. Je definována
jako úhel, o který otočí opticky aktivní látka rovinu monochromatického
polarizovaného světla při jednotkové tloušťce vrstvy a u roztoků při jednotkové
koncentraci 1gcm-3.
Polarimetry se dělí na subjektivní a objektivní. Subjektivní polarimetry jsou
jednodušší a pracují jako polostínové. Mezi polarizátor a analyzátor je vloženo malé
polostínové zařízení, které zasahuje do horní poloviny dráhy paprsku. Toto zařízení
rozdělí zorné pole dalekohledu na dvě poloviny a současně jednu z nich mírně
zatemní. Ručním otáčením se pak nastavují obě poloviny na stejnou intenzitu.
Druhým typem jsou objektivní polarimetry, které využívají automatického posunu
analyzátoru, kterým otáčí servomotor na základě signálu z detektoru, kterým je
fotonásobič.
1.6. Turbidimetrie
Turbidimetrie je optická metoda založená na měření procházejícího světla
zeslabeného rozptylem na částicích. Využívá se v klinické biochemii, která je
založená na měření stupně zákalu – turbidity. Při turbidimetrických měřeních je
důležité získat reprodukovatelně suspenzi měření reakční směsi, která je dostatečně
stálá. Absorpce záření po průchodu nehomogenním prostředím se měří absorpčními
fotometry a spektrofotometry. Jednoúčelové turbidimetry s kvalitní optikou se už dnes
nepoužívají.
1.7. Nefelometrie
Nefelometrie je optická metoda, která se zabývá měřením intenzity difúzně
rozptýleného světla na dispergovaných částicích. Rozptýlené (tzv. Tyndallovo) světlo
vychází z roztoku všemi směry a měří se pod úhlem, který je odlišný od směru
dopadajícího záření. K tomu slouží nefelometrický nástavec k fotometru, u něhož se
13
Tyndallovo světlo sleduje pod úhlem 90°. Mnohem častěji se používá speciální
přístroj nefelometr, který může být plně automatizován. Laserový nefelometr používá
jako světelný zdroj helium neonového nebo argonového laseru. Jedná se o
monochromatický zdroj světla o velké intenzitě s vysokým stupněm směrovosti.
Laserový paprsek prochází přes kyvetu s měřeným roztokem a rozptýlené světlo se
sleduje detektorem (fotonkou, fotonásobičem) obvykle pod úhlem 5-35°nebo 70-90°.
Konvenční zdroje používají jako světelný zdroj žárovku s halogenovou atmosférou
nebo xenonovou výbojkou, dále pak obsahují interferenční filtr a detektor.
1.8. Spektrální metody
Jsou založeny na interakci atomů a molekul s elektromagnetickým zářením, kdy se
obvykle mezi látkou a elektromagnetickým záření vymění kvantované, přesně dané
množství energie:
 Emisní spektrální metody
- Emisní spektrální analýza
- Plamenová fotometrie
 Absorbční spektrální metody
- Atomová absorbční spektrometrie
 Luminiscenční metody
- Flurimetrie
- Luminometrie
Podrobněji se těmto metodám věnuje kapitola 2.
1.9. Objektivní metody

Fotografický aparát
Fotografický aparát je přístroj, který slouží k zaznamenání fotografií. Principiálně se
jedná o světlotěsně uzavřenou komoru s malým otvorem, jímž dovnitř vstupuje světlo
a nějakým druhem světlocitlivé záznamové vrstvy na druhé straně, kde dopadající
světlo kreslí obraz.
Otvor, kterým vstupuje světlo, je vybaveno clonou, která umožňuje měnit jeho
velikost a tím může ovlivnit množství vnikajícího světla a tím výslednou světlost
fotografované scény. Čím je otvor menší, tím je dopadající paprsek užší a obraz je
na výsledném snímku ostřejší.
Kromě clony je důležitým prvkem závěrka. Jejím primárním úkolem je bránit dopadu
světla na citlivou vrstvu ve chvíli, kdy fotoaparát nefotí. Doba expozice ovlivňuje
snímek, čím déle je závěrka otevřena (expoziční čas) tím více světla dopadne na
citlivou vrstvu. Zároveň ale delší časy expozice může způsobit rozmazání objektů,
které se během otevření závěrky pohnuly. Naopak krátký expoziční čas umí děj
zamrazit a zachytit krátký okamžik.
Objektiv je čočka nebo soustava čoček, které vytváří opticky změněný obraz, který je
pak dále zpracováván na senzor nebo film. Slouží pro správné vykreslení fotografie,
kdy je potřeba.
1.10. Subjektivní metody
1.10.1
Lupa
14
Lupa je optický systém používaný na optické zvětšení pozorovaného předmětu, který
je dostatečně malý a nachází se v blízkosti pozorovatele. Je složen ze spojné čočky,
která je vyrobena buď ze skla, nebo průhledného plastu.
Obr. 3 - Předmět na obrázku a je pozorovaný bez lupy a úhel α označuje zorný úhel.
Na obrázku b je pozorovaný předmět s lupou. Zorný úhel α´je větší než α při
pozorování bez lupy.
1.10.2
Dalekohled
Dalekohled je zařízení, kterým je možné pomocí soustavy čoček a zrcadel přiblížit
předmět. Existují dva druhy dalekohledu. Jeden typ má objektiv tvořen zrcadlem a
druhý typ je tvořen jednou čočkou nebo jejich soustavou.
1.10.3
Optický mikroskop
Mikroskop nebo také drobnohled je optický přístroj, který slouží pro zobrazení
malého sledovaného objektu ve větším zvětšení. K zobrazení využívá světelných
paprsků. Skládá se z čočky, objektivu a okuláru. Čočky tvoří objektiv a okulár.
Jednoduchý mikroskop je složen ze dvou spojných soustav čoček, které mají
společnou optickou osu. Mikroskopy se dělí podle způsobu zobrazení na
elektronové, tunelovací a světelné. Podle osvětlení objektu se liší, zda je objekt v
procházejícím světle, to znamená, že světlo prochází pozorovaným objektem nebo v
dopadajícím světle, to znamená, že světlo dopadá na povrch objektu. Podle
osvětlení okolí objektu jsou pak ve světelném poli, kdy má obraz tmavý obrys a
nalézá se ve světelném poli nebo v temném poli, kdy je světlý objekt v temném poli.
Dále se pak dělí mikroskopy podle počtu okulárů. Mohou to být monokulární,
binokulární a binokulární.
15
2 SPEKTRA
Spektrum neboli spektrogram vyjadřuje závislost intenzity absorpce či emise (tj.
veličiny úměrné počtu přechodů mezi energetickými hladinami) na E záření, či
odvozených veličinách ʎ, vlnočet, n. Látka může světlo vyzařovat nebo pohlcovat.
2.1. Druhy spekter
Rozdělení spekter podle pozičního vztahu mezi primárním zdrojem energie, zářícími
atomy a spektrometrem:
 Emisní - spektrum vyzařované látkou. Emisní spektra zachycují spektrální
rozložení záření emitovaného excitovaným zdrojem.
 Absorbční - spektrum, které vzniká průchodem spojitého záření látkou. Každá
látka je schopna pohlcovat záření, která sama vyzařuje. Spektrum
charakterizují černé čáry, které se objevují na pozadí a jsou charakteristické
pro každý prvek. Aby bylo možné vyzařovat takovéto spektrum, nemusí se
látky rozžhavit na vysokou teplotu, jak je tomu u spekter emisních.
Rozdělení spekter podle tvaru:

Spojité spektrum
je souvislý barevný pruh, v němž jednotlivé barvy plynule přecházejí v druhou, je
vysíláno zejména rozžhavenými látkami v pevném a kapalném skupenství a je u
všech látek stejné. Rozložení látek mezi jednotlivými barvami se řídí zákony černého
tělesa. Ve spojitém spektru jsou zastoupeny všechny vlnové délky. Záření se
spojitým spektrem vzniká v případě, kdy jsou atomu v látce těsně u sebe. Jejich
interakcí vzniká velké množství sousedních kvantových stavů s velmi malými
energetickými intervaly. Spojité spektrum záření např. pevné látky, které jsou zahřáté
na vysokou teplotu. Platí, že čím vyšší je teplota, tím je vyšší maximální frekvence
záření.
Obr. 4 - Spojité spektrum

Čárové spektrum
Je spektrum či spektra, která vyzařují atomy plynů zahřátých na vysoké teploty nebo
spektra zářících ve výbojových trubicích. Skládají se z jednotlivých barevných čar
oddělených od sebe tmavými mezerami a jsou charakteristická pro každý prvek.
Čárové spektrum obsahuje záření jen zcela určitých vlnových délek, tzv. spektrální
čáry. Vlnové délky, které leží mezi těmito čárami, ve spektru zastoupeny nejsou.
Takové spektrum je přímým důsledkem přechodů elektronů mezi diskrétními
energetickými hladinami v atomovém obalu excitovaného atomu. Pro spoutání
přechod elektronu mezi dvěma kvantovými hladinami za vyzáření fotonu musí být
splněny dvě podmínky:
 Zákon zachování energie – přeskok musí být z hladiny s vyšší energií na
vlnovou hladinu o nižší energii a foton odnáší rozdíl těchto energií
16

Zákon zachování momentu hybnosti - emitovaný foton odnáší moment
hybnosti, který se rovná rozdílů momentů hybnosti obou hladin. Vlastní
moment hybnosti fotonu je roven 1.
Obr. 5 - Čárové spektrum

Pásové spektrum
Či spektra jsou tvořena velkým množství velmi blízkých čar, tyto skupiny vytvářejí
charakteristické pásy oddělené temnými pásy. Vyskytuje se u excitovaných molekul v
důsledku rotačního a vibračního pohybu atomů tvořících molekulu, kdy jednotlivé
kvantové rotační a vibrační stavy jsou odděleny velmi malými energetickými
intervaly.
Obr. 6 – Pásové spektrum
2.2. Spektrální analýza
Spektrální analýzou se zkoumá, kolik energie se vyzáří na různých vlnových délkách,
výsledek je pak zobrazen ve spektru. Spektrální analýza určuje kvalitativní i
kvantitativní složení látek podle emisního spektra těchto látek v plazmatickém stavu.
Emise atomů, iontů, molekul a částice tuhých látek vytváří záření atomů. Spektrum
vniká v důsledku přechodů elektronů z hladin s vyšší energií na hladiny s nižší
energií.
kde
v je frekvence záření [Hz]
h je Planckova konstanta (6,625x10-34 Js)
c je rychlost světla (3x108ms-1)
λ je vlnová délka záření
Tato rovnice slouží k výpočtu energie fotonů. Kvalitativní záření je dáno vlnovou
délkou. Vlnové dílky spektrální čar atomů jsou dány horní a spodní energetickou
hladinou přechodu.
kde
E2 je energie horní hladiny
E1 je energie spodní hladiny
Spektra molekul mohou rušit spektra mnoho prvků, protože zpravidla mají široké
pásmo s ostrým okrajem. U záření částic tuhých látek je počet vysílaných kmitočtů
tak značný, že vzniká spojité spektrum. Takové záření se projevuje jako pozadí a
zhoršuje mez detekce i přesnost stanovení. Stejně nepříznivě působí v případě
spektrometrie s obloukovým buzením záření z rozžhavených konců elektrod.
17

Vlastnosti spektrální čáry
Její šířka je výsledkem vlastností vyzařujícího atomu a vnějších podmínek. Vlastní
šířka čáry je mnohem menší než rozšíření, které je vyvolané Dopplerovým jevem a
srážkovými efekty. Teoretická šířka spektrální čáry je 10-4 – 10-5 nm a nezávisí na
vlnové délce. Spektrální čára je buď tmavá, nebo světlá v jiném spojitém spektru.
Spektrální čára vzniká výsledkem nadbytku nebo nedostatku fotonů v úzkém
frekvenčním pásmu v porovnání s okolními frekvencemi. Spektrální čáry vznikají
interakcí fotonu určité vlnové délky s atomem, molekulou nebo atomovým jádrem.
Absorpční spektrální čára vzniká tak, že fotony s určitou frekvencí jsou pohlcovány
danou látkou. Emisní spektrální čára vzniká tak, že daná látka fotony emituje, neboli
vysílá. Spektrální čára pak vyjadřuje zastoupení určitých prvků a molekul v daných
látkách. Šířka spektrální čáry není nekonečně úzká, ale vykazuje rozšíření a profil.
 Dopplerovo rozšíření (vliv teploty) je chaotický tepelný pohyb. Atomy se
pohybují různými rychlosti v různých směrech ke směru šíření záření.
 Lorentzovo rozšíření (vliv koncentrace) – při srážkách atomů v analyzátoru
dochází k deformaci atomových orbitalů a tím ke změnám E příslušných
stavů.
- Starkovo rozšíření – interakce analytu s nabitými částicemi v
elektrickém poli.
- Van der Walsovo rozšíření – zde se sráží, interagují, analyt s
neutrálními částicemi.
- Holtsmarkovo rozšíření – dochází ke srážkám s atomy stejného druhu.

Intenzita spektrální čáry
Při termickém buzení se koncentrace částic s určitou danou hladinou stanoví podle
Boltzmanova vztahu. Intenzita spektrální čáry je závislá na třech faktorech.
 Počet atomů ve výchozím stavu (Boltzmanův zákon)
 Statistická váha stavu, která je dána stupněm degenerace podhladiny e-.
Hodnoty statistických vah přechodů z různýc hladin se mění poměrně málo.
 Pravděpodobnost přechodu, která závisí na symetrii vlnových funkcí obou
stavů
Maxima intenzity čar prvků s nízkým ionizačním potenciálem se dosahuje v plamenu
nebo oblouku s nízkou teplotou (vysoká koncentrace alkalického kovu ve výboji). Při
vysokých teplotách výboje se zvyšuje intenzita čar prvků s vysokými ionizačními
potenciály. S teplotou výboje souvisí také stupeň atomizace, definovaný jako poměr
koncentrace volných atomů prvku k celkové koncentraci tohoto prvku ve všech
formách. Stupeň atomizace hraje značnou roli u nízkoteplotních zdrojů, především
plamenových, kde spolurozhoduje o charakteru spektra (je také rozhodující v případě
atomové absorpční spektrometrie). Změnou teploty výboje, zředěním vzorku určitými
látkami nebo změnou obklopujícího plynného prostředí lze vytvořit podmínky vhodné
k vybuzení čar určitého prvku a zajistit nelepší mez detekce, citlivost a
reprodukovatelnost stanovení.
2.3. Spektroskop
Spektroskop je přístroj, který slouží pro rozklad viditelného spektra na jednotlivé
složky a jejich vizuální pozorování. Spektroskop je složený z kolimátoru, ve kterém je
štěrbina, dále pak obsahuje disperzní prvek, kterým může být hranol, nebo mřížka a
18
poslední části je objektiv, který je spojený s dalekohledem. Před tím, než projdou
paprsky kolimátorem, rozbíhají se, kolimátor je usměrní a vychází z něj paprsky
rovnoběžné a ty dopadají na disperzní prvek. Jeho funkcí je rozložit světlo na
spektrum. Dalekohledem je pak možné zkoumat vzniklé spektrum.
19
3 SPEKTROGRAFIE
3.1. Spektrální optické metody emisní
3.1.1 Atomová emisní spektrometrie
Metoda se zabývá zkoumáním a využitím záření vysílaného excitovanými atomy,
popřípadě ionty prvků. Dodáváním energie ve zdroji je zkoumaná látka převedena do
excitovaného atomárního stavu. Návratem atomů z metastabilního stavu zpět do
stavů energií chudších dojde k vyslání záření, které je polychromatické, ale ne
spojité. Rozkladem vysílaného polychromatického záření optickým zařízením lze
získat čárové spektrum. Čárové spektrum je charakteristické pro každý prvek.
Kvalitativní analýza je tedy založena na identifikaci prvku podle polohy jeho čar ve
spektru. Kvantitativní hodnocení se provádí na základě intenzity záření. Přístroje pro
atomovou emisní spektrometrii se skládají z budícího zdroje, spektrálního přístroje
(optický systém s disperzním prvkem) a detektoru s konečným vyhodnocením
signálu.
Obr. 7 – Blokové schéma atomové emisní spektrometrie

Budící zdroj
Budící zdroj dodává energii a vzorek je tak rozložen, atomizován a převeden do
prostředí tzv. plazmatu. Atomu vzorku jsou excitovány a vysílají záření. Jako zdroje
budící energie lze použít plamen, elektrický výboj, stejnosměrně vázanou plazmu,
mikrovlnně indukovanou plazmu, indukčně vázanou plazmu nebo laser.

Optické části spektrálních přístrojů
Ze vzorku, který byl excitován ze zdroje, vychází polychromatický paprsek, ten
vstupuje štěrbinou do optické části přístroje a disperzním prvkem je rozložen na
monochromatické paprsky. Disperzním prvkem jsou hranol nebo mřížka, které
společně se systémem rovinných a dutých zrcadel tvoří vlastní optickou část
zařízení. Na detekční ploše je pak soubor monochromatických obrazů vstupní
štěrbiny jako příslušné spektrum. Štěrbina je tvořena dvěma pohyblivými přesně
sbroušenými břity, její šířka se zpravidla pohybuje v tisícinách až v setinách nm.

Detektor
K detekci slouží fotografické desky nebo film s citlivou vrstvou fotografické emulze.
Princip fotografických desek je následující. Na jednu desku se exponuje pomocí
Hartmanovy clonky velké množství vzorků, po vyvolání a ustálení materiálu se pak
provádí vizuální hodnocení pomocí projektorů spekter, které části spektra zvětšují asi
20
20krát. Tento způsob je zastaralý a už se nepoužívá. Dnes existují dva způsoby
fotoelektrické detekce, které se liší na základě konstrukce, buď tedy sekvenční, nebo
simultánní. Sekvenční uspořádání má otočný monochromátor a jeden nebo dva
umístěné fotonásobiče. Mřížka krokového monochromátoru je nejprve otáčena
velkou rychlosti na požadovanou vlnovou délku, pak následuje krokování okolo
pravděpodobné polohy a zároveň se integruje měřený signál. Skutečná pozice píku
analytické čáry je pak odvozena proložením odečtených dat matematickým modelem
tvaru píku. U simultánního uspořádání optických spektrometrů je využíváno pevných
mřížkových monochromátorů, kdy jsou na obvodu pevně umístěny výstupní štěrbiny
jednotlivých spektrálních čar a fotonásobiče. Současně probíhá měření na více
fotonásobičích.
3.1.2 Plamenová fotometrie
Tato metoda se řadí mezi emisní spektrometrické metody. Vnější elektrony atomů
jsou při excitaci plamenem převedeny do energeticky bohatších stavů. Sami se pak
samovolně vracejí do stavu energeticky chudšího. Dodaná energie se uvolňuje
formou záření, které má vlnové délky ve viditelné a UV oblasti. Analyzovaný prvek
slouží jako zdroj záření, který se vnáší přímo do plamene. Roztok analytu se rozpráší
na jemnou mlhu a ta se přivede do bezbarvého plamene (propanového nebo
acetylenového). Pomocí hranolů a mřížek se záření rozkládá a je detekováno
fotonásobiči. Plamenová fotometrie se používá ke stanovení obsahu prvků 1. a 2.
skupiny periodické tabulky, u kterých není potřebná tak vysoká energie pro excitaci
valenčních elektronů, stačí ji teplota plamene.
3.1.3 Atomová absorpční spektrometrie
Patří mezi nejrozšířenější metody rozpoznávání spektra. Jde o optickou metodu,
která je založena na měření absorpce elektromagnetického záření v rozmezí
vlnových délek 190-850nm volnými atomy. Úbytek primárního záření je mírou
koncentrace volných atomů prvku, který záření absorboval. Rozdíly energií mezi
jednotlivými elektronovými stavy atomu jsou charakteristické pro každý prvek.
Přechod atomu z nižší energetické hladiny m na vyšší hladinu n se neděje spontánně
a je vynucen přítomností záření o vhodném kmitočtu vmn. Energie fotonu hvmn musí
odpovídat energetickému rozdílu mezi hladinami m a n. Tato metoda je vhodná pro
kvantitativní elementární analýzu asi 60-70prvků, které jsou převážně kovy.
kde
E – energie
H - Planckova konstanta
C - rychlost světla
ʎ - vlnová délka záření
Pro měření se používá atomový absorpční spektrometr, který se skládá ze zdroje
monochromatického rezonančního záření, absorpčního prostředí, monochromátoru a
detektoru.

Zdroj záření
Zdrojem záření je nízkotlaká, neonem plněná výbojka s dutou katodou. Výbojka
emituje čárové spektrum prvku, ze kterého je dutá katoda vyrobena nebo který je v
materiálu duté katody dosažen. Záření, které vysílá výbojka je modulováno, tím se
umožní měřit jen záření výbojky, ne však záření emitované z atomizačního prostředí.
Na stejnou modulační frekvenci je naladěn i střídavý zesilovač signálu
21
fotoelektrického detektoru. Vyrábějí se výbojky s dutou katodou pro více než 60
prvků.

Atomizátor
Nejjednodušeji realizovatelným prostředím k atomizaci je laminární předmíchaný
plamen, který se získává laminárním hořením předmíchané směsi acetylenu se
vzduchem, popř. oxidem dusným ve speciálním hořáku. Jeho ústí má tvar úzké
štěrbiny, jejíž délkou je dána i maximální dosažitelná tloušťka vrstvy absorpčního
prostředí, kterým prochází záření z výbojky. Poměrem obou plynů ve směsi se získá
buď oxidační, nebo redukční typ plamene. Pro každý prvek existuje optimální zóna v
plameni daná výškou nad ústím hořáku, kde je koncentrace volných atomů nejvyšší.
Výška je zjišťována pokusně.

Monochromátor
Mřížkový monochromátor slouží k izolaci záření vhodné vlnové délky. Natáčením
mřížky se nastavuje délka rezonanční čáry na maximum propustnosti.
Monochromátor má vstupní a výstupní štěrbiny, které mají regulovatelnou šířku
spektrálního intervalu od 0,1nm do 2nm.

Detektor
Za výstupní štěrbinou monochromátoru se nachází fotonásobič s fotokatodou. Její
citlivost je dostačující pro sledovanou oblast spektra, tedy od 190 – 900nm. Výsledný
fotoproud je pak zesílen vkládaným napětím na dynody násobiče elektronů. Hodnoty
absorbance se odečítají buď analogově, nebo digitálně.
Obr. 8 – Schéma atomové absorpční spektrometrie
3.2. Luminiscenční metody
3.2.1 Fluorimetrie
Fluirimetrie je metoda, která využívá jevu fotoluminiscence. Fluoreskující látka je
excitována monochromatickým světlem, čímž se některé z valenčních elektronů
vybudí do vyšší energetické hladiny. Při návratu zpět do původního energetického
stavu se část energie přemění na teplo a část se vyzáří ve formě fotonu. Emitované
světlo se snímá ve směru kolmém na excitační paprsek a po průchodu emisním
22
monochromátorem se jeho intenzita měří fotonásobičem. Hladina elektronového
stavu s nejnižší vibrační energií je označována jako základní vibrační hladina
elektronového stavu. Při absorpci záření je energie absorbovaného fotonu
spotřebována na převedení molekuly do excitovaného stavu. Po absorpci fotonu
excitovaná molekula velmi rychle předává získanou energii svému okolí a tzv.
nezářivými přechody následovanými vibrační relaxací se dostává postupně do
nižších excitovaných stavů. Vedle nezářivých přechodů se může uplatnit přechod
spojený s vyzářením (emisí) fotonu, a tomu se říká fluorescence. Přístroj používaný
pro měření fluorescenčního záření se nazývá fluorimetr. Pokud je tímto fluoriemtrem
možné měřit excitační a emisní spektra jedná se o spektrofluorimetr. Záření je
vysíláno excitačním zdrojem a je izolováno primárním excitačním filtrem nebo
monochromátorem takových vlnových délek, které by byly použity pro excitaci
vzorku. Vyslané záření dopadá na vzorek a excituje v něm fluorescenční záření,
které vystupuje ze vzorku všemi směry. Část záření prochází přes sekundární
(emisní) filtr nebo monochromátor a dopadá na fotoelektrický detektor, výsledkem je
elektrický signál, který se pak dále zesiluje a měří. Pokud má přistroj v excitačním
optickém systému monochromátor, je možné plynule měnit vlnovou délku, na kterou
je nastaven a tím je možné zaznamenat excitační spektrum vzorku. Pokud je
monochromátor v emisním optickém systému, je možné plynule měnit vlnovou délku,
na kterou je nastaven monochromátor a zaznamenat tak emisní spektrum vzorku.
3.2.2 Luminimetrie
Metoda zabývající se měřením lumiscence zkoumaných látek. Luminiscence
znamená emisi světla, ke které dochází při návratu elektronu z excitovaného stavu
nebo vyšší energetické hladiny na nižší energetickou úroveň.
3.3. Spektrální optické metody absorbční
3.3.1 Molekulová absorpční spektrometrie
Tato metoda je založena na měření absorpce elektromagnetického záření. K
absorpci dochází při interakci fotonů, která má specifickou vlnovou délku s
elektronovým obalem molekuly měřené látky. Podstatou absorpce energie fotonů
jsou elektronové přechody mezi energetickými hladinami (excitace elektronů) v
elektronovém obalu. V malé míře je energie fotonů absorbována energetickými
přechody molekuly do vyšších vibračních ΔEv a rotačních ΔEr hladit. Elektronové a
vibrační a rotační přechody jsou specifické pro každou molekulu. Každá molekula
absorbuje energii o specifické vlnové délce. Těmto specifickým hodnotám se říká
spektrální pásma.
23
Obr. 9 – Uspořádání monochromátoru pro analytickou metodu molekulové absorpční
spektrometrie
Monochromátor se skládá se zdroje polychromatického záření, vstupní štěrbiny,
konkávního zrcadla, odrazové mřížky a výstupní štěrbiny.
Obr. 10 – Schéma jednopaprskového spektrometru
Monochromatické záření prochází kyvetou s měřeným barevným roztokem. Po
průchodu paprsku vzorkem je fotonásobičem detekována intenzita paprsku. Ta je
pak převedena na elektrický signál. Srovnávací nulová úroveň signálu je přiřazena
odezvě na kyvetu s čistou vodou a tím je pak zjištěno, že úroveň signálu detekovaná
při měření reflektuje pouze samotnou absorpci paprsku vzorkem. Koncentrace
měřené látky se odečte z kalibračního grafu. U této metody se měří specifická
hodnota absorpce elektromagnetického záření, které odpovídá spektrální čáře
přechodu v elektronovém obale volného atomu analyzovaného prvku. Metoda se
využívá pro měření koncentrace kovů a některých polokovů ve vodném roztoků.
3.3.2 Infračervená spektrometrie
Infračervená spektrometrie je analytická metoda, která poskytuje informaci o složení
vzorku. Podstatou infračervené spektroskopie je interakce mikročástic tvořících
makroskopický vzorek s infračerveným zářením. Energie fotonů infračerveného
záření není dostatečně velká pro excitaci elektronů v molekulových orbitalech. Je
však dostatečná ke změně vibračního stavu či rotačního stavu molekuly.
Infračervená spektroskopie měří pohlcení infračerveného záření o různé vlnové délce
analyzovaným materiálem. Principem je absorpce infračerveného záření při
průchodu vzorkem, při níž dojde ke změně rotačního a vibračního stavu molekuly v
závislosti na změnách dipólového momentu molekuly. Tato metoda je využívána k
identifikaci chemické struktury látek již od 30. let 10. Století.
Dnešní infračervené spektrometry fungují na principu interference spektra, které měří
interferogram modulovaného svazku záření po průchodu vzorkem. Pro získání
klasického spektra je potřeba využít matematickou metodu Fourierovy transformace.
3.3.3 Elektronová paramagnetická rezonance
Elektronová paramagnetická rezonance využívá mikrovlnou spektroskopii k detekci
změn spinového stavu v látkách obsahujících nespárovaný elektronový spin. Změny
spinového stavu se mohou vyvolat mikrovlnami o energii několika miliwatů. EPR měří
absorpci elektromagnetického záření (mikrovlny). Je způsobená spinovou rezonancí
nespárovaných elektronů v silném magnetickém poli. Záření, které je absorbováno
způsobí přechody mezi energetickými stavy, které vznikly rozštěpením jednoduchých
stavů s nenulovým spinem v magnetickém poli. Magnetické lokální pole ovlivňuje
okolí atomu. Každý elektron má vnitřní moment hybnosti, neboli spin S a od neutronů
a protonů se liší tím, že má orbitální moment hybnosti L. Potom je celkový moment
24
hybnosti elektronu dán vektorovým součtem spinového a orbitálního momentu.
J=L+S. Celkový moment hybnosti má 2J+1orientací v magnetickém poli. Tato
metoda je pouze pro systémy, které mají nenulový spin. To jsou systémy, které mají
alespoň jeden nepárový elektron. EPR se využívá v kvalitativní analýze, strukturální
a kvantitativní analýze.
25
4 Kamerové systémy
Kamera se dá považovat za typ fotoaparátu, který umí pořídit snímky ve velké
rychlosti za sebou. Při snímání se filmový pás pohybuje a obraz se pak jeví jako
souvislý obraz – film, video, obrazový záznam. Videokamera tedy slouží jako
elektrické zařízení, které dokáže zaznamenat pohyblivý obraz a synchronní zvuk.
4.1. Historie kamer
První záznam provedli bratři Lumiérové, kterým se podařilo zaznamenat jedoucí vlak.
Přístroj, kterým jej zaznamenali, nazvali kinematografem. V roce 1909 byl uveden
první barevný film. Největší rozmach kamer byl pak ve druhé polovině 20. Století.
První profesionální kamerou, která byla podobná našim kamerám, byla vyrobena v
roce 1927, sestavil ji Philio Farnsworth. Tato kamera sloužila při technologických
procesech. Tato kamera se nazývala obrázkový dissector. Doposud byly tyto kamery
velké a nepřenosné, až roku 1962 se začaly vyrábět menší a přenosné. Součástí
prvních přenosných kamer byl televizor a kazetový přehrávač. Roku 1982 firma JVC
začala vyrábět VHS – C, kdy záznam mohl trvat až 120 min. Další důležitá změna
přišla v polovině 90.let, kdy na trh přišel digitální formát DV a DV mini i nový typ
videokamer. V současné době jsou nejužívanější jako záznamové zařízení pevné
disky nebo paměťové karty.
4.2. Rozdělení maker

Dle principu kamer



Analogové - téměř se nevyrábí
- VHS
Digitální - ukládání obrazu:
- Videokazety
- Paměťové karty
- Disky - DVD-R, DVD-RAM
- Pevné disky
- Bez úložného média - bezdrátový přenos, data ukládána ve formátu
MPEG-4
Dle uživatele




Profesionální
- Studiové
- Přenosné
Poloprofesionální
Amatérské
Speciální
- Průmyslové
- Outdoorové
- Do automobilů
- Špionážní
- Kamerové sondy
4.3. Digitální systémy CCTV
26
CCTV (Closed Circuit Television, uzavřený televizní okruh) – kamerové systémy se
stávají novým trendem, který doplňuje nebo přímo nahrazuje zabezpečovací
zařízení. Využívají se k ochraně ke sledování prostor, k zobrazení záběrů z kamer na
monitorech a archivaci natočených záběrů. Kromě sledování prostor je možné
průmyslové kamery použít k monitorování výrobních procesů a pohybu osob.
První použití kamer je z roku 1942 z Peenemünde v Německu, kde se kamery
používaly ke sledování vývoje raket V-2. Kamery se používají v průmyslu v
prostorách nebezpečných lidskému zdraví, jako je např. chemický průmysl či provozy
s radiací. Od 80. let se kamery začaly používat pro sledování veřejných prostor
(věznice, ranveje, banky atd.). Dnes se s kamerami můžeme potkat téměř všude. S
příchodem IP technologie, kdy je obraz přenášen pomocí počítačové sítě, odchází k
integraci obrazových a programových funkcí. Kamerové systémy jsou budovány na
platformě počítačových systémů s možností inteligentních analýz:
 Rozpoznávání SPZ aut
 Hlídání odcizení předmětu
 Hlídání zanechání předmětu
 Sledování osob v obraze atd.
Digitální systémy CCTV musí komplexně vždy řešit čtyři úlohy:
 Digitalizaci videosnímku
 Kompresi digitalizovaného videosnímku
 Přenos digitalizovaného videosignálu
 Uložení digitalizovaného videosignálu
Videodata pak mohou být zobrazena běžnou počítačovou technikou nebo mohou být
převedena (dekódována) zpět do analogového videosignálu standardu PAL. V
minulosti byly sítě realizovány síťovou kabeláží typu 10Base2, což je sběrnicová
technologie, která používala tzv. „Thinwire“ nebo „Thickwire Ethernet“. Všechna
zařízení byla k této sběrnice připojena pomocí připojovací jednotky nebo pomocí
odbočení ze sběrnice T-konektorem typu BNC. Když došlo k poruše, zhroutila se
funkce všech zařízení, která byla na sběrnici připojena.
Takováto sběrnicová technologie se v současnosti nepoužívá. Byla nahrazena tzv.
hvězdicovou technologií (10BaseT). K síťovému přepínači je každý výstup připojen
zvlášť k síťovému přepínači (switch) a tvoří tak tzv. rameno sítě. Pokud chce nějaké
síťové zařízené poslat data jinému zařízené, které není na stejném síťovém
přepínači, je přenos veden přes páteř. Páteř potřebuje technologii s vyšší rychlostí
např. ATM nebo Gigabit Ethernet. Pokud jsou data posílána sousednímu zařízení,
switch lokální povahu přenosu a předá data (packets) bez interface jakéhokoli jiného
připojeného zařízení přímo příjemci.
Současný příjem téhož toku dat v několika přijímačích se nazývá skupinové
adresování. Datový tok se neduplikuje vysílačem, ale replikuje se uvnitř sítě podle
potřeby. Výhodou je, že nemůže dojít k přetížení sítě, na kamerovém konci je vždy
stejná datová rychlost. Standartní počítač, který je vybaven záznamovým zařízením
typu NVR (network video recording) může fungovat jako videorekordér. Jakýkoliv
počítač je možné transformovat v zařízení pro záznam obrazu na pevný disk pomocí
software.
Videodata jsou z videoserverů po celé síti zaznamenány v předem definovaném
režimu. Z 99% i data nikdo zpětně neprohlíží a většinou je časem přepíše, proto je
vhodné aplikovat videoserver vybavený pevným diskem, ten je možné vybavit přes
27
síť možností přístupu na dálku. Tím pádem by bylo možné přehrávat záznamy ze
kteréhokoliv místa v síti.
4.4. IP kamery
Jedná se o síťové zařízení s vlastní IP adresou, které je připojitelné kdekoliv v
dosahu počítačové sítě. IP kamera může být připojena k xDSL vláknům, WiFi
adaptéru, optickým vláknům atd. K IP kameře je možné se připojit pomocí webového
rozhraní, lze tak měnit její nastavení nebo sledovat živý obraz. Služba Vzdálený
dohled NetRex Vám umožní sledovat události na kamerách i v mobilním telefonu.
Každá IP kamera se skládá z čočky, obrazového senzoru, jednoho nebo několika
procesorů a paměti. Procesory jsou použity ke zpracování obrazu, video analýze a k
provádění síťových funkcí. Paměť kamery uchovává firmware zařízení, které slouží i
pro lokální nahrávání video sekvencí. IP kamery mají kvalitní obrazové čipy, které
umožňují sledovat barevný i černobílý obraz a některé mají i možnosti nočního vidění
s IR přísvitem. Mezi hlavní výhody IP kamer je možnost připojení ke stávající
počítačové sítě. Kamera se dá připojit pomocí standartní RJ 45 konektoru, což je
klasická kroucená dvojlinka.
Další výhodou je sledování obraz z IP kamery z jakéhokoliv počítače v síti či v
internetu. Nasnímaná data je možné ukládat z kamery na jakýkoliv jiný počítač v síti
či v internetu. Data je také možné podrobit různé kompresi např. Motion JPEG
(MJPEG), MPEG4 a H264. Pomocí IP kamery je možné detekovat pohyb a změny v
obraze. Jako další výhoda je možnost spuštění alarmu přímo přes IP kameru.
Přednastavením nějaké události je pak možné data odeslat e-mail či SMS. Poslední
výhodou je napájení pomocí datového kabelu PoE (Power of Ethernet), které některé
kamery podporují.
Obr. 11 - Blokové schéma kamerového systému s IP kamerou
4.4.1 Součásti síťové kamery
IP kameru lze popsat jako kameru a počítač v jednom, je připojena přímo k síti a mají
vlastní IP adresu a vestavěné funkce, které se starají o síťovou komunikaci. IP
kamera má vestavěný software pro web server, FTP server, FTP klienta a emailového klienta. IP kamery jsou opatřeny alarmovým vstupem (alarm imput) a
výstupem pro přenos (relay output). Některé kamery jsou rozšířené o další funkce,
jako je třeba detekce pohybu nebo výstup pro analogové video.
28
Obr. 12 – IP kamera
Jednotlivé části kamery pořídí záběr obrazu, který lze popsat jako světlo o různých
vlnových délkách a ty jsou transformovány do elektrických signálů. Analogový signál
je převede na digitální a předán jednotce, která je zkomprimuje a pošle po síti.
Obraz projde přes optický filtr, který odstraní infračervené světlo a je zaměřen
čočkou do obrazového senzoru. Obrazový senzor zkonvertuje obraz, který se skládá
ze světelných informací, do elektrických signálů. Tyto digitální elektrické signály jsou
pak zkomprimovány a poslány po síti. Další částí kamery je čip, který vykonává
funkce jako je expozice, rovnováha bílé, ostrost obrazu atd. Ethernetové připojeni
slouží pro připojení periferií k síti. Procesor (CPU), Flash paměť a DRAM paměť
představují „mozek“ kamery a jsou speciálně navržené pro síťové aplikace.
4.4.2 Režimy IP kamer
Rozlišují se dva typy režimů IP kamer, a to denní a noční režim. Světlo je
eletrkomagnetické vlnění, která má charakteristické lnové délky. Lidské oko je
schopno zachytit jen určité pásmo spektra (cca 400-700nm). Vlnové délky, které jsou
kratší než 400nm již lidské oko nevidí. Jedná se o ultrafialové záření. Záření o vlnové
délce cca 700-1200nm se jmenuje infračervené světlo. Lidské oko tedy dokáže
zachytit pouze úzké pásmo světla, ale obrazový senzor dokáže zachytit mnohem
více, umí zabrat i vlnové délky v oblasti infračerveného světla. Lidské oko však
nedokáže takovéto barvy vnímat, proto jsou kamery vybaveny odnímatelným
infračerveným filtrem, který se nachází mezi čočkou a obrazovým senzorem.
Obr. 13 – Infračervený filtr mezi čočkou a obrazovým senzorem
4.4.3 Obrazové snímače
29
Obrazový snímač kamery je odpovědný za převod světla do elektrických signálů.
Dělení obrazových senzorů:
 CCD senzory
- Úplný přenos - Full Frame (FF)
- Snímkový přenos Full Frame Transfer (FFT)
- Řádkový přenos - Interlane Transfer (IT)
 CMOS senzory
- Pasivní
- Aktivní
Dělení podle tvaru buněk:
Obr. 14 – Konvenční CCD a CMOS
Obr. 15 – Super CCD
Dělení podle vnitřní struktury:
Obr. 16 – Super CCD – SR
30
Obr. 17 – Foveon X3
4.4.4 Senzory CCD (Charge Coupled Devices)
CCD - nábojově vázaná zařízení (kapacitory) - je elektronická součástka, která je
používána pro snímání obrazové informace. Využívá se ve videokamerách,
digitálních fotoaparátech, faxech, scannerech, čtečkách čárových kódů, ale taky v
dalekohledech atd. CCD senzory byly poprvé vyrobeny v 70. letech 20. století W.
Boylem a G. Smithem. CCD snímač je vlastně posuvný registr, který je vystaven
světelnému záření.
Principem je odebírání volných nosičů náboje vzniklých dopadajícím zářením do
místa potenciální jámy, která je vytvořena pod elektrodou (oblastí dopadu fotonů
může být substrát nebo elektroda). CCD využívá fotoefektu, což je jev, který spočívá
v tom, že částice světla foton při nárazu do atomu dokáže převést některý z jeho
elektronů ze základního do tzv. excitovaného stavu a odevzdá mu energii. Elektroda
je od polovodiče izolována tenkou vrstvou oxidu křemičitého SiO2, který se chová
jako dokonalý elektrický izolant a elektrony tak nemohou být odvedeny pryč.
Obr. 18 – CCD jednotka
Činnost CCD se skládá se tří fází:
 Příprava CCD – z CCD jsou odebrány bez přístupu světla volné elektrony a
tím se smaže zbytek předchozího sejmutého obrazu
 Expozice obrazu – na elektrody se přivede kladné napětí a na CCD se nechá
působit světlo. Dopadající fotony excitují v polovodiči elektrony, ty jsou
přitahovány ke kladně nabitým elektrodám. Po elektronech zbydou po
polovodičích díry s kladným nábojem a ty jsou přitahovány elektrodou na
spodku CCD.
Obr. 19 – Expozice obrazu
31

Snímání obrazu - po uzavření závěrky se začne na elektrody 1, 2 a 3 přivádět
trojfázový hodinový signál. Na elektrodách 2 se začne pozvolna zvyšovat
napětí, zatímco na elektrodách 1 se snižuje. Následně se celý den opakuje
mezi elektrodami 2 a 3, dále mezi 3 a 1 a tak se to děje neustále dokola.
Shluky elektronů z jednotlivých pixelů se tak posouvají přes sousední pixely
směrem k výstupnímu zesilovači. Ten zesílí malý proud odpovídající počtu
nachytaných elektronu v jednotlivých pixelech na napěťové úrovně vhodné pro
další zpracování obrazu.

Obr. 20 – Snímání obrazu

Konstrukce CCD
Lineární CCD jsou vhodné pro jednorozměrný obraz např. čárový kód. Čtečka
zaznamená jakoukoliv řádku a na výstupu dá množinu pulzů odpovídající černým a
bílým čárám v kódu, to se pak počítačově dále zpracovává. Lineární CCD obrazové
snímače využívá např. skener nebo fax.
Obr. 21 – Snímání čárového kódu lineárním CCD
Plošné CCD pro snímání dvojrozměrného obrazu. Konstrukce je tvořena spojením
několika lineárních CCD na jednom čipu. Sejmutí obrazu probíhá tak, že nejprve
trojfázovým posuvem y vysune první pixel ze všech svislých CCD do spodního
vodorovného. Z toho se pak opakovaným trojfázovým posuvem x celý řádek
neposouvá k obrazovému zesilovači. Pak se dalším trojfázovým posuvem y posune
druhý pixel ze všech sloupců do vodorovného CCD. To se neustále opakuje až do
doby, kdy dojde k vyprázdnění všech pixelů.
32
Obr. 22 – CCD pro snímání dvourozměrného obrazu

Snímání barevného obrazu
Pro snímání barevného obrazu se buď používají zvlášť tři CCD snímače pro základní
barvy R, G, B. Před tyto tři snímače se umístí barevné filtry nebo se barevné filtry
umístí jako šachovnice před jednotlivé pixely. Uspořádání tedy může být tříčipové a
nebo jako jednočipové snímání. Tříčipové uspořádání se využívá pro profesionální tv
kamery. Obraz v tomto uspořádání prochází od objektivu soustavou dvou
polopropustných zrcadel s nanesenými barevnými filtry.
Jednočipové snímání se používá pro fotoaparáty, menší amatérské kamery atd.
Nejčastěji se používá Bayerovské uspořádání filtrů. Pracuje na základě toho, že
lidské oko je nejcitlivější na žlutozelenou. Bayerovský filtr má dvojnásobný počet
zelených buněk oproti buňkám červeným a modrým. Obraz se načte do PC a pak se
plnohodnotné barvy interpolují z pixelů na barvy RGB. Žlutá kolečka představují
plnobarevné pixely výsledného obrázku a šipky naznačují, ze kterých buněk
Bayerova filtru byly interpolovány.
Rozlišení snímače je od 1 do 12 Mpx, ale existují i snímače s nižším rozlišením.
Obr. 23 – Rozmístění barevných filtrů v Bayerově uspořádání
Obr. 24 – Interpolace barev u Bayerova filtru
33

Moderní CCD součástky
Pro správnou konstrukci musí mít základní polovodič v sobě vytvořen pro správnou
funkci oblasti, které jsou dotované různými příměsi. Buňky CCD snímače musí být
opatřeny pomocnými elektrodami. Mají různou funkci např. resetování CCD před
vlastní expozicí nebo zajišťují funkci elektronické uzávěrky. Většinou jsou elektrody
na povrchu vytvořeny z napařeného hliníku, který se chová jako téměř dokonalé
zrcadlo. Toto zrcadlo odráží většinu světla. To má za následek zmenšení efektivní
plochy buňky, a to proto, že na polovodič má světlo citlivá místa pouze tam, kde
nejsou elektrody. Ke zvětšení efektivní plochy slouží čočka.
Počet buněk použitých buněk CCD prvku, je vždy o něco menší, než je jejich
skutečný počet. Data jsou čtena po řádcích, náboj z prvního řádku, tedy z řádku A
přesune do posuvného registru, projde přes zesilovač do A/D převodníku a z něj již
vypadnou digitální data. Poté se všechny řádky přenesou (B do A, C do B atd.) a do
posuvného registru se načte B řádek, který je zesílen a převeden na digitální data.
Celý proces pokračuje tak dlouho, dokud nejsou přečteny všechny řádky.
Obr. 25 – Metoda CCD snímačů
Každý CCD snímač má nějaké rozlišení. Například digitální fotoaparát nebo kamery
mají rozlišení od 1 do 12Mpx. Kromě rozlišení mají snímači a další důležité
vlastnosti, na které se musí při výběru brát ohled. Jednou z vlastností je třeba
dynamický rozsah. Ten udává rozsah odstínů od nejčernější černé k nejbělejší bílé,
kterou je schopen snímač rozlišit.
Dynamický rozsah je limitován kapacitou buňky a šumem. Šum může být způsoben
např. tepelným pohybem krystalové mřížky polovodičů, při kterém může dojít k
uvolnění elektronu, který se připojí k expoziční elektrodě a to se pak přičte k hodnotě
světelné expozice dané buňky. Pro dosažení velkého dynamického rozsahu při
přijatelné šumové úrovni je potřeba, aby buňky snímače byly co největší. Platí, že
malé formáty snímačů, nebo snímače s vysokým rozlišením mají vždy výrazně horší
šumové vlastnosti než snímače větší a s nižším rozlišením. Velice důležitým
parametrem je také ISO citlivost. Tato veličina udává citlivost filmového materiálu.
34
Digitální fotoaparáty obsahují přepínač citlivosti, jehož funkcí je zesílení obrazového
signálu.
4.4.5 CMOS senzory (Complementary Metal Oxide Semiconductors)
CMOS senzory jsou senzory citlivé na světlo a slouží k záznamu barevných složek
obrazu. Používá se ve fotoaparátech, čipových kartách atd. CMOS senzory jsou
oproti CCD senzorům levnější, menší, mají nižší spotřebu energie a větší rozlišení
(16,8Mpx). Dělí se na pasivní a aktivní. Pasivní CMOS jsou jednoduché, generují
náboj, který je úměrný energii dopadajících paprsků. Náboj jde přes zesilovač do
A/DC. Aktivní CMOS jsou složitější. CMOS čipy jsou náchylnější na šum při dlouhých
expozicích, tzv. dark current šum a dalším důvodem, proč vzniká šum je, že
zesilovače se nachází v blízkosti fotodiody. Každá buňka, která je citlivá na světlo, je
vybavená analytickým obvodem, který eliminuje vzniklý šum. Nevýhodou CMOS
senzorů je malá citlivost na světlo, tento nedostatek je eliminován přidáním
miniaturních čoček ke každé buňce a další miniaturizací obvodů. Technologie CMOS
využívá polovodičové součástky, které jsou řízeny elektrickým polem a k provozu
stačí pouze napájecí napětí. Buňka snímače převádí dopadající kvantum světelného
záření na odpovídající velikost elektrického náboje podle senzitometrické
charakteristiky zvlášť pro každou ze tří základních barev a výsledné hodnoty jsou pak
převedeny pro každou barvu na osmibitové hodnoty.
SNÍMACÍ ČÍP
CCD
CMOS
Cena
Rozměry řešení
Spotřeba
Kvalita obrazu
Rozlišení
Komplexnost čipu
Fill Faktor (činná plocha)
Digitální šum
Rychlost
Dynamický rozsah
Možnost výřezu
Vysoká
Vyšší
Vysoká
Vysoká
Vysoká
Vysoká
Vysoká
Nízký
Nižší až vysoká
Vysoká
Nativně žádná
Nízká
Nízké
Nízká
Nižší až nízká
střední
Nižší až nízká
Nízký až střední
Vysoký
Vysoká
Nižší
Ano
Tab. 2 - Porovnání CCD a CMOS
4.5. Architektura kamerového systému
Každé z následujících konceptů je vhodný pro různé úlohy. Systém založený na DVR
se nejčastější používá v jedné budově. Pro lokaci s několika budovami je lepší použít
systém založený na IP síti. V případě distribuovaného systému jsou velmi důležité
přenosové parametry IP zařízení a sítě. V závislosti na od počtu kamer a klientských
stanic je třeba adekvátně zvolit ovládací Software.
4.5.1 Kamerový systém založený na DVR
Donedávna byly nejvíce používané aplikace založené na DV rekordérech, což sebou
nese spoustu nedostatků, jako jsou omezená kvalita obrazu, nutnost vézt ke každé
kameře samostatný kabel, omezený počet kanálů.
35
Obr. 26 – Kamerový systém založený na DVR
4.5.2 Kamerový systém založený na DVR se síťovým rozhraním
Přenosový technika, která je založená na rozdělení signálu na pakety, umožňuje
dosáhnout novou funkcionalitu kamerového systému. Systém, který je založený na
analogových kamerách a DV rekordéru se síťovým rozhraním umožňuje připojení k
libovolnému typu PC sítě, jako je LAN, WAN a ovládání z libovolného bodu v síti.
Novější řešení jsou rozšířené i ovládání několika DVR, která tak vytváří rozsáhlejší
systém. I v tomto případě je však zapotřebí vézt kabel ke každé kameře.
Obr. 27 – Kamerový systém založený na DVR se síťovým rozhraním
4.5.3 Kamerový systém založený na klientském SW
Takovéto řešení zahrnuje IP kamery a video servery, které převádí analogový video
signál na digitální IP signál. IP technologie umožňuje rozvézt systém libovolným
způsobem v závislosti na síťovém připojení. Spojení je možné vytvořit pomocí
telefonní linky, UTP kabelu, bezdrátově, optickým kabelem nebo i TV anténový
kabel. Architektura takovéhoto systému závisí na použitém vybavení a na SW.
Základní forma zahrnuje použití dodatečného SW, který spravuje zařízení od
jednoho výrobce. Počet kamer a video serverů je omezený a SW je klientská
aplikace a neexistuje tedy žádný centrální bod systému. Každý monitorovací bod, se
může připojit k libovolné kameře v systému. Nevýhoda tohoto systému je, že síťové
36
zařízení (kamery) se nemohou simultánně připojit k neomezenému počtu klientských
stanic.
Obr. 28 – IP CCTV systém založený na klientském SW
4.5.4 IP CCTV systém využívající Dual Stream zařízení
Umožňuje vysílat dva datové streamy s nezávisle definovanými parametry. Široký
stream, který má např. formát MJPEG je použitý pro přenos k záznamovému
serveru, zatím co úzký stream, který je např. ve formátu MPEG-4 se bude využívat
pro klientské stanice.
Obr. 29 – IP CCTV systém využívající Dual Stream zařízení
4.5.5 IP CCTV systém založený na architektuře klient – server
Tato architektura limituje počet připojených klientských stanic k jednotlivým IP
zařízením. Nejlepší architekturou je klient – server. Klient – server architektura
umožňuje efektivní instalaci, kde kamery a video servery jsou připojené k jednomu
nebo více serverům. Serveru zodpovídají za správu systému a klientské systémy se
k nim připojují. Hlavní výhodou takového řešení je izolace kamer a připojení mezi
kamerami a servery od odchozího přenosového pásma. Při velkém počtu klientů je
eliminováno riziko přetížení primárního systému. Jediný problém této architektury
může být selhávání hlavního serveru, který tak přestane odpovídat na požadavky
klientů. Takovouto překážku je možné eliminovat použitím High Reliabibity server –
vysoká spolehlivost.
37
Obr. 30 – IP CCTV systém založený na architektuře klient – server
Použití systému klient/server umožňuje jednotlivé kamery řídit z jednoho centrálního
serveru, kde jsou ukládána i data z kamer. Klientské pracoviště umožňuje správu
kamer, sledování obrazu a nastavení kamer. Množství kamer, které budou připojeny,
je dán rozlišením. To stanovuje přímo šířku přenášeného pásma. A platí tedy, že čím
větší jsou kladeny nároky na kvalitu daného obrazu, tím větší objem budou mít
přenášená data. Současní výrobci IP kamer mohou vytvořit jakoukoliv konfiguraci
regionálních systému díky celosvětové internetové síti. Takovéto konfigurace se
skládají z velkého množství serverů, které se v síti chovají jako jeden virtuální server,
který sdílí všechna data a optimalizují jejich výkonnost. Odpadá tak nutnost
identifikace serveru, ke kterému požadovaná kamera patří.
4.6. Schéma video prostředí
Schéma video prostředí je na obrázku 31.
Obr. 31 – Schéma video prostředí IP CCTV
4.6.1 Zachycení obrazu
V prvním kroku dochází k přeměně obrazu spolu s dalšími informacemi (zvuk, info o
poplachovém vstupu kamery), které vyhodnocuje IP kamera, na videosignál, který je
38
dále komprimován a připraven pro přenos po počítačové síti. K zachycení IP obrazu
slouží IP kamera a videoserver.
Obr. 32 – IP kamera
Při volbě kamery je důležité dbát na její parametry, kterými jsou rozlišení, ohnisková
vzdálenost, provedení kamery, IR přísvit, osvětlení, vstupy/výstupy. Videoserver je
zařízení, které převádí analogový signál na digitální (IP) formát. Do IP kamerového
systému lze připojit i klasickou analogovou kameru.
Obr. 33 – Videoserver
4.6.2 Přenos obrazové informace
Jedná se o médium, které přenáší data mezi prvky CCTV. Data představují obraz,
zvuk, řídící signál, metadata. Počítačová síť umožňuje přidávat prvky IP CCTV
kdekoliv, kde je přístup k síti a není tedy třeba přidávat nové kabelové trasy. Další
výhodou je šifrovaná komunikace, což zvyšuje bezpečnost. Další pokrokem IP kamer
oproti analogovým zvýšení rozlišení obrazu. Přenos je dat možné provádět
prostřednictvím metalického kabele, optickým kabelem, wifi, přes mobilní internet 2G,
3G, 4G a nebo kombinací všech.
4.6.3 Zpracování obrazu
Zpracováním obrazu se myslí práce s obrazovou informací na straně záznamového
zařízení. Obraz se uloží, analyzuje a je dále distribuován např. ve formě substreamů
(zmenšené rozlišení, snímkování a kvalita obrazu za účelem zobrazení např. na
mobilním zařízení s internetovým připojením). Záznamové zařízení musí být
kompatibilní s kamerami. Při výběru záznamového zařízení je důležité definovat
délku záznamu, datový tok, zálohování napájení, příchozí a odchozí streamy,
zálohování dat, export dat, integrace s ostatními systémy. Rozlišují se dva druhy
záznamového zařízení:
 Záznamové zařízení na bází PC - takovéto záznamové zařízení pracuje s OS
WINDOWS, který provádí hlavní záznam streamů a práci s nimi (vyhledávání,
přehrávání, logování událostí, šifrování záznamu, přístupová práva k záznamu
atd.).
 NVR síťový videorekordér - zařízení, které funguje na principu síťového disku,
pouze uchovává data z kamer a umožňuje jejich přehrávání a vyhledávání v
záznamu a není tedy vybaven žádnou propracovanou inteligencí. Jedno
39
zařízení může zaznamenat až 50 kamer, samozřejmě v závislosti na jejich
typu.
Obr. 34 – NVR síťový rekordér
4.6.4 Uživatelské rozhraní
Uživatelské rozhraní slouží k zobrazení živých obrazů z kamer, nebo záznamů na
straně uživatele. Přístup k systému může být realizován např. u záznamového
zařízení (PC nebo NVR), ke kterému je připojen monitor, dále pomocí PC s
klientským SW připojeného k zařízení přes počítačovou síť i internet. Další možností
je IP dekodér, který umožní převedení datového streamu IP kamer na analogový
signál, využívá se při realizaci video stěn v kamerových dohledových centrech. Dále
pak lze přistupovat k systému pomocí tabletu s klientským softwarem připojeným
přes wifi nebo mobilní internet. A poslední možností je přístup přes mobilní telefon s
klientským SW přes mobilní internet.
4.7. Inteligentní kamery
Neustálý vývoj IP technologií přináší nový rozměr bezpečnosti monitoringu. Operátor,
který sleduje 16 obrazovek, přehlédne po 22minutách cca 95% událostí. Inteligentní
kamera zaznamenává pouze události, které se zdají být podezřelé nebo kritické. V
případě klidového neměnného stavu před objektivem je kamera v pohotovostním
režimu. Tento režim nezatěžuje ani operátora ani přenosová média. To přináší
úsporu v kapacitě šířky pásma a pěsťových prvků.
4.7.1 Rozdělení inteligence kamer

Základní
Kamera je schopna rozpoznat násilné pootočení těla kamery, zakrytí objektivu,
poškození kamery a neplánované odpojení kamery.

Vyšší
jedná se o automatickou detekci. Patří zde ochrana předmětů, opuštěné nebo
zapomenuté předměty, zakázané parkování, pohyb v protisměru nebo vytočení,
shlukování, načítání osob nebo vozidel a vyhodnocování rychlosti a rozpoznávání
SPZ.
 Ochrana předmětů - funguje na principu předem zadaného prostoru, ve
kterém se může daný předmět pohybovat. V případě, že tento nastavený
prostor daný předmět opustí, třeba i jen z části, kamera spustí alarm a
záznam. Ochrana předmětů se využívá ve výstavních prostorách či muzeích
atd.
 Opuštěné nebo zapomenuté předměty a zakázané parkování - Principem je
zadání prostoru, kde se nesmí nacházet předmět déle, než definovanou dobu.
V případě, že je tato předem stanovená doba překročena, spustí se alarm.
Tohoto systému se využívá v letištních nebo nádražních halách, také ale ve
40
veřejných budovách jako jsou nákupní centra nebo v ostraze městských částí.
Tuto detekci lze využít i při identifikaci nesprávného parkování vozidel.
 Pohyb protisměru nebo vybočení – kamera dokáže rozpoznat, zda vozidlo,
osoba, či nějaký jiný předmět se nepohybuje proti směru nebo zda nevybočil z
přikázaného směru. Využití je při hodnocení dopravních situací nebo pro
vyhodnocení událostí na sportovních soutěžích a stadionech.
 Shlukování - kamera, která sleduje daný prostor a dokáže identifikovat stav,
kdy v prostoru dojde k přehuštění osob či vozidel. Shlukování se využívá v
analýze dopravních situací, sportovních akcích nebo monitorování městských
částí.
 Načítání osob nebo vozidel- využití v nákupních centrech, hotelových
komplexech nebo při monitoringu dopravního provozu.
 Vyhodnocování rychlosti - kamera je schopna sejmout rychlost dopravního
prostředku a zaznamenat ji do souboru. Této funkce využívá policie ČR při
měření rychlostí na silnicích.
Inteligentní kamery umí zpracovávat analýzy a statistiku a poskytnout vše uživateli
včetně barevných grafů a tabulek.
4.8. Bezpečnostní kamerové systémy
Dělí se do jednotlivých kategorií, podle místa zpracování a analýze obsahu a detekce
událostí kamerového systému. Dělení kamerových systémů:
 Centralizované systémy – analýza video obsahu a detekce událostí se provádí
na serveru, ke kterému jsou kamery připojeny. Procesor tohoto serveru musí
mít velmi vysoký výpočetní výkon. S výkonnějším procesorem stoupá možnost
řešení složitější analýz obrazu. Nevýhodou tohoto systému je, že velké
kamerové systémy vyžadují mnoho serverů.
 Hybridní systémy – kamera zajišťuje analýzu obrazu a server může
disponovat výkonem pro detekci událostí, tím jsou tedy kladeny nižší nároky
na server.
 Decentralizované systémy – analýza obrazu a detekce události se provádí
přímo v kameře. Servery tak mají snadnější práci a zbývající výpočetní
kapacita je použitelná pro jiné operace. Jsou kladeny nižší nároky na šířku
přenosového pásma mezi kamerami a serverem a také není potřeba velká
kapacita paměti, protože informace, které do ní přichází jsou již zpracované.
Bezpečnostní systémy IVS (Intelligent Video Surveillance) nahrazují chybující
lidský faktor zejména při sledování několika událostí v jednom časovém
okamžiku. Jde tedy o algoritmy, které analyzují snímanou scénu VCA (Video
Content Analysis) a nastavitelné detektory, které jsou specializované na
rozpoznávání definovaných událostí ED (Ebeny Detection).
CENTRALIZOVANÝ HYBRIDNÍ
DECENTRALIZOVANÝ
SYSTÉM
SYSTÉM
SYSTÉM
SERVER
KAMERA
VCA + ED
X
ED
VCA
X
VCA+ED
Tab. 3 Typy bezpečnostních kamerových systémů
4.9. Princip snímání obrazu
Světlo je odražené od snímaného objektu, prochází objektivem a přes soustavu
zrcadel dopadá na světlocitlivý snímací čip. Tam dojde k přeměně na elektrický
41
proud, který je zpracovaný. Vlastní proces snímání lze chápat jako radiometrické
měření. Na výsledný obraz má vliv mnoho různých faktorů. Pro snímání digitální
obrazu slouží digitální fotoaparát nebo kamera. Způsob zachycení světelného záření
se děje pomocí snímače. Snímače jsou světlo citlivé a podle jeho intenzity jej převádí
na elektrický náboj, který se dále načítá jako napěťový signál. Analogový signál je
pomocí A/D převodníku přeměněn na číselný (digitální) signál a tomuto procesu se
říká digitalizace.
4.9.1 Video Image analysis
Jde o moderní metodu, která má objektivizovat posuzování jakosti výrobků. Je
náhradou subjektivního hodnocení, při kterém může být hodnocení dané informace
rozdílné. Použití analýzy je velice různorodé, umožňuje přizpůsobivost a
opakovatelnost rozboru, nedochází k destrukci vzorku, ale vyžaduje výkonné
počítačové vybavení. Video Image Analysis pracuje s barevnými prostory RGB a
CIELab. Obraz je možné sejmout digitální kamerou, digitálním fotoaparátem nebo
taky scannerem, ten se pak v počítači zpracovává. Daný snímek je rozložen na
jednotlivé pixely a zpracovává se ve formátu *.jpg, nebo se příslušným softwarem
převeden na grafický soubour *.lim. Princip VIA je následující:
 Sejmutí obrazu (+digitalizace) a uložení v PC - V prvním kroku analýzy se
nejprve zaznamená snímek. Během snímání je snímek převeden do digitální
podoby, to znamená, že se převede obraz ze spojité fyzikální funkce k
diskrétní funkci elektrického signálu. Digitalizace se skládá ze dvou kroků, kdy
první se obraz kvantuje a následně se vzorkuje. Kvantování je diskretizace
oboru hodnot obrazové funkce a vzorkování (spojité funkce) znamená
odebrání hodnot vzorků ve stejných intervalech. Tím se získají v počítači
jednotlivé obrazové plochy tvz. Pixely.
 Předzpracování obrazu - Vstupem i výstupem je digitální obraz. Cílem
předzpracování je potlačit šum a zkreslení, ke kterému došlo při digitalizaci a
přenosu.
 Segmentace – slouží k nalezení částí objektů, se kterými se pracuje a
odstraní pro zpracování nezajímavých částí. Základní metodou segmentace je
prahování. Prahování je založeno na konstantní odrazivosti či pohltivosti
objektů. Ty se pak oddělí od pozadí. Výsledný obraz má binární podobu.
 Popis subjektu – objekty je možné popsat kvantitativní metodou pomocí
číselných hodnota daných parametrů.
 Porozumění obsahu obrazu, statistické zpracování parametrů a interpretace
získaných dat.
42
5 Senzory barev
Barva je z fyzikálního hlediska směsí záření o různých vlnových délkách, resp. jde o
část spektra viditelného záření, které je odražené od předmětu, jehož barva je pak
posuzována lidským okem.
Barva je mnohoznačný psychosenzorický, psychofyzikální a fyzikální pojem. Z
psychosenzorického hlediska barva vyjadřuje vlastnost lidského zrakového vjemu. Z
psychofyzikálního hlediska se přihlíží k vyhodnocení barevného podnětu
barvocitlivými buňkymi oka. Jde o schopnost barevných podnětů vzbuzovat barevný
vjem, který je vyjádřen v určité číselné soustavě. Barva je vjem, který je vytvářen
viditelným světlem dopadajícím na sítnici lidského oka. Barevné vidění zprostředkují
receptory, které se nazývají čípky a jsou trojího druhu, to znamená, že jsou citlivé na
tři základní barvy, a to na červenou, zelenou a modrou.
Obr. 35 – Barevné vjemy způsobené jednotlivými vlnovými délkami
To, že člověk vidí barevně je způsobeno existencí tří druhů iodopsinu, tedy tři duhy
fotoaktivního pigmentu, které obsahují čípky. Pigmenty jsou spektrálně selektivní a
každý druh je citlivý na jiný rozsah vlnových délek. Obrázek 35 zachycuje spektrální
citlivost jednotlivých čípků.
Obr. 36 – Relativní spektrální citlivost čípků
Tyčinky se od čípků liší rozdílnou fyzickou stavbou, systémem nervových propojení a
pigmentem. Tyčinky obsahují pigment rhodopsin, který je citlivý na všechny vlnové
délky viditelného spektra, maximální citlivost tohoto pigmentu je 500nm. Dopadá – li
na sítnici intenzivní světlo, dochází ke kompletnímu vybělení a na vidění se podílejí
43
pouze čípky (tzv. fotopická oblast vidění). Na druhou stranu, při nedostatečné
intenzitě světla se na vidění podílejí pouze tyčinky (tzv. skotopické vidění). Při
adaptaci zraku na šero se uplatňuje tzv. Purkyňův jev. Jev spočívá ve ztrátě citlivosti
sítnice k barvám při posouvání se směrem k periferii sítnice i barevného spektra.
Obr. 37 – Purkyňův jev
5.1. Mísení barev
Zrak není schopen rozlišovat jednotlivé barvy ve složeném světle. Existují dva druhy
míšení barev.

Aditivní mísení barev
Principem je součtové skládání barev. To znamená, že se jednotlivé světelné toky
sčítají a výsledné spektrum je vnímáno jako celek. Takže k jednomu barevnému
světlu se připojí další barevná světla a výsledné světlo má pak rozmanitější
spektrální složení než dílčí světla. Smícháním základních barev A, B, C lze získat
jakoukoliv barvu X.
Obr. 38 – Aditivní mísení barev

Subtraktivní mísení barev
Spočívá v odečítání barev z dopadajícího spektra záření. To znamená, že s každou
další přidanou barvou se ubírá část původního světla. Ze spektra se odebírají části
světelného toku, např. pomocí spektrální propustnosti T(λ) vhodného barevného
filtru, nebo různé spektrální odrazivosti R(λ) povrchu předmětů. Světlo, které
prochází jednotlivými barevnými vrstvami je stále více pohlcováno.
44
Obr. 39 – Subtraktivní míchání barev
Obr. 40 – Použití barevného filtru
5.2. Barevné modely
Barevný prostor je předem definovaná množina barev a je založen na barevném
modelu. Barevný model je složen ze základních barev a mísením vzniká výsledná
požadovaná barva. Popisují v daném prostoru relativní poměry jednotlivých bodů
snímku mezi sebou. Využívají se pro zjednodušení záznamu barevné informace.
5.2.1 RGB model
Lidské oko obsahuje 3 základní druhy buněk (receptory na sítnici), které jsou citlivé
na barvu a z toho vychází RGB model. Buňky oka jsou citlivé na vlnové délky
červené (630nm), zelené (530nm) a modré barvy (450nm). RGB model využívá
aditivního skládání barev a vyjadřuje se pomocí krychle. V počátku krychle (0,0,0) se
nachází černá barva, v protilehlém rohu této krychle je barva bílá (1,1,1). Vrcholy
krychle ležící na osách představují základní barvy, zbývající vrcholy reprezentují
doplňkové barvy. Barvy lze vyjádřit barevným vektorem. Složky tohoto vektoru
mohou být v intervalu <0,1> nebo v celočíselném rozsahu 0 – 255. Libovolná barva
se udává 24 (3x8), barvy udávané pomocí 24 bitů jsou označovány jako true colors,
jedná se o zápis 3 barev ve třech bytech. 3 barvy ve 2 bitech je potom High color.
Pro vyjádření se pak využívá hexadecimální soustava (0 - ff).
45
Obr. 41 - RGB model - jednotková krychle
5.2.2 CMY model
Tento model se používá především v tiskařské technice. Podíl barevné složky je
definován v rozsahu 0 – 255 nebo v procentech. Barva vyjádřena pomocí modelu
CMY je získaná odečtením stejné barvy vyjádřené v RGB od jednotkové matice.
Využívá subtraktivní míchání barev = spojením všech barev vznikne černá, což je
opačné než už aditivního míchání barev. Obsahuje tři základní barvy – tyrkysovou
(cyan), fialovou (magenta) a žlutou (yellow). Vrchol (1,1,1).
Obr. 42 – CMY model - jednotková krychle
5.2.3 HSV model
Odpovídá popisu barev, má 3 základní parametry: barevný tón (Hue), ten určuje
převládající barvu, sytost (Saturation) určuje příměs jiných spektrálních barev a jas
(Value) příměs bílé barvy. Pro zobrazení barev se používá šestiboký jehlan. Jeho
vrchol je v počátku (černá barva) a osa je shodná se svislou osou. Svislá osa
znázorňuje změnu úrovně jasu. Vodorovná osa znázorňuje sytost. Barevný tón je
definován jako velikost úhlu (0 – 360°). Model HSV nemá plynulý přechod mezi
černou a bílou barvou a pohyb barevného tónu není po kružnici, ale po šestiúhelníku.
Využívá se při stínování reliéfu, protože je možné snadno pohybovat hodnotami jasu
a sytosti.
46
Obr. 43 – HSV model - šestiboký jehlan
5.2.4 HSL model
Odstraňuje nedostatky modelu HSV. Sytost je na vodorovné ose, světlost na svislé a
barevný tón je dán úhlem. Rozlišovací schopnost klesá se ztmavováním a
zesvětlováním. Modely HLS a HVS umožňují změnu jednoho parametru barvy a
ostatní zůstanou nezměněny. Často jsou označovány jako psychologické nebo
psychofyzikální modely, umožňují měnit jeden parametr barvy, zatímco ostatní dva
zůstanou zachovány. Využívá se v počítačové grafice, tiskařství a kartografii.
Obr. 44 – HSL model - šestiboký jehlan
5.2.5 Lab (L*a*b) model
Číselné hodnoty v modelu popisují všechny barvy, které vidí člověk s normálním
zrakem. Tento model není závislý na zařízení. Systémy správy barev využívají Lab
jako referenční model k předvídatelnému převodu barev z jednoho barevného
prostoru do jiného. L (lightness) složka představuje světlost bodu, 0 je černý bod a
100 je bílý. A je barevná složka, záporné hodnoty reprezentují barvy ve směru od
zeleno – modré, kladné hodnoty B barevné složky jsou pak po zeleno – žluto –
červenou. Výhoda toho modelu je nezávislost na zařízen, má nejširší rozsah
47
zaznamenatelných barev, neboli gamut a především má oddělenou jasovou složku L
od barevných složek a, b.
Obr. 45 – Lab model
5.2.6 Monsellův model
Monsellův model je jeden z nejstarších barevných modelů a pochází z roku 1905. Je
založený na třech základních parametrech, a to na barevném tónu, jasu a sytosti.
Munsell vytvořil kruhovou stupnici tónů, která se skládá z pěti základních barev, a to
z červené, žluté, zelené, modré a purpurové, mezi tyto barvy je vloženo pět
kombinací těchto barev. Kombinace jsou žluto – červená, zeleno – žlutá, modro –
zelená, purpurovo – modrá, červeno – purpurová. Kruh je rozdělen do deseti
barevných sektorů a ty jsou rozděleny na sto dílů. Jas představuje přechod mezi
černou, danou barvou a bílou. Pokud je hodnota jasu nulová, tak se jedná o barvu
černou. Pokud je hodnota jasu rovna 10, tak jde o barvu bílou a to bez ohledu na
barevný tón. Posledním parametrem je sytost. Jde o přechod od neutrální šedé po
čistý odstín šedé. Maximální hodnota sytosti se pohybuje okolo 20, v případě
speciálních reflexních materiálů může mít hodnotu i 30. Munsellova barevná notace
se uplatňuje v průmyslu, farmacii i psychologii.
Obr. 46 – Monsellův barevný model
5.2.7 CIE barevný model
CIE model je definován organizaci Commission Internationale de l´Eclairage, což je
mezinárodní organizace pro osvětlení. Model CIE je považován za nezávislý, protože
jednotlivé barevné odstíny nezávisí na subjektivních vlastnostech pozorovatele.
48
Základem modelu je chromatický diagram. Tento je podobný lidskému vnímání
barvy, které je velice subjektivní. Model je stavěný na tom, že každá barva lze
vyjádřit váženým součtem tří základních barev RGB.
CIE 1931 - první chromatický diagram definovaný CIE, který vznikl v roce 1931 a je
známý pod názvem CIE Yxy. Y popisuje jasovou složku a x,y jsou matematickými
popisy.
Obr. 47 – Chromatický diagram CIE 1931 xyY
5.2.8 Převod mezi jednotlivými modely
Převod jednotlivých modelů funguje na základě matematických přepočtů, nejčastěji
třech čísel, které reprezentují barvu každého bodu. Jednoduše řečeno, místo třech
čísel typu RGB u každého pixelu budou v novém modelu opět tři čísla, ale
odpovídající Lab modelu. Během převádění mezi modely může dojít k malé ztrátě na
kvalitě, protože modely mají různé gamuty a kvůli zaokrouhlování na celá čísla. To
však způsobí malé posuny, které jsou téměř nepostřehnutelné.
5.3. Metody a typy zařízení pro hodnocení barev
Dopadá-li světelné záření na jakýkoliv objekt, část záření se odrazí, část se
absorbuje a část záření je propuštěno. A na základě toho se rozlišují tři metody, které
slouží k hodnocení barev. Jde o spektrofotometrii, denzitometrii a kolorimetrické
hodnocení barvy.

Denzitometrie
je nejjednodušší metoda. Je založená na hodnocení množství záření, které je
vzorkem absorbováno. Při měření je sledována intenzita záření, které je odraženo
vzorkem přes příslušný filtr.

Kolorimetry
fungují na podobném principu jako metoda denzitometrie. Rozdíl je ve spektrální
propustnosti použitých filtrů. Kolorimetrické filtry odpovídají citlivosti čípků lidského
oka.
49

Spektrofotometry
jsou založené na měření množství odraženého nebo absorbovaného světla.
Nevyužívají tři barevné filtry, ale optickou mřížku, která rozkládá bílé světlo na
jednotlivé spektrální barvy, na barvy duhy. Kromě optické mřížky ještě využívají
vícenásobný senzor. To umožní sledovat složení odraženého záření ve velmi úzkých
intervalech vlnových délek v celé oblasti viditelného světla. Spektrometry v sobě mají
mikroprocesor, který pak určí výsledné složení barev.
5.4. Detekce barvy = colour sensors
Detekce barvy se využívá v mnoha průmyslech, kde je třeba předměty roztřídit podle
jejich barvy a k tomu se využívají detektory pro optické snímání a rozlišení barvy
daného předmětu tzv. Colour sensors. Tyto detektory umožňují třídění výrobků a
předmětů podle barvy, kterou předmět obsahuje. Příkladem mohou být sklenice
s různobarevnými uzávěry, které mohou určovat jejich obsah. Tyto sklenice pak
mohou být následně automaticky vybírány ze společného dopravního pásu, palety
nebo krabice. Jedním běžným senzorem lze identifikovat pouze jednu konkrétní
barvu z mnoha jiných nebo vzájemně poznat a oddělit více různých barev.
Použití








Detekce a třídění výrobků podle značky
Kontrola přilepení etiket, značek, popisů
Kontrola správného obsahu (např. tekutina v láhvi)
Strojní průmysl – dopravníky, detekce posunu, kontrola kvality
Montážní linky – nastavení pozice (natočení) výrobku, počítání různých dílů na
společném dopravním pásu
Kontrola naplnění různých zásobníků
Zjišťování chybných etiket
Kontrola barvy tekutiny
Obr. 48 – Příklad použití optických senzorů
50
5.4.1 Detekce a třídění produktů podle barev se snímači Sick CVS1
A CVS2
CSV1 a CSV2 jsou kamerové snímače s maticovými CMOS senzory obrazu. Tyto
senzory dokáží vyhodnotit množství barvy, která je na předložené ploše objektu, na
produktu a dokáží porovnat odstín i množství jejího zastoupení s referenčními
hodnotami, které jsou uložené v paměti. Oba senzory se vyrábějí ve velikosti 95 x
42x 34mm a obsahují stejnou „snímací kamerovou část“, která je tvořena CMOS
senzorem, který má rozlišení 200 x 240 x 3 pixely. Číslo 3 představuje RGB složku,
která je tvořena třemi pixely. První pixel má červený filtr (R), druhý pixel má zelený
filtr (G) a modrý filtr má třetí pixel (B). Celkové množství pixelů obrazového senzoru
je 144 tisíc, ale pouze 48 tisíc je barevných, což stačí pro detekci barvy.

Princip měření a detekce
Princip spočívá ve zjištění množství RGB pixelů daného barevného odstínu
v porovnání s referenčními pixely, které jsou předem uložené v paměti. Vlastní
detekování má tedy softwarové řešení, kdy software spočítá počet barevných pixelů
z celkového počtu 48 000, které mají stejnou nebo větší hodnotu úrovně světla
v porovnání se zvolenou uloženou hodnotou v referenční paměti. CVS1 porovnává
jednu referenční hodnotu z 8, které jsou uložené v paměti. CVS2 dokáže detekovat i
2 barvy nebo dokáže porovnat zaznamenané barvy se všemi referenčními a
v případě, že se barva shoduje, tak ji dokáže indikovat kombinací stavů dvou
spínacích výstupů či zasláním údaje po sériové lince RS – 232.

Detekce a rozlišování barev pomocí CVS1 – využívá se ke kontrole
přítomností barev na velkých plochách, k detekci jednotlivých barev. Provádí
učení Teach – in prostřednictvím Plug&Play s asistentem a má paměť pro 8
referenčních barev. Lze tedy říct, že CVS1 Easy slouží k jednoduchým
aplikacím, kde se určí, zda na detekovaném předmětu je daná barva nebo ne.
Referenční barvy lze vybírat přes HMI displej a tlačítky na snímači nebo
vzdáleně kombinací na dvoustavových vstupech. Výsledkem je ANO/NE.
¨
Obr. 49 – Detekce a rozlišování barvy

Detekce, rozlišování a třídění barev CVS2 – jeho funkcí je kontrola a třídění
barev na velkých plochách, dále pak identifikace jednobarevných nebo
dvoubarevných objektů. Dokáže odlišit barvu produktu od pozadí. Dále pak
dokáže třídit barvu podle barvy, má paměť na 15 referenčních barev a
umožňuje ukládat a načítat nastavení z PC přes RS -232.CVS2 je
51
sofistikovanější a má funkci třídění. Třídění na základě detekce barvy je
považováno za kvalitnější než třídění na základě detekce čárových kódů. A to
z toho důvodu, že produkt může být různě natočen, dále může záviset na
kvalitě tisku, tvaru nebo tvarové stálosti povrchu předmětu.
Obr. 50 – Detekce, rozlišování a třídění barev
CVS1
Použitá technologie
Kontrolovaný parametr
Spektrální
rozsah
vyhodnocených barev
Pracovní rozsah
Použití senzor obrazu
Rozlišení
snímaného/vyhodnocovaného
obrazu
Forma snímání barvy
Přisvícení snímaného místa
Typický snímací výkon a odezva
CVS2
optické 2D vyhodnocení obrazového sním obsah
obsah množství barvy v obrazu
cca 400 až 750 nm
50 až 100 mm / 90 až 150 mm / 210 až 270 mm.
CMOS maticový senzor s pevnou ohniskovou vzdáleností
200 x 240 x 3 pixelů
RGB pixely
integrované 12 bílými LED
91 snímků/s, odezva 0,6 až 38 snímků/s, odezva 5 až
22 ms
26 ms
Funkce vyhodnocení barvy
kontrola
přítomnosti
1 identifikace jednobarevných
zvolené
barvy
stylem nebo
dvoubarevných
ANO/NE z 8 nastavení v objektů a třídění barev z 15
paměti
nastavených v paměti
HMI
Integrovaný nebo externí barevný displej s 5 ovládacími
tlačítky (pohyb v menu nastavení a učení)
HMI konfigurační software
CVS device software
CVS2 Dataloader PC
Elektrické rozhraní
RS-232
TTL
(datová
komunikace s PC nebo
zasílání čísla referenční
barvy v paměti)
Elektrické
rozhraní
– 4x,
volba
uložené 4x, volba uložené reference
dvoustavové vstupy
reference
v
paměti, v
paměti,
taktování
taktování (trigger)
(trigger), učení (Teach-in)
Elektrické rozhraní – spínané 1x tranzistorový PNP nebo 2x tranzistorový PNP nebo
výstupy
NPN (detekce OK)
NPN (detekce OK nebo kód
čísla ref. barvy v paměti)
El. konektory
HRS, 6-pin (externí přisvícení / externí monitor)
kabel 7 vývodů (CVS1) či 8 vývodů (CVS2) pro
vstupy/výstupy a napájení
52
Napájení/spotřeba
Rozměry
Hmotnost
Krytí
Provozní teplota
Materiál pouzdra
12 až 24 VDC / cca 200 mA
95 mm x 42 mm x 34 mm
cca 180 g
IP67
0 až 40 °C
ABS, akrylové sklo, polykarbonát.
Tab. 4 Parametry CVS1 a CVS2
5.4.2 Senzor základních barev
Na základě vědeckých výzkumu bylo dokázáno, že člověk je více citlivý na informace
podané v grafické formě než textové. Barvy se podílí na zlepšení srozumitelnosti a
usnadňují zapamatování. Obvod na obrázku 51 dokáže rozlišit červenou, zelenou,
modrou, tyrkysovou, fialovou, žlutou, černou a bílou, tedy 8 barev.
Obr. 51 – Schéma zapojení
Obvod se skládá z optiky a digitální elektroniky. Paprsky, které jsou od tělesa
odraženy, dopadají na tři konvexní čočky. V přední části se nachází fotorezistory, na
které jsou tyto konvexní čočky upevněny. Jejich funkcí je usměrnění paprsku, čímž
se zvyšuje citlivost fotorezistorů. Dále jsou pak v obvodu filtry v podobě třech
skleněných destiček. Tyto filtry mají barvu modrou, zelenou a červenou a jsou
umístěny před fotorezistory LDR1, LDR2 A LDR3. Od tělesa odrazené paprsky
dopadnou na senzory, barevné destičky odfiltrují jiné barvy a na určitém fotorezistoru
se změní odpor. Obvod je složen z hradel AND a NOT. Aktivní je pouze jeden
fotorezistor a výstup brány korespondující k tomuto fotorezistoru se překlopí do log1.
Když budou aktivní všechny LDR, znamená to, že barva, kterou určují je bílá,
v případě, že není aktivní žádný LDR je určena černá barva.
53
Další zdroje
http://www.ped.muni.cz/wphy/publikace/Jancovic1.html
http://webfyzika.fsv.cvut.cz/PDF/prednasky/kolorimetrie.pdf
http://cs.wikipedia.org/wiki/Subtraktivn%C3%AD_m%C3%ADch%C3%A1n%C3%AD
_barev
http://web.vscht.cz/~kalcicoa/POCPRE/cie.html
http://www.fotoroman.cz/techniques3/svetlo05color_model.htm
http://automatizace.hw.cz/clanek/2006012001
http://automatizace.hw.cz/detekce-a-trideni-produktu-podle-barev-s-kamerovymisnimaci-sick-cvs1-a-cvs2
http://www.hw.cz/teorie-a-praxe/konstrukce/senzor-zakladnich-barev.html
54
6 SENZORY JASU
6.1. Fotometrické veličiny
Fotometrické veličiny jsou omezeny pouze na záření, které je viditelné lidským okem.
Jsou definovány podle citlivosti lidského oka a jsou závislé na barevném sloužení
zkoumaného záření. Lidské oko je nejcitlivější na žlutozelené světlo, která má
vlnovou délku 555nm. Rozlišují se dvě základní citlivosti lidského oka.
1. Fotopická citlivost – tato citlivost je definována pro denní světlo a je dána
citlivostí čípků na sítnici oka. Čípky jsou tedy citlivé na barvy.
2. Skotopická citlivost – definuje citlivost na noční vidění, na kterém se podílejí
svou citlivostí tyčinky na sítnici oka. Tyčinky jsou citlivé na intenzitu
dopadajícího světla.
Obě tyto citlivosti se liší v závislosti na průměru duhovky oka, při denním osvětlení je
duhovka malá a při nočním vidění zase naopak velká. Na stejném principu funguje i
clona fotoaparátu, která upravuje množství světla, které má dopadnout na
světlocitlivou vrstvu, kterou může být buď fotografický film, nebo CCD panel.
Fotometrickými veličinami jsou světelný tok, svítivost a osvětlení.
6.1.1 Světelný tok ɸ [lm]
Světelný tok charakterizuje světelný výkon záření či jeho zdroje. Světelný tok je
technická veličina, která vyjadřuje schopnost zářivého toku způsobit zrakový vjem.
Vyjadřuje intenzitu zrakového vjemu oka, vyvolaného energií světelného záření,
které projde za jednotku času určitou plochou v prostoru, ve kterém se světlo šíří.
Světelný tok odpovídá zářivému toku, který je definován jako radiometrická veličina a
udává se ve watech. Zářivých tok představuje energii vyzářenou zdrojem za jednotku
času. Světelný tok je dán součinem svítivosti, nebo taky „hustoty paprsků“ a úhlů, do
kterého byly paprsky vyzářeny.
6.1.2 Svítivost I [cd]
Svítivost udává prostorovou hustotou světelného toku zdroje v různých směrech.
Jednotka svítivosti je kandela cd. Kandela patří mezi základní jednotky soustavy SI.
Kandela je světelný tok ve světelném kuželu, neboli v určitém prostorovém úhlu –
tzv. steradiánu. Vyjadřuje rozdělení světelného toku do různých směrů, do kterých
vyzařuje zdroj světla. Svítivost lze určit pouze pro bodový zdroj, tedy pro zdroj, který
má rozměry zanedbatelné v porovnání se vzdáleností zdroje od kontrolního bodu.
Svítivost odpovídá radiometrické veličině zářivosti. Svítivost bodového zdroje
v daném směru lze definovat jako podíl světelného toku Δɸ vyzařovaného zdrojem
v tomto směru do malého prostorového úhlu ΔΩ a velikosti tohoto prostorového úhlu.
55

Steratidán je jednotka vyjadřující prostorový úhel, je definován jako „kužel“,
který na kouli o průměru 1m vytvořil plochu 1m2.
Obr. 52 – Steradián

Kandela je jednotkou svítivosti, která byla nejprve definována jako svítivost
svíčky definovaného složení. Existovalo několik typů referenčních svíček.
Později byla kandela definována jako svítivost 1/600 000m2 povrchu
absolutně černého tělese ve směru kolmém k tomuto povrchu při teplotě hnutí
platiny, které je 1768°C a při normální tlaku, který je 101 325Pa. Ve své
podstatě mají všechny definice stejnou jednotkovou svítivost a ta je pořád
odpovídá svítivosti plamene obyčejné svíčky ve vodorovném směru.
Obr. 53 – Distribuční diagram svítivosti
Svítivost udává rozdělení světelného toku do různých směrů, do kterých vyzařuje
zdroj světla. Dále lze říct, že svítivost udává hustotu světelných paprsků v závislosti
na konkrétním směru. Svítivost se nemění se změnou vzdálenosti od světelného
zdroje, mění se v závislosti na úhlu vyzařování. Výrobci světelných zdrojů uvádějí
distribuční diagram, který popisuje distribuci světla do různých úhlů.

Vztah lumenu a kandely – jak bylo zmíněno výše, kandela je jednotkou
základní soustavy SI a lumen je definován pomocí kandely.
Hustotu světelných paprsků je dána svítivostí v kandelách. Ze světelného
zdroje vylétávají fotony. Svítivost, která je vyjádřena v kandelách udává počet
56
fotonů na 1steradián, takže svítivost vyjadřuje hustotu vypuštěných fotonů
v daném směru. Světelný výkon nebo i světlený tok je svítivost vynásobená
počtem steradiánů. Jde tedy o celkový počet fotonů, které jsou do prostoru.
Svítivost je tedy světelný tok (hustota světla) na jeden steradián.

Křivka svítivosti – znázorňují svítivost zdroje nebo svítidla se zdrojem. Křivky
se sestrojují pro rovinu proloženou svítivým zdrojem nebo svítidlem. Jedna
čára svítivosti v jedné svislé rovině se sestrojuje v případě, že svítivý zdroj
nebo svítidlo je konstruováno tak, že rozložení svítivosti je rotačně souměrně
kolem jeho svislé osy. Když není tato souměrnost splněna, musí se nakreslit
čar více. Zdroj je umístěn ve středu soustavy a čáry jsou sestrojeny do
soustavy polárních souřadnic. Jednotky čáry jsou v cd/klm.
Obr. 54 – Křivka svítivosti, kdy není splněna souměrnost
6.1.3 Osvětlení E [lx]
Osvětlení je veličina, která je závislá na vzdálenosti osvětlené plochy od zdroje
světla. Závisí na části světelného toku, který dopadá kolmo na plochu o daném
obsahu. Osvětlení odpovídá radiometrické veličině intenzita záření. Intenzita
vyzařování je definována jako podíl zářivého toku, který je vysílán z plochy zdroje o
plošném obsahu. Osvětlení E závisí na části světelného toku Δɸ, které dopadá kolmo
na plochu o obsahu Δs.
6.1.4 Luminance L [cd/m2]
Luminance L je veličina, která je definována jako podíl části světelného toku Δɸ
dopadající na plochu Δs v prostorovém úhlu ΔΩ pod úhlem α a této plochy Δs, tohoto
prostorového úhlu ΔΩ a kosinu úhlu α.
57
Luminance je tedy „síla“ světla, které se odráží od plochého difúzního předmětu nebo
vyzářeného plochým zdrojem světla. Popisuje tedy svítivost zdroje světla s plochou o
obsahu 1m2. Pozorovaný plochý předmět s plochou 1m2 se stane zdrojem světla
nebo světlo odráží. Obrázek 55 znázorňuje vztah mezi jednotlivými fotometrickými
veličinami.
Obr. 55 – Vztah fotometrických veličin
V případě, že se člověk nedívá na předmět kolmo, ale pozoruje jej pod určitým
úhlem, jeho luminance klesá.
6.1.5 Brightness µ
Opět se jedná o ftotometrickou veličinu. Tato veličina závisí na aktuálním stavu
lidského oka a tedy na stavu duhovky, velikosti pupily, na kontextu a okolí
pozorovaného předmětu. V barevném prostoru RGB se může brightness vypočítat
jako aritmetický průměr hodnot červené souřadnice, zelené a modré. Výpočet je však
pouze relativní.
6.2. Jas
Jas je fotometrická veličina, která je definovaná jako měrná veličina svítivosti. Z
fyzikálního hlediska jas představuje luminance. Luminance je totiž jedinou veličinou,
které je možné prakticky vidět a zároveň je možné ji i změřit. Na jas objektu má vliv
povrch objektu a intenzita světla, která na něj svítí. S rostoucí intenzitou světla roste i
jas. V běžné praxi se však jas označuje jako brightness, neboli subjektivní dojem.
Tento subjektivní jas vyhodnocuje jas v kontextu jasu okolí i v kontextu barvy. To
může mít za následek vznik optického klamu. Jas je tedy veličina, kterou
bezprostředně reaguje zrakový orgán.
Kde Acosγ je viděná ploch a I je svítivost v daném směru.
58
Obr. 56 – Vyhodnocení jasu
6.2.1 Kontrast jasu K
Pro rozlišení předmětu, které jsou pozorovány pozorovatelem v zorném poli, musí
mít pozorované předměty rozdílný jas.
|
|
Ld je jas rozlišovaného detailu a Lp je jas okolí. V případě, že je K větší než hodnota
0,8 znamená to, že rozlišitelnost pozorovaného předmětu vůči okolí je velmi dobrá.
Když je hodnota K větší než 0,5, ale menší než 0,8, tak rozlišitelnost je dobrá. A když
je K menší, než hodnota 0,5 je předmět špatně rozlišitelný vůči okolí.
6.2.2 Optický klam
Optický klam nebo taky optická iluze vyjadřuje nesprávné vnímání reality. Toto
matení je založeno na matení lidského mozku a to barvou nebo tvarem. Optické
klamy vznikají, když se mozek snaží „vidět“ dopředu a když tyto obrazy neodpovídají
skutečnosti. Optické klamy se dělí do čtyřech skupin






Objektivní klamy – klamy které jsou vyvolané lomem a odrazem světla, které
prochází atmosférou, jejíž hustota je spojitou funkcí polohy a závisí na teplotě.
Jsou to jevy nezávislé na našem vědomí a vůli.
Fyziologické klamy – jsou dány iradiací, trváním vjemu a kontrastu.
Podstatou klamu je vnímání okolí, obrazu a zpracování elektrických signálů,
Klamy jsou vytvářeny fyzikální realitou.
Geometrické klamy – podstatou je zkreslené vnímání geometrických
vlastností předmětů a obrazců, jejich vzdáleností, velikostí úhlů a tvarů.
Psychologické klamy – reverzibilní obrazce, neboli vztahy mezi figurou a
pozadím, imaginární trojrozměrné obrazce.
Jiné klamy – např. pohybové klamy jako třeba loukoťové kolo nebo rotující
hadi.
Hermanova mřížka
Příkladem fyziologického optického klamu může být Hermanova mřížka, která
zobrazuje neexistující body na průsečíkách mřížovitě orientovaných světelných čar
na tmavém pozadí, které při zaostření zmizí. Mřížka má několik podob, může být
v převrácených barvách nebo v barvě žluto zelené, kdy je mřížka žlutá a pozadí
tmavě zelené.
59
Obr. 1 Hermanova mřížka

Jiskřivá mřížková iluze
Dalším zajímavým příkladem optického klamu je jiskřivá mřížková iluze, která je
upravenou verzí Hermanovy mřížky. Tato jiskřivá mřížková iluze obsahuje světlejší
body na průsečíkách mřížkových čar a ty se pak jeví jako tmavé náhle se objevující
body.
Obr. 2 Jiskřivá mřížková iluze
Princip klamu je jednoduchý. Na sítnici jsou jakoby dvě oblasti, kdy jedna vnímá
průsečík horizontálních a vertikálních bílých čar a druhý vnímá části bílých čar, které
mají z obou stran černé čtverce. Intenzita světla je pro obě oblasti stejná, fígl je ale
v tom, že první oblast má ve svém okolí více bílých ploch a druhá má světlé plochy
jen ze dvou stran a ty zbylé plochy jsou tmavé. A na řadu přichází laterální inhibice.
Laterální inhibice je proces, při němž nervová vlákna přinášející podobnou informaci
vzájemně potlačují svoji aktivitu prostřednictvím inhibičních synapsí, takže
nejaktivnější vlákno působí největší útlum sousedních neuronů. Takže informace,
která je nervovým systémem přenášena, je zjemněn a upřesněna. V tomto případě
tedy laterální inhibice způsobí, že plochy s větším množstvím světlejší plochy v okolí
jsou vnímány jako tmavší a plochy s menším množstvím světlé okolní plochy jako
jasnější.
60
Obr. 3 Ilustrace principu funkce

Heringův optický klam
Řadí se do skupiny geometrických optických klamů. Dvě rovnoběžné čáry vypadají,
jako by se v prostřední části prohýbaly směrem ven. Což je způsobeno paprskovitě
vycházejícími linkami z centrálního bodu ven. Smysl tohoto klamu je simulovat
perspektivu, a tedy vzniká tak zdánlivě 3D obraz.
Obr. 4 Heringův optický klam

Rotující hadi
Při pohledu na obrázek s názvem rotující hadi, vzniká iluze rotačního pohybu. Na
základě vědeckého testování japonských vědců bylo dokázáno, že iluze podněcuje
mozkovou aktivitu vznikající převráceným procesem ve zrakové kůře. Což je část
mozku, kde je vnímaný a zpracovávaný skutečný fyzický pohyb. Studie dokázala, že
za vznikem iluze jsou rychlé pohyby očí, které jsou tak malé, že nejdou ani
zaznamenat, jenom mikroskopicky se dá je pozorovat. Jakmile měli testovaní lidé
pocit, že se had točí, museli zmáčknout knoflík a pak museli označit i dobu, kdy měli
pocit, že je obrázek klidný. Vědci zjistili, že než se začal jevit obrázek pohyblivý, lidé
začali mrkat očima a vykazovali rychlé pohyby a naopak, jakmile se had zastavil, tak
oči účastníků studie byly klidné. Článek o této studii publikovali autoři v odborném
časopise Journal of Neuroscience v dubnu 2012.
61
Obr. 5 Rotující hadi
6.2.3 Jas a barva
Jak už bylo řečeno, lidské oko je nejcitlivější na žlutozelenou barvu. Proto budu
vždycky vypadat jasnější žlutý předmět než třeba modrý, přestože z fyzikálního
hlediska odráží stejné množství energie jako předmět modrý.
6.2.4 Jas a fotografie
Jas se při fotografováním nastavuje expozicí fotoaparátu, kdy expoziční rozsah
fotoaparátu je nastaven na nejběžnější zdroj světla v přírodě, tedy na denní
osvětlení. Takže fotografování za přítomnosti umělého zdroje světla může být
problematičtější. Intenzita světla, která dopadá na objekt je závislá na třech
parametrech, a to na intenzitě vlastního zdroje světla, který na předmět svítí, na
modifikaci tohoto světla a na vzdálenosti světla zdroje od předmětu. Tyto parametry
platí jak pro umělé zdroje tak i pro přírodní, tedy i pro Slunce, avšak intenzita slunce
se jeví konstantní a to z toho důvodu, že je od Země strašně daleko. Ve
fotografování existuje pravidlo, že oddálením světla od předmětu do dvojnásobné
vzdálenosti, dojde k poklesu intenzity dopadajícího světla čtyřikrát. Tohoto zákonu se
využívá při svícení scény, nastavování expozice, při práci s bleskem atd. Jas barvy
vyjadřuje součet všech energetických příspěvků jednotlivých monochromatických
světel a vystihuje tedy intenzitu zrakového vjemu. Čím je jas větší, tím je barva
světlejší.
62
Obr. 6 Oddálení zdroje světla od předmětu na dvojnásobek vzdálenosti
6.3. Jasoměr
Dříve se měření jasu redukovalo na měření kolmé svítivosti ohraničené a změřené
plošky. Měření probíhalo tak, že na rozptýlené kouli se vymezila plocha o velikosti 10
cm černým papírem a změřila se svítivost této plochy ze vzdálenosti asi 300 –
500mm. Dnes se však používá modernější metoda, a to pomocí jasoměrů. Jasoměr
je měřicí přístroj, který slouží pro měření jasu. Skládá se z fotočlánku, optického
systému pro vymezení prostorového úhlu a z měřícího a vyhodnocovacího systému.
Znalost hladin jasů a jejich rozložení v zorném poli je důležitým parametrem pro
zjištění kvality osvětlení. Zrakový výkon a zrakový pohoda bezprostředně souvisí
s kvalitní distribucí jasů v zorném poli pozorovatele, to je dáno tím, že kontrast jasů,
je jediná světelná veličina, kterou zrakový orgán vnímá.
Dvě metody sloužící k měření jasu:
1. Fyzikální metoda
2. Vizuální metoda
6.3.1 Fyzikální metoda
Fyzikální jasoměr je složen z fotočlánku, který je označen písmenem F. Fotočlánek
slouží jako přijímač. Na něm je nasazena trubka, která je uvnitř černá a je označená
písmenem T. Tato trubka má clonu s kruhovým otvorem, ta je označená písmenem
C. Kruhový otvor vyhrazuje prostorový úhel Ω. V tomto úhlu dopadají paprsky
z měřené plochy na přijímač. Fotočlánek změní normálovou osvětlenost a střední jas
se vypočítá podle následující rovnice.
63
Obr. 7 Fyzikální jasoměr





T – černý tubus
F – fotonka
G – galvanoměr
C – clonka
Ω – prostorový úhel, který odpovídá zornému poli přístroje
[
]
Obr. 8 Příklad praktického provedení nástavce s fotočlánkem pro měření jasu
Fyzikální měření jasu je objektivní metoda. Při tomto měření je zapotřebí si uvědomit,
že tato objektivní metoda zjišťuje střední hodnotu jasu měřené plochu, který právě
vymezuje optika přístroje v závislosti na vzdálenosti jasoměru od měřeného povrchu.
Měřená plocha musí zahrnovat vždy povrch, jehož jas je hodnocen. V závislosti na
velikosti plochy, jejíž jas má být vyhodnocen, přesněji spíše v závislosti na velikosti
clon, které určují zorný úhel přístroje, se rozlišují dva typy jasoměrů.


Bodové – bodovými jasoměry lze měřit jas velmi malých ploch.
Integrační jasoměry – pro detekci jasu větších ploch.
Fyzikální jasoměry pracují na principu měření světelného toku, který prochází clonou
určitého tvaru a velikosti. Schéma objektivního jasoměru je zobrazeno na obrázku
66.
64
Obr. 9 Schéma konstrukčního uspořádání objektivního jasoměru
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
8.
9.
Objektiv
Stínítko s otvorem
Zrcátko
Optika
Okulár
Stupnice měřicího přístroje
Pomocná optika
Barevné a šedé filtry
Fotočlánek
Měřený záběr se pomocí objektivu zobrazuje na plošku, kde lze vidět přes zrcátko,
optiku a okulár obraz. Do zorného pole okuláru se zobrazuje údaj stupnice měřicího
přístroje. Ve stínítku je otvor s pomocnou optikou a filtry, barevnými i šedými a
fotočlánek, přes který projde světlo, jehož proud se po zesílení přivede do měřicího
přístroje. Velikost otvorů v zrcadlech by měla být taková, aby odpovídaly zorným
polím o úhlech 6´, 15´, 30´, 1°, 2°. Podle mezinárodního doporučení CIE se jasoměry
dělí do čtyř tříd přesnosti, které mají označení L, A, B a C. K těmto třídám pak
odpovídají největší celkové přípustné chyby jasoměrů 5%, 7,5%, 10% a 20%.

Univerzální fotometr Haegner model S1
Fotometr Haegner model S1 je objektivní jasoměr příkladem objektivního jasoměru.
Jedná se o universální fotometr, který má ručkový měřicí přístroj a je kombinací
jasoměru s luxometrem. Korigovaný fotočlánek, který je součástí jasoměru je
křemíkový s optickým systémem, který má clonu 1°. Vnější korigovaná křemíková
fotonka s průměrem 10mm s kosinusovým nástavcem zajišťuje osvětlení. Fotonka je
spojená s přístrojem dostatečné dlouhým vodičem.
Parametry
Rozsah měření jasu
Nejmenší čitelná hodnota
Přesnost
Hodnoty
3 – 100 000cd.m2[lx]
0,025 – 0,05 cd.m-2 [lx]
±5%
Tab. 1 Parametry přístroje Haegner model S1
65
Obr. 10 Univerzální fotometr Haegner model S1

Přímé měření kontrastu jasu na pracovních plochách
Pro přímé měření kontrastu jasu na pracovních plochách existují speciální přístroje,
které vyrábí dánská firma Brüel a Kjaer. Součástí přístroje je korigovaný fotočlánek,
který má průměr 8mm a je instalovaný do tubusu. Tento fotočlánek umožňuje měření
jasů do 200kcd.m2 při měřícím úhlu ±1,5°. Normálu přijímací plošky čidla je možné
natočit do směru osy pohledu pozorovatele díky speciálnímu držáku. Po natočení je
pak možné měřit jasy obou plošek.

Měření jasu ve veřejném osvětlení
Pro měření jasu ve veřejném osvětlení hraje zásadní roli volba tvaru a velikost clony.
Obvykle se volí tvar clony obdélníkový. Minimální a maximální hodnoty jasu povrchu
komunikace se zajišťují z měření jasu ve stejném poli kontrolních míst jako při
měření osvětlenosti. Měřená plocha musí být co nejmenší, a to proto, aby
nezasahovala do sousedních měřených míst. Pro měření se předpokládá, že místo
pozorovatele bude 1,5m nad vozovku a v ¼ šířky komunikace ve vzdálenosti 60m
před měřeným úsekem dlouhým 100m. Při velikosti kruhové clony jasoměru 6´ploše
elipsy s malou osou odpovídá nejmenší měřená plocha na vozovce velikosti 0,17m a
s velkou osou asi 12m. Výsledkem bude průměrná hodnota jasu povrchu vozovky.
Ta se stanoví jako aritmetický průměr z hodnot jasů naměřených ve zmíněné síti
kontrolních míst. Jas se vždy měří na suchém povrchu vozovky, aby nedocházelo
k ovlivnění měření vlivem odrazů. Ustálené odrazové vlastnosti vozovky se nastaví
po roce běženého provozu.
6.3.2 Vizuální metoda
Vizuální měření jasů jsou založena na pozorování jasu$$$ plochy, na kterou dopadá
světlo a jejíž jas měříme s plochou o známé odrazivosti osvětlené normálovým
zdrojem. Měření subjektivního jasu je možné provádět pomocí subjektivního
jasoměru SCHMIDT HAENCH. Tento jasoměr je malý a přenosný a dokáže měřit jas
v rozsahu od 1 do106 apostilbů. A platí, že 1 asb je roven
. Součástí
subjektivního jasoměru jsou dvě bílé matované cylindrické komory. V první
z cylindrických komor je světlo, které vstupuje přes sektorovou clonu do druhé
komory, kde dopadá na destičku mléčného sklad. Jas této plochy je známý a je
možné jej plynule regulovat a to tak, že je možné sektorovou clonu otevírat a zavírat.
Takové otevírání a zavírání se pak projevuje na stupnici, která je v poměru 1:10.
Přes okulár a hranol je možné pozorovat jas destičky z mléčného skla, který jak bylo
66
již řečeno, je znám a tento jas se zobrazuje jako půlkruhová plocha. V případě, že by
se do jasoměru vložili barevné filtry a to do cesty světelných paprsků, bylo by možné
měřit o barvu plochy. Princip měření je tedy jednoduchý. Jas světelných paprsků
zdroje, který je měřen, vstupuje přes objektiv do druhé poloviny hranolu a zobrazuje
se jako půlkruhová plocha. Obě plochy, které jsou pozorované přes okulár, k sobě
přiléhají, a tím pádem vytvářejí celý kruh. Jas měřených paprsku je možné
zeslabovat postupně v poměru 1:10, 1:100, 1:1000, 1:10 000 a 1:100 000, a to
pomocí zasouvání šedých filtrů. Zaostření objektivu na pozorovaný zdroj, lze
provádět v rozmezí od 1,5m do nekonečna. Okulár se zaostřuje na pozorovanou
kruhovou plochu. Velikost části plochy světelného zdroje, jejíž střední jas je měřen,
neboli velikost zorného polo, je možné měnit postupně v rozsahu zorných úhlů, a to
následujícím způsobem, 28´, 1°, 1°30´, 2°, 2°18´, 2°45´. Výsledná střední hodnota
jasu plochy světelného zdroje je odečtena na stupnici ve chvíli, kdy obě poloviny
těchto pozorovaných ploch splynou, a to nejen jasově, ale i barevně.
6.3.3 Jasový analyzátor
Měřicí přístroj, který slouží pro plošné měření a analyzování rozložení jasu na
osvětlovaných plochách nebo světelných zdrojích. Obvykle jde o speciální digitální
fotoaparát nebo kameru, které mají spektrální citlivost přizpůsobenou citlivosti
lidského oka normálního fotometrického pozorovatele. Pořízený záznam je pak
zpracovaný pomocí speciálního software v počítači. Výsledkem měření je jasová
mapa. Jasová mapa vyjadřuje plošné rozmístění hodnot jasu pomocí barevné škály,
tzv. pseudobarev. Každé barvě odpovídá hodnota jasu. Na základě jasové mapy pak
lze odečítat hodnoty jasu jednotlivých bodů.
Obr. 11 Snímek rodinného domu a jeho jasová mapa
Světelná informace reprezentuje jas jednotlivých snímaných ploch. Šíří se formou
světelných paprsků, které jsou promítány na čip (CMOS nebo CCD). Získaný signál
v jednotlivých bodech je pak přímo úměrný jasu dané elementární plochy. Pro
vyhodnocení jsou důležité parametry, jako je clonové číslo, expoziční doba a citlivost.
Tyto parametry jsou vstupními údaji pro výpočet výsledného jasu. Kalibrační funkce
pak převedou získané hodnoty z digitálního obrazu na jas a upraví chyby přístroje.
Software analyzátoru dokáže statisticky vyhodnotit hodnoty jasů pomocí histogramu.
Histogram je obecně řečeno grafické znázornění distribuce dat pomocí sloupcového
grafu se sloupci stejné šířky, vyjadřující šířku intervalů a výška vyjadřuje četnost
sledované veličiny v daném intervalu. Další zajímavou funkcí je zobrazení průběhu
jasu na sledované trajektorii. Software poskytne informaci o jasu na vybrané ploše,
kterou je možné si označit různými základními geometrickými tvary. Dále tento
67
jasový analyzátor vyhodnocuje jas v bodech pravidelné sítě a tato síť by měla
korespondovat s výpočtovými body, které jsou určeny pro návrh a kontrolu
osvětlovací soustavy. Lze také vypočítat pomocí geometrických údajů skutečnou
polohu měřeného bodu vzhledem k ose pozorování. A poslední zajímavou funkcí,
kterou tento analyzátor provádí je výpočet oslnění dle metodiky UGR (Unified Glare
Rating).
Další zdroje
http://www.elkovo-cepelik.cz/fotometricke-veliciny
http://www.national-geographic.cz/detail/jak-funguji-opticke-klamy-lide-jsou-schopnividet-kousek-do-budoucnosti-26053/
http://cs.wikipedia.org/wiki/Hermanova_m%C5%99%C3%AD%C5%BEka
http://fyzika.jreichl.com/main.article/view/535-fotometricke-veliciny
http://cs.wikipedia.org/wiki/Sv%C4%9Bteln%C3%BD_tok
http://fyzika.jreichl.com/main.article/view/536-radiometricke-veliciny
http://cs.wikipedia.org/wiki/Kandela
http://www.fotografovani.cz/fotopraxe/zakladni-postupy1/vse-o-svetle-3-intenzita-jassvetla-152059cz
http://www.fotoroman.cz/techniques3/svetlo15photometry.htm
http://cs.wikipedia.org/wiki/Jasom%C4%9Br
http://fei1.vsb.cz/kat410/studium/studijni_materialy/est/Est_Mereni_2.pdf
http://cs.wikipedia.org/wiki/Jasov%C3%BD_analyz%C3%A1tor
http://elektrika.cz/data/clanky/srvo-vyhodnoceni-verejneho-osvetleni-pomocijasoveho-analyzatoru/view
http://k315.feld.cvut.cz/CD_MPO/CVUT-6-Svetelna.pdf
http://www.wikiskripta.eu/index.php/Huygens%C5%AFv_princip
http://fyzika.jreichl.com/main.article/view/434-svetlo-jako-elektromagneticke-vlneni
http://ucivozs.sweb.cz/13.html
http://www.fyzika007.cz/optika/sireni-svetla
http://fyzika.jreichl.com/main.article/view/437-odraz-svetla
http://fyzika.jreichl.com/main.article/view/438-lom-refrakce-svetla
http://radek.jandora.sweb.cz/f19.htm
http://www.gymhol.cz/projekt/fyzika/02_odraz_a_lom/02_odraz.htm
http://www.gymhol.cz/projekt/fyzika/09_difrakce/09_difrakce.htm
http://fyzika.jreichl.com/main.article/view/462-polarizace-svetla
http://radek.jandora.sweb.cz/f19.htm
http://www.kvelektro.cz/svitidla/
http://www.energetickyporadce.cz/cs/uspory-energie/osvetleni/druhy-svetelnychzdroju/#standardni_zarovky
http://www.odbornecasopisy.cz/res/pdf/37590.pdf
http://www.cez.cz/edee/content/microsites/laser/k21.htm
Jaroslav Doleček: Moderní učebnice elektroniky – 3. díl, Optoelektronika;
nakladatelství BEN - technická literatura, 2005; ISBN 80-7300-184-5
Václav Malina: Poznáváme elektroniku – 1. díl; nakladatelství Kopp, České
Budějovice 2003; ISBN 80-7232-039-4
68
Vladimír Suchánek: Dioda, tranzistor a tyristor názorně – programový kurz;
nakladatelství SNTL, Praha 1983; (zde je možné se dočíst hlavně o klasických
diodách než o LED)
http://www.odbornecasopisy.cz/res/pdf/37410.pdf
http://www.odbornecasopisy.cz/res/pdf/37032.pdf
http://cs.wikipedia.org/wiki/V%C3%BDbojka
http://www.mylms.cz/text-prehled-vybojek/
http://usporyvm.sweb.cz/verejne_osvetleni/svetelne_zdroje.htm
http://www.energetickyporadce.cz/cs/uspory-energie/osvetleni/druhy-svetelnychzdroju/#standardni_zarovky
69
7 Zdroje světla
Světlo představuje formu energie. Přesněji řečeno je příčné elektromagnetické vlnění
určitých vlnových délek. Elektromagnetické vlnění je vlnění příčné a skládá se ze
dvou složek. Jednou ze složek je složka elektrická, kterou charakterizuje vektor
intenzity elektrického pole E. Druhou složkou, je složka magnetická, kterou
charakterizuje vektor magnetické indukce B. Tyto vektory mají stejnou fázi a jsou na
sebe kolmé a zároveň jsou kolmé ke směru šíření. Světlo je vyzařováno atomy.
Světlo z běžných zdrojů není ani monochromatické ani koherentní a tvoří vždy
rozbíhavý svazek paprsků. To protože zdroje světla jsou tvořeny obrovským
množstvím navzájem nezávislých zářičů – atomů. Atomy se pak po dodání energie
dostanou do vybuzeného stavu, ze kterého se okamžitě a zcela náhodně vrací do
základního stavu a během toho náhodně vyzáří fotony. A tyto fotony pak znemožňují
soustředění obyčejného světla do úzkého svazku paprsků. Světlo je
charakterizováno třemi vlastnostmi, a to svítivostí (amplituda), barvou (frekvencí) a
polarizací (úhel vlnění). Ke svému šíření nepotřebuje žádné látkové prostředí, to
znamená, že se šíří i ve vakuu. Rychlost světla ve vakuu je c = 299792458m.s -1 =
3.108m.s-1. Což je nejrychlejší rychlost, kterou se může nějaký fyzikální objekt
pohybovat. V látkovém prostředí je velikost rychlosti světla vždy menší a je ovlivněna
nejen prostředím, ale také frekvencí světla. Lidské oko dokáže zachytit světlo o
vlnové délce v rozmezí od 790nm do 390nm. Rozsah vnímaných vlnových délek je
dán hlavně tím, že v oblasti viditelného světla je maximum elektromagnetického
záření ze Slunce dopadajícího na zemský povrch, a proto je v tomto rozsahu světlo
nejlépe vidět. Světlo je tedy charakterizováno vlnovou délkou.
Veličina c představuje rychlost světla, s jednotky jsou m.s-1 a f představuje světelné
vlnění s jednotkami Hz. Některé druhy živočichů vnímají rozsah vlnových délek.
Příkladem může být včela, která vnímá světlo na kratších vlnových délkách, včela
vnímá ultrafialové záření. Plazi vnímají zase záření ultrafialové. Nejcitlivější je lidské
oko na barvu žlutozelenou, která má vlnovou délku λ = 550nm. Účinky jednotlivých
složek světla na zrak pak určují výsledný barevný vjem, kterému odpovídá
charakteristický odstín barvy. Barva světla je psychosenzorický pojem, jemuž
odpovídá psychofyzikální pojem barevnost. Barevný podnět je barevné světlo
dopadající do lidského oka. Barevnost je určena z fyzikálního hlediska spektrálním
složením zdrojem vysílaného světla.
7.1. Šíření světla
Světlo se zdroje šíří v kulových vlnoplochách. Kulové plochy mohou být ve velké
vzdálenosti považovány za rovinné. Vlnoplocha je množina bodů prostoru, které při
vlnění kmitají se stejnou fází. Je to plocha, na níž leží body stejně vzdálené od zdroje
vlnění, které kmitají se stejnou fází.
70
Obr. 12 Kulová a rovinná vlnoplocha
Obr. 13 Kulová vlnoplocha daleko od zdroje a jeví se jako rovinná vlnoplocha
7.2. Optické prostředí
Optické prostředí je prostředí, kterým se světlo šíří.

Podle průchodu světla, se optické prostředí dělí:


Průhledné prostředí – nedochází k rozptylu světla, příkladem může být sklo,
vzduch, voda
Průsvitné prostředí – světlo se částečně rozptyluje, například matné sklo,
mlha, kouř
Neprůhledné prostředí – světlo se pohlcuje nebo odráží, příkladem jsou kovy,
dřevo, keramika nebo kámen.
Obr. 14 Optické prostředí v závislosti na průchodu světla

Podle vlastností prostředí se světlo dělí:


Opticky homogenní prostředí – všude má stejné optické vlastnosti
Opticky izotropní prostředí – rychlost světla je všemi směry stejná
71


Podle toho, které frekvence prostředím prochází:



Opticky anizotropní – rychlost světla je závislá na směru šíření (krystal
křemene)
Barevné – v prostředí jsou pohlcovány pouze určité frekvence nebo intervaly
frekvencí – barevné skla
Čiré – prostředím prochází všechny frekvence vlnění – vzduch nebo sklo
Druhy světelných paprsků



Rozbíhavý světelný paprsek – vytváří se z bodového zdroje za clonou. Světlo
dopadá z malé vzdálenosti a za clonou se vytváří světelný kužel.
Rovnoběžný světelný paprsek – vytváří se z plošného zdroje za clonou. Světlo
dopadá z velké vzdálenosti. Za clonou se světlo šíří ve válcovém prostoru.
Světelný paprsek – rovnoběžný světelný svazek, procházející velmi malým
otvorem clony.
V případě, že jsou dvě clony, světlo se šíří jenom ve chvíli, když svítící bod a oba
otvory leží v téže přímce. Ve stejnorodém prostředí se světlo šíří přímočaře.
7.3. Vlnové vlastnosti světla

Odraz = reflexe
Odraz světla znamená, že světlo prostředím neprojde, ale odrazí se. Příkladem je
zrcadlo. Světelný paprsek dopadá na rozhraní dvou optických prostředí pod úhlem
dopadu α. Tento úhel svírá paprsek s kolmicí dopadu k vztyčené v místě dopadu O
na rozhraní optických prostředí. Dopadající paprsek a kolmice dopadu vytváří rovinu.
Tato rovina se nazývá rovina dopadu. Zákon odrazu říká, že velikost úhlu odrazu je
roven velikosti úhlu dopadu. A tedy α = α´ a odražený paprsek leží v rovině dopadu.
Úhel odrazu nezávisí na frekvenci dopadajícího světla a tím pádem se všechny barvy
odrážejí stejně. Odraz se využívá u zrcadel.
Obr. 15 Odraz světla

Lom = refrakce
Lom světla nastane, když světelný paprsek prochází do druhého prostředí. Zákon
lomu = Snellův zákon říká, že světlo dopadá na rozhraní do bodu dopadu O pod
úhlem dopadu α. Rovinu, na které se světlo láme, určuje rozhraní, pokud je rovné,
popř. tečná rovina k rozhraní v bodě O, pokud je zakřivené. Kolmice k této tečné
rovině se nazývá kolmice dopadu k. Paprsek dopadajícího světla a kolmice dopadu
72
leží v rovině, kterou nazýváme rovina dopadu. Lomový paprsek směřuje z bodu O,
druhým prostředím pod úhlem lomu β a leží v rovině dopadu. I úhel lomu se měří od
kolmice dopadu. Zákon lomu je vyjádřen rovnicí.




sinα je úhel dopadu
sinβ je úhel lomu
n1 je index lomu prostředí, kterým prochází, než dojde k lomu
n2 index lomu prostředí, do kterého paprsek prochází
Index lomu n je poměr rychlosti světla ve vakuu a rychlosti světla v daném prostředí.
Ve chvíli, kdy se porovnají indexy lomů, je jedno prostředí opticky řidší a druhé
opticky hustší. Opticky hustší prostředí, je prostředí s větším indexem lomu. Přechod
světla z prostředí opticky řidšího do prostředí opticky hustšího je β<α. A na druhou
stranu přechod z opticky hustšího prostředí do opticky řidšího prostředí je β>α.
Obr. 16 Lom světla
Pro rozklad světla metodou lomu se používá optický hranol a vzniká tak hranolové
spektrum. Pro pozorování spektra se využívá spektroskop. Princip spektroskopu
spočívá v přivedení světla ze zdroje na kolimátor. V kolimátoru získá svazek
rovnoběžných paprsků. Pak se světlo přivede na hranol a dojde k disperzi.
V případě lomu mohou nastat dva způsoby lomu.

Lom ke kolmici – lom ke kolmici nastává v případě, že světlo dopadá
z opticky řidšího prostředí do opticky hustšího prostředí. To znamená, že
index lomu prvního prostředí má menší hodnotu, než je tomu u druhého
prostředí. Podle zákonu o lomu světla musí platit, že úhel β musí být menší
než úhel dopadu α.
73
Obr. 17 Lom ke kolmici

Lom od kolmice – k lomu od kolmice dochází, když světlo dopadá z opticky
hustšího prostředí do opticky řidšího prostředí. Takže platí, že index lomu
prvního prostředí je větší než index lomu druhého prostředí a podle zákona o
lomu světla platí, že úhel lomu β musí být větší než úhel dopadu α.
Obr. 18 Lom od kolmice

Skládání světla = Interference
Dobrým příkladem interference je olejová skvrna na mokré vozovce nebo mýdlové
bubliny. K interferenci dojde při splnění podmínek koherence.
Obr. 19 Interference světla
74
Podmínky koherence:



Paprsky musí mít stejnou frekvenci
Paprsky musí být navzájem rovnoběžné
Paprsky musí mít na sobě nezávislý dráhový rozdíl
K interferenci dojde, když je světlo kolmé k rozhraní, a to tak, že část světla se odrazí
a část světla pronikne do optické vrstvy o tloušťce a odrazí se až na druhém
rozhraní. Část světla se odrazí a část pronikne do optické vrstvy o tloušťce d a odrazí
se až na druhém rozhraní. Optická dráha l udává dráhový posun obou vlnění.
Interference se využívá pro určení tloušťky optické vrstvy, pro měření vlnové délky a
pro měření jakosti povrchu obráběných ploch. Interferenci lze dosáhnout pomocí
Newtonových skel. Newtonovy skla se skládají z jednoho rovného skla a z jednoho
skla ploskovypuklou čočkou. Mezi sklem a čočkou se nachází tenká vrstva vzduchu.
Po průchodu světla dojde k interferenci a dojde k zobrazení Newtonových kroužků.
Díky tomu lze měřit vlnovou délku, nebo kontrolovat opracování.
Obr. 20 Newtonovy obrazce

Ohyb světla = difrakce
Ohyb neboli difrakce vzniká v případě, že světlo narazí na překážku, která má
stejnou velikost jako je velikost vlnové délky světla (nanometry). Při difrakci dojde ke
změně směru šíření světla, aniž by se změnilo prostředí. Tím vzniká rozdíl od lomu.
Světlo se šíří v oblasti geometrického stínu. Hranice mezi světlem a stínem pak není
ostrá a na stínítku za překážkou se vytvoří ohybový obrazec. Difrakční obrazec je
tvořen soustavou stejně širokých světlých a tmavých proužků. Ohybové jevy jsou
dvojího druhu.
1. Fresnelovy ohybové jevy
Popis Fresnelových ohybových jevů vychází z Huygnesova – Fresnelova
principu, který říká, že každý bod vlnoplochy se stává zdrojem elementárního
světelného vlnění. Toto světelné vlnění pak dopadá do každého bodu na
stínítku s různou fází, skládá se a vytváří interferenční obrazy.
2. Fraunhoferovy ohybové jevy
Franhoferovy ohybové jevy jsou jevy, které vznikají při zobrazení zdrojů světla
optickými soustavami. Na stínítku se pomocí čoček vytvoří obraz zdro
je světla a do svazku paprsků, které vytváří obraz zdroje, se vloží přepážka.
Elementární vlnění, které jde z okrajů překážky, nedopadá přímo na stínítko,
ale procházejí další spojnou čočkou, která tato vlnění soustředí do bodů
stínítka.
75
K interferenci světla může dojít za předpokladu splnění podmínek koherence.

Ohyb světla na optické mřížce
Optická mřížka je soustava velmi úzkých štěrbin, které mají šířku a, vzdálených od
sebe vždy o periodu mřížky neboli mřížkovou konstantu b. Optické mřížky se vyrábějí
rytím nebo holografickou metodou. V případě, že optickou mřížku osvětlíme
rovnoběžnými paprsky o vlnové délce λ, způsobí to ohyb a za štěrbinami mají
paprsky různý směr. Ohybový obrazec vytvořený mřížkou má velmi úzká
interferenční maxima, která jsou od sebe vzdálena tím více, čím je perioda mřížky
menší.
Obr. 21 Ohyb světla na optické mřížce
Aby v bodě P nastalo ohybové maximum k-tého řádu, musí být dráhový rozdíl roven
sudému násobku poloviny vlnové délky.
αk je ohybový úhel k maximu k-tého řádu, k je řád ohybového maxima, který může
nabývat hodnot 0, 1, 2, .. n. V případě, že monochromatické světlo dopadá na
optickou mřížku, mají maxima stejnou barvu, jako je barva zdroje světla. Kdyby byla
mřížka osvětlena bílým světlem, bylo by maximum nultého řádu bílé a maximum
vyšších řádů by byla duhově zbarvená. K největšímu ohybu dochází v případě
červené barvy světla a k nejmenšímu ohybu dochází v případě světla fialového.

Rozklad světla = disperze
Dopadá-li na optické rozhraní dvou prostředí bílé světlo, lomen světlo již není bílé,
ale jeho okraje jsou zabarvené. Jak bylo řečeno v části difrakce světla. Bíle světlo se
tedy při lomu rozkládá na barevné složky, a takovému jevu se říká disperze.
Disperze je důsledkem závislosti velikosti rychlosti světla na jeho frekvenci. Velikost
rychlosti světla se zpravidla s rostoucí frekvencí zmenšuje a nastává normální
disperze.
76
Obr. 22 Disperze bílého světla
Index lomu optického prostředí se při normální disperzi s rostoucí frekvencí zvětšuje.
ČERVENÁ ORANŽOVÁ ŽLUTÁ ZELENÁ MODRÁ FIALOVÁ
Růst frekvence světla
Pokles velikosti rychlosti světla v daném prostředí
Růst indexu lomu daného prostředí

Polarizace
Omezením směru kmitání vektoru elektrické intenzity nebo omezením intenzity, lze
získat polarizované světlo. Lidské oko nedokáže rozpoznat, zda se jedná o světlo
polarizované nebo nepolarizované. Existuje několik druhů polarizace.
1. Lineárně polarizované světlo – nastává ve chvíli, kdy vektor elektrické
intenzity kmitá v jedné přímce. To znamená, že má stále stejný směr, nebo
opačný.
2. Kruhově polarizované světlo – ke kruhové polarizaci dojde, když konce
vektoru elektrické intenzity opisují kruh. Velikost vektoru je konstantní, ale
mění jeho směr.
3. Elipticky polarizované světlo – tato polarizace se uskuteční, když konce
vektoru elektrické intenzity opisují elipsu. Vektor elektrické intenzity mění
velikost i s měr.
Obr. 23 Polarizace
U lineárně polarizovaného světla se rovina, v níž leží kmity vektoru elektrické
intenzity, dohodou nazývá kmitavá, rovina na ní kolmá se nazývá rovina polarizační.
77
Světlo, které je nepolarizované, může být přeměněno na světlo polarizované a to
několika způsoby. Polarizace může nastat odrazem, lomem, polarizace dvojlomem
nebo polarizace polaroidem.
7.4. Zdroj světla
Světelným zdrojem je každé těleso, v němž světlo vzniká a z něhož se šíří do
okolního prostoru.
7.4.1 Vlastní a nevlastní zdroje světla


Vlastní světelné zdroje – jsou to tělesa nebo látky, v jejichž struktuře dochází
ke vzniku světla. Vlastním zdrojem světla je třeba Slunce, žárovka nebo třeba
plamen.
Nevlastní zdroje – jsou látky, které samy světlo nevytvářejí, ale světlo pouze
odrážejí a rozptylují světlo, které na ně dopadá. Mezi nevlastní světelné zdroje
patří Měsíc nebo mraky. Nevlastní zdroje světla se pak dále dělí.
o Reflektory – jinak řečeno, jsou to odražeče, jsou pro dané záření
neprůhledné. Reflektory odráží světlo ze směrů, do kterých svítidlo
nemá svítit a směřuje do daného směru pomocí odrazu, tedy pomocí
reflexe. Svítidlo může být vylepšeno kovovou, pokovenou plochou nebo
čistě bílou plochou.
o Reflektory – říká se jim ohýbače nebo lamače a jsou čiré. Refraktory
usměrňují a rozptylují světlo zdroje do daných směrů. Jejich úlohou je
snížit jas zdroje na přijatelné hodnoty. Refraktory fungují na principu
refrakce, tedy lomu světla. Jako refraktor se využívají tvarovaná skla,
průhledná skla, rastrová skla, baňky, kotouče, mezikruží nebo mřížky.
Stínítka nebo matnice – jsou to poloprůhledné difuzéry. Údělem difuzoru je rozptýlit
světlo a světlo pak vypadá jako plošný zdroj světla. Difuzor je zkonstruován jako kryt
z opálového (mléčného) skla nebo plastu. Kromě rozptylování světla slouží i jako
mechanická ochrana, dále chrání zdroj před znečištěním a vlhkostí.
7.4.2 Přírodní a umělé světelné zdroje

Přírodní světelné zdroje
o Kosmická tělesa
- Primární světelné zdroje – mezi primární zdroje patří Slunce a
hvězdy, které skutečné světlo vytváří. Zdroje sluneční energie
jsou termonukleární reakce v jeho nitru, kde dosahuje teplota
kolem 14 milionů °C. Hvězdy na obloze jsou taky zdroje světla a
tepla, ale jsou od Země mnohem více vzdálené než Slunce, a
proto se jeví jenom jako nepatrné zářící body.
- Sekundární světlené zdroje – Měsíc, ten pouze světlo odráží z
jiných zdrojů, samy nesvítí.
78
o Chemické reakce – příkladem je oheň. Otevřený oheň dává světlo a
zároveň teplo jeho hořením, tedy oxidací hořlavých látek. Lidé získali
první oheň z blesku, ten byl pak po dlouho dobu využíván jako zdroj
světla, příkladem jsou louče, svíčky, olejové, petrolejové nebo plynové
lampy.
o Biologické zdroje
- Primární zdroje – luminiscence je spontánním zářením. Využívají
ho světlušky, různí mořští živočichové anebo houby.
- Sekundární zdroje – odrazy očí viditelné ve tmě nebo při
záblesku, může se projevit efekt červených očí nebo iridescence
o Elektrické výboje – elektrický proud v plynech, tím může být oblouk,
výboj nebo blesk.
o Tektonické jevy – žhnoucí láva

Umělé světelné zdroje
o Princip teplotního záření – tím mohou být žárovky.. Výbojka se využívá
jako jedna ze základních částí některých laserů.
o Záření elektrického výboje v plynech a parách kovů – výbojky a zářivky
o Luminiscence – svítivé diody. Luminiscenční diody, jinak také
označovány LED, jako Light Emitting Diode, jsou miniaturní
polovodičové zdroje světla. Mohou to být blikající červená, zelená nebo
žlutá světélka u elektrických přístrojů. Jejich nejčastější využití je pro
signalizaci a světelné efekt.
7.5. Žárovka
S rozvojem elektroniky se podařilo vytvořit zcela nový zdroj světla, kterým byla
žárovka. Žárovky se dnes ještě stále řadí mezi nejznámější a nejrozšířenější zdroje
světla. Žárovka vzniká na principu rozžhavení tenkého kovového vlákna, které se
rozžhaví přívodem elektrického proudu. Rozžhavené kovové vlákno se rozzáří. Na
světlo se přemění jen několik procent dodávané energie a zbytek energie jsou
tepelné ztráty. Žárovku vynalezl T.A. Edison v roce 1879. Průchodem elektrického
proudu zředěnými plyny vzniká světlo různých barev a tento způsob vzniku světla
využívají zářivky a výbojky. Právě tyto zdroje mají mnohem větší účinnost než
žárovka a jsou používanější.

Konstrukce žárovky
Vlastním zdrojem záření je vlákno, které je vyrobeno z tenkého wolframového drátu,
který má průměr od 10µm do 120µm. Tento drát je svinutý do jednoduché nebo
dvojité šroubovice. Vlákno je v požadované poloze fixováno přívody a podpěrnými
molybdenovými háčky zapíchnutými do čočky tyčinky, která s dalšími skleněnými
polotovary (talířkem a čerpací trubičkou) tvoří tzv. nožku. Nožka je spolu s vláknem
zatavena do vnější baňky, která je vyrobena z měkkého sodno – vápenatého sklad.
Baňka může být čirá nebo zrcadlená, barevná, barvená, chemicky matovaná nebo
matovaná, popř. opalizovaná nanesením rozptylné vrstvy v elektrostatickém poli.
79
Přívody se obvykle skládají ze tří částí a jsou součástí elektrického obvodu. Vnitřní
část přívodu je z niklu nebo poniklovaného železa- Střední část je vyrobena z tzv.
plášťového drátu s činitelem teplotní roztažnosti odpovídajícím roztažnosti
skleněného talířku. Střední část je vakuově uzavřena spojením kovových a
skleněných částí žárovky. Poslední částí je vnější článek. Tento článek plní funkci
přívodu a pojistky. Pojistka je tam z důvodu, kdyby došlo ke vzniku výboje při
přerušení vlákna v žárovkách plněných plynem. Přívody jsou spojeny s paticí žárovky
pájením nebo svařováním. Na vlákno nebo konce přívodu po montáži vlákna na
nožky se pomocí getry odstraní nežádoucí plyny. Náplní žárovek bývá argon nebo
krypton. Jsou to látky, které chrání žárovku před vznikem výboje mezi závity vlákna.
Klasická žárovka používá typ patice E27, která je hliníková nebo galvanicky
poniklovaná mosazí. Druhou možností jsou bajonetové patice Ba22d. Patice se
k baňce připevňuje speciálním tmelem.
Obr. 24 Konstrukce žárovky
1. Baňka
2. Wolframové vlákno
3. Přívody
4. Tyčinka
5. Čočka
6. Čerpací trubička
7. Talířek
8. Patice
9. Háčky (podpěrky)
10. Plynová náplň
11. Tmel
12. Pájka
13. Getr
80
14. Izolace patic

Výhody žárovky











Jednoduché použití = okamžitý start bez blikání, stabilní svícení bez míhání
Přesné podání barev = klasická barva světla, příjemný teplý odstín
Nízké pořizovací náklady
Vhodný tvar, jednoduchá konstrukce (malé rozměry a nízká hmotnost)
Možnost přímého napájení z elektrorozvodné sítě, není potřena použít
předřadné obvody
Široký interval přípustných provozních teplot
Jednoduchý provoz a snadná výměna
Libovolná poloha svícení
Téměř nulová hodnota UV záření
Snadná likvidace vyhořelých žárovek, neobsahují totiž žádné škodlivé látky,
proto je možné je vyhodit do komunálního odpadu.
Nevýhody žárovky



Malý měrný výkon
Krátká životnost 1000h
Závislost parametrů žárovky na napájecím napětí
Světelné paraetry
Příkon žárovky [W]
Světelný tok[lm]
Měrný výkon [lm/W]
15
90
6
25
230
9,2
40
430
10,75
60
730
12,2
75
960
12,8
100
1380
13,8
750
2220
14,8
200
3150
15,75
Tab. 2 Světelnětechnické parametry obyčejných žárovek 15 - 200W s životem 1000h
při jmenovitém napětí 230V

Druhy žárovek

Standartní žárovky – nejlepší je použít v místech, kde se svítí krátce např.
sklepy, půdy a podobně.
o Výhody
- Jednoduché použití – okamžitý start
- Přesné podání barev – klasický barva světla
- Nízké pořizovací náklady
o Nevýhody
- Velká spotřeba energie a nízká účinnost přeměny energie 92 –
95% teplo, 5-8% světlo
- Životnost jen cca 1000 hodin provozu
- Relativně vysoká povrchová teplota
81
Obr. 25 Standardní žárovka

Halogenové žárovky – oproti klasickým žárovkám mají vyšší teplotu uvnitř
baňky. V baňce se nacházejí sloučeniny halogenových prvků. Díky těmto
prvkům se odpařený wolfram z vlákna žárovky přemění v průsvitnou hmotu a
nezpůsobuje černání baňky. Díky své konstrukci dokáže halogenová žárovka
jedinečně osvětlit interiér, prostor se jeví plastičtější, žárovky taky umožňují
hru světel a stínů. Po celou dobu své životnosti mají stálou kvalitu světla.
Halogenové bodovky se využívají hlavně v koupelně, kde je potřeba kvalitní
osvětlení.
o Výhody
- Spotřeba o 20-30% nižší než u klasické žárovky
- 2x delší životnost oproti klasické žárovce
- Možnost postupného stmívání
o Nevýhody
- Vyšší cena oproti klasickým žárovkám
- Nižší účinnost než kompaktní úsporné zářivky
Obr. 26 Halogenová žárovka
7.6. Výbojka
Výbojka je uzavřená trubice, která obsahuje směs plynů, podle typu výbojky. Do této
trubice zasahují z vnějšího prostředí dvě nebo více elektrod, které umožňují
zavedení elektrického proudu do plynové náplně. Vlastní těleso výbojky může být ze
skla, korundu či podobných materiálů. Samotné těleso bývá často umístěno v baňce,
buď pokryté luminoforem, nebo čiré. Baňka bývá plněna inertní atmosférou, nebo
vakuová, pro snížení tepelných ztrát. Výbojky je potřeba tam, kde je potřeba získat
82
vysoký světelný tok. Příkladem jsou především veřejné komunikace, sportoviště či
jiné specifické využití. V domácnosti se příliš nepoužívají.

Výhod





Nevýhody



Barevné světlo – vhodné pro dekorativní osvětlení
Vysoká svítivost – osvětlení sportovišť, světel automobilu atd.
Účinnost až 90%
Žádné blikání, velká odolnost proti vibracím
Vysoká povrchová teplota
Nízký index podání barev
Druhy výbojek

Rtuťová výbojka – Světlo vzniká ve rtuťovém výboji při tlaku převyšujícím
100kPA. Hořák tvoří křemenné sklo, ve kterém jsou zataveny dvě wolframové
elektrody. Většinou je jedna elektroda pomocná, která je připojena PTC
termistorem. Sklo bývá vápenaté (do 125W) nebo borito – křemičité (nad
125W). Na něj je nanesen luminofor. Sklo má schopnost pohlcovat zbytkové
UV záření. Tlumivka je zapojena do série s výbojkou. Tato výbojka
nepotřebuje vysokonapěťový zapalovač a to z toho důvodu, že má v sobě
pomocnou elektrodu. Při zapnutí se vytvoří výboj mezi hlavní a pomocnou
elektrodou, tento výboj potom ionizuje prostředí hořáku a dojde k zapálení
výboje mezi hlavními elektrodami.
Směsová výbojka – směsová výbojka je speciálním typem rtuťové výbojky.
Tyto výbojky nepotřebují tlumivku a vydávají o 25% méně tepla než klasický
žárovka. Jsou vhodné pro klasická dílenská svítidla. Životnost se pohybuje
okolo 5000hodin až 24 000hodin. Jejich světlo je příjemné teplé, vhodné i pro
osvětlování interiérů.
Obr. 27 Rtuťová výbojka
83
Konstrukce rtuťové výbojky


1. Nosný rámeček
2. Hlavní elektrody
3. Pomocná elektroda
4. Molibdenová elektroda
5. Termistor
6. Rtuť
7. Vnější baňka
8. Luminofor
9. Závitová patice
o Výhody
- Nízké pořizovací náklady
- Nepotřebuje el. Zapalovač
- Směsová výbojka nepotřebuje tlumivku
Halogenidové výbojky – používají se tam, kde jsou kladeny vysoké nároky
na věrnost barev a kvalitu osvětlení. Používají se např. pro osvětlení výloh, na
osvětlení přechodů pro chodce nebo třeba do výrobních hal. Halogenidové
výbojky mají tlumivku a vysokonapěťový zapalovač nebo elektronický
předřadník. Mají nižší účinnost než sodíkové výbojky a jsou nahrazovány
rtuťovými výbojkami a to zejména z důvodu lepšího podání barev a menší
ekologické zátěži.
o Výhody
- Velký rozsah vyráběných výbojek od 10W až kW
- Barva světla
- Nízký pokles světelného toku během provozu
- Nízké náklady na provoz a údržbu
o Nevýhody
- Poměrně vysoké cena
- Oddychová doba k opakovanému nastartování
- Vysoká teplota hořáku (cca 100°C), která může způsobit
deformaci výbojky
- Většina může pracovat pouze v uzavřeném svítidle s tvrzeným
sklem
Sodíková výbojka – ke vzniku světla dochází prostřednictvím výboje
v atmosféře sodíku, argonu, xenonu a rtuti. Hořák je tvořen trubičkou oxidu
hlinitého, ze kterého jsou vyvedeny elektrody z wolframu. Obsahuje tlumivku,
která je zapojená v sérii. K výbojce je zapotřebí připojit elektronický zapalovač,
který zapálí výboj napětím v řádech tisíce voltů. Tlumivku a zapalovač lze
nahradit předřadníkem
84
Obr. 28 Konstrukce sodíkové výbojky


Konstrukce sodíkové výbojky
1. Korundový hořák
2. Elektroda
3. Niobová průchodka
4. Těsnící kroužek
5. Nosný rámeček
6. Vnější baňka
7. Patice
8. Amalgám sodíku
9. Getr
10. Plynná náplň
o Výhody
- Vysoká účinnost, nejvyšší ze všech výbojek
- Stálá barevnost světlo
o Nevýhody
- Oranžová barva světla
Plazmová lampa - Napájení plazmové lampy obstarává vysokofrekvenční
generátor. Vlastním světelným zdrojem je skleněná kulička obsahující malé
množství síry a argonu, která je umístěna v ohnisku mikrovlnného zdroje. To
je vše - žádný kov, žádná rtuť. Světelný tok je možno regulovat v rozmezí 20
až 100 %. Životnost výbojky je 45 000 hod., filtru a magnetronu 15 000 hod.
Jsou však příliš drahé.
Xenonové výbojky – xenon patří mezi vzácné plyny. Spektrum xenonového
osvětlení se shoduje s denním osvětlením. Plní se jim výbojky pro fotografické
blesky, ale především krátkoobloukové výbojky pro velké filmové projekty.
Výbojky jsou napájeny stejnosměrným proudem. Na konci své životnosti
mohou být nebezpečné.
7.7. Zářivka
Zářivka je nízkotlaká rtuťová výbojka. Je tvořena zářivkovým tělesem, jehož
základem je nejčastěji dlouhá skleněná trubice se žhavícími elektrodami, která je
85
naplněná rtuťovými parami a argonem. V nich nastává doutnavý výboj, který však
září v ultrafialové oblasti, takže ho není možné vidět. Ultrafialové záření dopadá na
stěny trubice, které jsou obvykle pokryty luminoforem. Luminofor je látka, která je
schopná záření pohlcovat a následně pak vyzařovat ve formě světla. Takže pohltí
ultrafialové záření a vyzáří světlo ve viditelné oblasti. Volbou luminoforu je možné
ovlivnit barvu světla zářivky.

Druhy zářivky

Kompaktní zářivka – tento druh zářivek je možné instalovat do běžných
svítidel, mají stejný závit jako žárovky, tedy E27 nebo mohou být i
s miňonkovým závitem E14. Pomalu nabíhá, než dosáhne plného světelného
výkonu, ten čas může být do 120s v závislosti na kvalitu zdroje. Výhodou je až
80% úspora elektrické energie oproti běžné žárovce a dlouhá životnost. Světla
mají různou barvu. Lze pořídit teplé bílé světlo, které odpovídá barvě klasické
žárovky, pak je možné koupit chladné bílé světlo nebo velmi chladné bílé
světlo, které pak odpovídá dennímu světlu. Kompaktní zářivky se vyrábějí i
s nástrčnými paticemi, které slouží pro stolní svítilny, malá nástěnná svítidla
nebo stropní svítidla. Zdroje obsahují předřadník, který je uvnitř svítidla.
Obr. 29 Konstrukce kompaktní zářivky
Konstrukce kompaktní zářivky
Na rozdíl od lineárních zářivek mají kompaktní zářivky pouze jednu patici a
mají menší rozměry. Trubice vychází ze základního polotovaru ve tvaru U,
který je spojován do tvaru 2U, 3U nebo 4U. Vlastní výbojový trubice má na
obou koncích wolframové elektrody, které jsou pokryty emisní hmotou. Na
vnitřní stěně trubice je nanesena vrstva směsi dvou nebo tří barev. V případě
směsi dvou barev je to zelená a červená a u směsi tří barev je to zelená,
červená a modrá. Výboj svítí ve směsi par rtuti a argonu.
o Výhody
- Vysoká životnost až 15000hodin u kvalitních výrobků, tj. 15x více
než je tomu u klasických žárovek
- 80% úspora energie
86

- 4-5x vyšší účinnost oproti klasické žárovce
- Široká nabídka tvarů a barvy světla
o Nevýhody
- Vyšší pořizovací náklady
- Nebezpečný odpad
Lineární zářivka – lineární zářivky jsou jedním z nejvíce rozšířených umělých
světelných zdrojů. Používají se tam, kde je potřeba klást důraz na optimální
využití elektrické energie, rovnoměrné osvětlení interiéru a dlouhou životnost
bez poklesu světelného toku. Vyžívají se především v místech, kde je
zapotřebí rovnoměrně osvítit velkou plochu, například v kuchyni nad
kuchyňskou linku nebo na chodbách.
Obr. 30 Konstrukce lineární zářivky
Konstrukce lineární zářivky
Trubice je vyrobena z měkkého skla a její vnitřní strana je pokryta
luminoforem, který transformuje ultrafialové záření kladného rtuťového
sloupce světlo viditelné. Na obou koncích trubice je zatavena wolframová
elektroda, která je pokryta emisní hmotou na bázi oxidu barya a vápníku.
Dalším konstrukčním prvkem je ochranná kovová clonka, která je okolo
elektrod na neutrálním přívodu, její funkcí je zabránit usazování vypařující se
a rozprašující se emisní hmoty na vrstvě luminoforu. Na obou koncích trubice
je připevněna patice typu G13 se dvěma kolíky, jejichž funkcí je zajistit
elektrický kontakt s objímkami svítidla a předřadným a startovacím obvodem.
o Výhody
- Vysoká životnost až 16000 hodin
- Úspora energie až o 85% oproti klasické žárovce
o Nevýhody
o Pomalejší náběh do plné svítivosti
o Omezený výběr svítidel
o Velké rozměry
87
7.8. LED (Light Emitting Diode) svítidla
Anglická zkratka znamená, dioda emitující světlo. Je to polovodičová součástka
obsahující P-N přechod, která je schopna vyzařovat světlo. Používají se v mnoha
zařízeních například pro světelnou signalizaci a stále častěji i pro osvětlení.
Prochází-li přechodem P-N LED diody elektrický proud v propustném směru, přechod
emituje nekoherentní světlo s úzkým spektrem. Pásmo spektra záření diody je
závislé na chemickém složení polovodičové součástky. Pro vyzáření bílého LED
světla se používají luminofory, protože nelze emitovat bílé světlo. Některé průhledné
LED emitují modré světlo, část tohoto světla je přímo na čipu luminoforem
transformována na žluté světlo a díky mísení těchto barev vzniká bílá. Jiné typy
bílých LED emitují ultrafialové záření, to je přímo na čipu luminoforem
transformováno na bílé světlo. Led svítidla mají malé rozměry a dosahují vysokého
výkonu. Obsahují kontaktovaný čip (nebo kombinace čipů) zastříknut materiálem s
požadovanými optickými vlastnostmi (LED se vyrábějí v bodovém či rozptylném
provedení, s různým vyzařovacím úhlem). Kontakty mohou být v provedení pro
povrchovou montáž (SMD) nebo ve tvaru ohebných či poddajných přívodů. Sestavy
více čipů LED v jednom pouzdře mohou mít samostatně vyvedeny kontakty na každý
čip, společnou anodu či katodu, či antiparalelně, anebo mohou mít na čipu řídící
elektroniku (např. LED měnící barvy či blikající). Největší předností je jejich životnost
až 100000 hodin a druhou předností je úspora energie. Extra úsporné žárovky mají
příkon 1-15W. LED žárovky vypadají jako klasické žárovky. LED diodové světelné
zdroje jsou trendem poslední doby. Kombinací RGB barev je možné docílit různých
barevných kombinací.
Obr. 31 Vnitřní struktura LED diod

Základní tvary



Kukuřice – válec pokrytý SMD LED čipy, které jsou na první pohled viditelné.
Výhodou je nižší cena a vyšší účinnost
Klasická žárovka – používají se tam, kde se běžně používá klasická žárovka,
jejich nevýhodou je pořizovací cena, která je vyšší oproti tvaru kukuřice
Bodovky – nahrazují klasické bodové žárovky
88


Typy LED, které se používají v LED žárovkách




DIP (Duel In – Line Package) – běžné Led diody, které mají tvar kloboučku.
Dioda má dvě nohy, které se napájí přímo na desku a spojí se s ostatními
diodami. Nejsou příliš vhodné.
SMD (Surface Mount Device/Diode) – nejpoužívanější LED žárovky, jsou malé
a mají vysokou životnost. Je několik variant těchto čipů, které se liší svými
rozměry a svítivosti. Maximální svítivost může být kolem 120lm/W a životnost
je až 100000hodin.
COB a MCCOB (Multiple Chips On Board) – v překladu to zní více čipů na
měděné desce. Používají se u svítidel, kde není možné integrovat potřebný
počet SMD čipů. Tyto typy LED se používají u bodových svítidel, nebo
v halogenových svítidlech či pro průmyslové osvětlení.
Výhody LED svítidel








Speciální tvary – příkladem mohou být LED reflektory
nižší spotřeba než úsporné zářivky
dekorativní využití, možné změny barvy světla, bez barevných filtrů
extrémně dlouhá životnost
odolné vůči nárazům a nešetrnému zacházení
odolné k častému vypínání a zapínání
rychlé rozsvícení
neobsahují rtuť
Nevýhody LED svítidel



vyšší pořizovací náklady
světlo z bílých LED diod může zkreslovat barvy
žárovky High Power LED potřebují chlazení
Další zdroje
http://www.gypri.cz/zde/fyzika/vyuka/stred_f/molekul/teplo.html
NAVRÁTIL, Leoš a Jozef ROSINA, et al. Medicínská biofyzika. 1. vydání. Praha :
Grada, 2005. 524 s. s. 68-72. ISBN 80-247-1152-4.
HAVRÁNEK, Jiří: Ostatní monitoring.
BARRON, W. R. Principles of Infrared Thermometry [online]. [cit. 2012-12-28].
<http://www.omega.com/temperature/Z/pdf/z059-062.pdf>.
Kvasnica J.: Termodynamika, 1. vydání. SNTL, Praha 1965
Maršák Z.: Termodynamika a statistická fyzika, 1. vydání. Ediční středisko ČVUT,
Praha 1981
Achiezer A. I., Achiezer I. A.: Elektromagnetizm i elektromagnitnyje volny. Vysšaja
škola, Moskva 1985
Preston M. A.: Fyzika jádra, 1. vydání. Academia, Praha 1970
89
Heřmanský B.: Dynamika jaderných rektorů, 1. vydání. MŠ ČSR, Praha 1987
ČSN ISO 31-4 Veličiny a jednotky. Část 4: Teplo. ČNI 1995
ČSN ISO 31-6 Veličiny a jednotky. Část 6: Světlo a příbuzné elektromagnetické
záření. ČNI 1995
Lysenko Vladimír: Detektory pro bezdotykové měření teplot - 2.díl edice senzory
neelektrických veličin, BEN - technická literatura, 2006, ISBN 80-7300-180-2
http://uprt.vscht.cz/kminekm/mrt/predn/txt-Mgr/FTOP08_Teplota.pdf
http://fyzika.jreichl.com/main.article/view/269-termistor
http://fyzika.jreichl.com/main.article/view/47-kineticka-energie
http://www.odbornecasopisy.cz/res/pdf/44586.pdf
http://www.gymhol.cz/projekt/fyzika/13_act/13_act.htm
http://cs.wikipedia.org/wiki/Termografie
http://www.termorevize.cz/termovizni-snimek
http://www.fd.cvut.cz/projects/k611x1s/doc/works/teorie_brynda.pdf
http://utp.fs.cvut.cz/vz/clanky/104.pdf
http://www.termokamera.cz/princip-a-funkce/konstrukce-termokamery/
http://www.termokamera.cz/princip-a-funkce/chyby-a-omyly-pri-merenitermokamerou/
http://uprt.vscht.cz/kminekm/mrt/predn/txt-Mgr/FTOP08_Teplota.pdf
http://www.termokamera.com/testo/0/0/2/14
http://meditermo.cz/homepage.html
http://www.geotronics.cz/termokamery/diagnostika-budov
90
8 Termokamery
8.1. Fyzikální principy termografie
8.1.1 Vnitřní energie tělesa
Vnitřní energií tělesa se myslí energie všech části, z nichž se dané těleso skládá.
Celková energie soustavy se skládá z kinetické energie, potenciální energie a vnitřní
energie.
E´ je celková energie soustavy.
1. Kinetická energie Ek – kinetickou energii mají všechna tělesa, která se
vzhledem k dané vztažné soustavě pohybují. Aby se začalo těleso pohybovat,
musí začít vykonávat práci. Jednoduchým příkladem je auto. Aby se auto
dostalo do pohybu, musí motor vykonat práci. Kinetická energie hmotného
tělesa nezávisí na směru rychlosti hmotného bodu. Mění – li se směr rychlosti
hmotného bodu, její velikost je konstantní a tím pádem je konstantní i
kinetická energie. V případě, že se změní rychlost hmotného bodu, změní se i
velikost kinetické energie hmotného bodu. Změna kinetické energie je dána
změnou práce, kterou vykoná výslednice sil působících na hmotný bod.
Kinetická energie hmotného bodu závisí na velikosti jeho rychlosti. Velikost
rychlosti hmotného bodu závisí na volbě vztažné soustavy, tím pádem i
kinetická energie hmotného bodu se k této soustavě vztahuje.
2. Potenciální energie Ep – každé těleso, které se nachází v potenciálovém poli
určité síly má potenciální energii. Podle toho jaká síly na těleso působí se i
rozlišují druhy potenciálové energie.
 Gravitační potenciálová energie
 Potenciální energie pružnosti
 Tlaková potenciální energie
 Elektrostatická potenciální energie
Potenciální energie může nabývat kladných i záporných hodnota. Potenciální
energie je pouze relativní a záleží na tom, k jaké soustavě se vztahuje.
Potenciální energie je definovaná pouze v potenciálovém silovém poli. Silové
pole má nulovou rotaci. Potenciální energii je možné vyjádřit prostřednictvím
potenciálu.
3. Vnitřní energie U – vnitřní energie soustavy je energie, která tvořena dalšími
druhy energií.
 Celková kinetická energie všech neuspořádaně se pohybujících částic
 Celková potenciální energie všech molekul
 Celková kinetická potenciální energie kmitajících atomů uvnitř molekul,
z nichž je látka složena
 Energie atomů (energie elektronu, jaderná energie)
91
Vnitřní energie je dána součtem celkové kinetické energie Uk a celkové
potenciální energie Up všech částic tělesa.
Vnitřní energie není konstantní veličinou. Může dojít ke změně vnitřní energie
konáním práce, tedy tření dvou těles, stlačování plynu, prudké míchání
kapaliny, ohýbání drátu, mletí kávy. Kromě změny vnitřní energie konáním
práce může dojít ke změně vnitřní energie tepelnou výměnou, což může být
ohřívání vody na vařiči, ochlazování potravin v chladničce, tavení kovu
v pecích.

Změna vnitřní energie
Změnu vnitřní energie lze provádět konám práce a tepelnou výměnou. Práci lze
vykonávat například ohýbáním drátu nebo třeba zatloukáním hřebíku. Při těchto
dějích dochází ke zvětšování potenciální energie částic, tím pádem se změní i
vzdálenosti mezi částicemi a změní se i potenciální energie částic. Příkladem tepelné
výměny je ohřívání vody na vařiči, nebo chlazení v lednici. Tepelnou výměnou je děj,
při kterém částice jednoho těla naráží do druhého tělesa a předávají si energii.
Tepelná výměna probíhá mezi tělesy, které mají různou teplotu. Rovnovážný stav
soustavy je dán stavovými veličinami, kterými jsou teplota, objem, tlak, chemické
složení, atd. Termodynamická soustava je skupina těles, jejichž stav je zkoumán. Při
interakci soustavy s okolím dojde ke stavové změně soustavy, to znamená, že
soustava přechází z počátečního stavu do výsledného stavu. Během tohoto procesu
došlo ke změně stavových veličin. Rovnovážný děj je děj, při kterém soustava
prochází řadou na sebe navazujících rovnoběžných stavů.
Existuje několik typů soustav.
1. Izolovaná soustava – izolovaná soustava je soustava, u které nemůže dojít
k výměně energie ani částic s okolím. Děje v této soustavě pouze probíhají,
příkladem je uzavřená termoska s horkým čajem.
2. Uzavřená soustava – tato soustava může s okolím vyměňovat energii, ale ne
částice
3. Otevřená soustava – v této soustavě dochází k výměně energie i částic s
okolím
Adiobaticky izolovaná soustava – v této soustavě nedochází k výměně tepla mezi
soustavou a okolím.
8.1.2 Teplo
Teplo je část vnitřní energie, kterou těleso (přesněji systém) vymění s jiným tělesem,
aniž by při tom nutně docházelo ke konání práce. Podle kinetické teorie se při
tepelné výměně předává kinetická energie neuspořádaného pohybu částic, z nichž
se skládá systém, který teplo předává i systém, který teplo přejímá. Tepelná výměna
přímo nesouvisí s předáváním částic mezi systémy, změnou chemické podstaty, ani
změnami pohybového stavu systémů či „vnější“ potenciální energie systémů. Teplo
popisuje děj, při němž si různá tělesa předávají svou vnitřní energii. Teplo, které látka
příjme nebo odevzdá do okolí, se dá jednoduše vypočítat.
92





Q je teplo přijaté nebo odevzdané
m je hmotnost látky
c je měrná tepelná kapacita, je to konstanta, která charakterizuje látky a to
jestli teplo přijímají nebo odevzdávají.
t1 je počáteční teplota
t2 koncová teplota
Pro měření přijatého tepla látkou se využívají kalorimetry. Kalorimetr se skládá ze
skleněné izolované nádobky, míchačky a teploměrem. Kalorimetr má tepelnou
kapacitu C, která nám udává, kolik tepla přijme kalorimetr, aby se ohřál (ochladil) z
původní teploty t1 na konečnou teplotu t2. Jednotka teplené kapacity c je J.K-1.
Výměnu mezi dvěma látkami a kalorimetrem při tepelné výměně lze vyjádřit
následujícím způsobem.







m1 je hmotnost první látky
m2 je hmotnost druhé látky
c1 je měrná tepelná kapacita první látky
c2 je měrná tepelná kapacita první látky
t1 je teplota prvního tělesa
c2 teplota druhého tělesa
t je výsledná teplota
Teplo je míra změny vnitřní energie systému při styku s jiným systémem a nedochází
přitom ke konání práce. Teplo se přenáší třemi způsoby, a to vedení, proudění,
tepelné záření.
8.2. Teplota [TK]
Teplota je statistický pojem a charakterizuje tepelný stav hmoty. Člověk je schopen
vnímat pocity chladu, tepla i horka. Teplota je skalární intenzivní veličina, která
souvisí s kinetickou energií částic látky. Teplota je základní veličinou soustavy SI.
Značí se T a hlavní jednotkou je Kelvin. Vedlejší jednotkou je pak stupeň Celsia °C.
Absolutní nula 0K, je nejnižší možná teplota, nelze ji ale dosáhnout. Teplota je
vhodná k popisu stavu systému s velkým počtem hmotných částic. Rozdíl či rovnost
teplot určuje, ze kterého tělesa na které bude probíhat přenos tepla či nastane
termodynamická rovnováha. Teplota tělesa popisuje jeho stav a souvisí s kinetickou
energií částic, ze kterých je těleso složeno. Podle kinetické teorie je teplota úměrná
střední kinetické energii neuspořádaného posuvného pohybu molekuly
jednoatomového, tedy ideálního plynu. Kinetická energie říká, že absolutní teplota je
úměrná střední kinetické energii neuspořádaného posuvného pohybu molekul
jednoatomového ideálního plynu. Poměr dvou termodynamických teplot je roven
poměru tepla odevzdaného chladiči a tepla přijatého od ohřívače při vratném
93
Cartonově cyklu mezi těmito dvěma teplotami, takto zní definice termodynamické
teploty. Termodynamická teplota se měří teploměrem s termodynamickou stupnicí,
která je v současné době považována za základní.
8.2.1 Měření teploty
Měřením teploty se zabývá termometrie. K určování teploty se využívá závislost
vhodně zvolených fyzikálních veličin na teplotě. Teplotně závislé veličiny jsou
délkové rozměry, objem pevných látek, objem kapalných těles, tlak plynů, roztažnost
nebo rozpínavost plynů, elektrický odpor vodičů, elektrický odpor polovodičů,
elektromotorické napětí a termoelektrické články.
Možnosti měření
a) Invazivní měření teploty
b) Neinvazivní měření teploty
 Dotykové měření
 Bezdotykové měření
8.2.2 Invazivní měření teploty
Sonda v podobě jehly se umísťuje pod biologickou tkáň. Obsahuje 3-7 čidel, které
měří teplotu ve svém nejbližší okolí.
Čidly mohou být
 Termočlánek
 Termistor
 Optický senzor

Termočlánek
Princip měření teploty termočlánkem je založen na Seebeckově jevu, nebo také
termoelektrický jev. Tento jev je přímou přeměnou rozdílu teplot na elektrické napětí
a naopak. Při měření teploty termočlánkem se využívá vztah termočlánku vůči
referenční teplotě, kterou je možné změřit termistorem, RTG či integrovaným čidlem.
Termočlánky se obecně skládají ze dvou různých kovů („drátků“), spojených na dvou
různých místech styku. Jeden je pro měření teploty a druhý pro referenci. Teplotní
rozdíl se pak určí na základě měření napěťových změn, které vznikají v důsledku
různého materiálu. Termočlánky mají teplotní rozsah od -270°C až po 1750°C,
podporují dálkové snímání.
94
Obr. 32 Seebeckův jev T1<T2

Termistory
Termistory jsou tepelně závislé odpory. Oproti termočlánku je velice citlivý, měří se
s ním malé teplotní rozsahy. Většinou jsou to polovodičové materiál, které mohou
vykazovat kladný (PTC) nebo záporný (NTC) teplotní koeficient. Pro klasické snímání
se využívá spíše záporného teplotního koeficientu. Měření teploty je založeno na
měření elektrického odporu, kdy s rostoucí teplotou hustota volných elektronů
v polovodiči stoupá. Tím klesá elektrický odpor. Mezi výhody termistorů patří velmi
vysoká citlivost vůči změnám teploty, rychlá odezva a nízká cena.



NTC termistory = negastor – s rostoucí teplotou klesá odpor, protože roste
vodivost a tedy i proud. Využívá se k měření teploty, k určování velikosti
rychlosti proudění tekutin. Tekutina proudí a ochlazuje termistor a na základě
toho lze zjistit, jaká je rychlost proudění. Dále se využívá jako převodník
teploty – napětí, například při měření teploty na počítačích, pak
v obrazovkách, kdy zabraňuje žhavícímu vláknu se přehřát při zapnutí
počátečním velkým proudem. Termistor je zapojen se žhavícím vláknem do
série, takže část tepla průchodem proudu absorbuje.
PTC = pozistor – s rostoucí teplotou roste i odpor. Využívá se například
v elektrických troubách a vařičích ke stabilizaci napětí. V elektrické troubě je
potřeba mít stabilní teplotu, při náhodném zvýšení vzroste proud, pozistor se
zahřeje a zvětší se jeho odpor, tím dojde i ke zvýšení napětí a zmenší se
výchylky proudu a napětí na spirále.
Optické senzory
Optické senzory teplot jsou senzory, které jsou tvoření několika elektronickými prvky.
Na každém vstupu optického vláknového senzoru s výjimkou senzorů využívající
záření absolutně černého tělesa je optický zdroj záření, který je připojen
k elektrickému budícímu zdroji. Jako optické zdroje se nejčastěji používají LED
diody, které jsou nekoherentní zářiče s úzkým spektrem. Kromě LED optických
zdrojů je možné použít i třeba využívají klasické zdroje například výbojky,
halogenová žárovky, výbojky, halogenové žárovky, které jsou nekoherentní
širokopásmové záření. Další části optických senzorů je optické vlákno, které funguje
buď jako citlivá část senzoru nebo slouží k přenosu optického signálu. Součástí
optických vláknových senzorů, ve kterých optické vlákno slouží pouze k přenosu
světelného signálu, je modulátor. Dalším nezbytným prvkem je optický detektor fotodetektor, ve kterém se energie světelného záření přímo převádí v energii
95
elektrickou. Jako fotodetektory se nejčastěji používají fotodioda PIN, lavinová dioda
APD popřípadě fotonásobiče. Důležitou součástí je elektronický detekční systém,
který slouží k vyhodnocení elektrický signál z fotodetektoru. Úkolem zdroje optického
záření je využití elektrické energie ke vzniku světelného signálu, k tomu využívá jev
zvaný elektroluminiscence. U polovodičových zdrojů je nejběžnějším materiálem PN
přechod, kde působením procházejícího proudu dochází k rekombinaci a přechod
emituje světlo. Světelný signál je přiveden optickým vláknem na optický detektor,
kterým je nejčastěji nějaká fotodioda. Světelné fotony dopadají na PN přechod
fotodiody, kde jsou absorbovány. V oblasti PN přechodu dojde k excitaci elektronu a
vzniku páru elektron – díra. Dvojice elektron – díra se v elektrickém poli vytvořeném
PN přechodem pohybují, dochází k oddělení páru elektron – díra a vzniká rozdíl
potenciálů a fotodiodou protéká fotoproud. Elektrický signál z fotodetektoru je
zpracován elektronickým detekčním systémem. Většina optických vláknových
senzorů pracuje na jednoduchém principu, kdy fyzikální veličina, kterou chceme
měřit, vyvolá změnu vlastnosti světla emitované zdrojem záření do optického vlákna.
Fotodetektor změněný světelný signál převede na elektrický signál, který je následně
vyhodnocen detektorem
8.2.3 Neinvazivní měření teploty
Metoda, u které se nic nezavádí pod kůži. Dále se pak ještě rozlišuje, zda se jedná o
dotykové měření teploty nebo bezdotykové měření teploty


Dotykové měření teploty – uvede do vzájemného styku těleso, jehož
teplotu he potřeba změřit a srovnávací těleso. Po vytvoření tepelné
rovnováhy je teplota tělesa rovna teplotě srovnávacího tělesa, které se
obvykle nazývá teploměr. Dotykovým měřením teploty lze dosáhnout
velmi vysoké přesnosti, teploměry jsou méně citlivé na různé zdroje
nejistot a jsou levnější než bezdotykové teploměry.
Bezdotykové měření teploty – měří se elektromagnetické záření na
základě Planckova vyzařovacího zákona. Bezdotykové měření je
vysoce přesné, snímání je velmi rychlé, až 1000x/s a zvládne změřit i
pohybující se vzdálené body. Bezdotykové teploměry se označují jako
pyrometry nebo IČ teploměry. Každé těleso, jehož teplota je vyšší než
0K vyzařuje tepelné elektromagnetické záření. Vysílané tepelné záření
je složeno z různých vlnových délek. Pro bezdotykové měření teplot se
využívá od 0,4µm do 25µm vlnové délky. Uvedený rozsah záření
pokrývá měření teplot od -40°C do 10 000°C. Tento rozsah záření
spadá částečně do viditelného spektra a do infračerveného spektra.
Dokonale černé těleso maximálně vyzařuje i maximálně pohlcuje
záření. Intenzita vyzařování dokonale černého tělesa závisí na jeho
absolutní teplotě a podle stefan Boltzmannova zákona platí:
96
Přehled technických teploměrů




Dilatační teploměry – plynové teploměry fungují na principu změny tlaku,
tenzní využívají závislosti tenze par na teplotě, kterou je možno vyjádřit např.
Antooineovou rovnicí. Kapalinové teploměry změnu objemu při změně teploty.
Běžně se používají skleněné teploměry, které jsou nejčastěji naplněny rtutí.
Kovové teploměry fungují na principu délkové roztažnosti.
Elektrických teploměry – řadí se zde termoelektrické teploměry, které
využívají termoelektrický jev, další jsou odporové kovové a odporové
polovodičové, tyto teploměry fungují na principu změny elektrického odporu,
posledním typem, jsou diodové teploměry, měří teplotu na základě změny
prahového napětí.
Speciální teploměry – jsou to teploměrná tělíska, které využívají k měření
bod tání. Využívají keramickou hmoty s definovaným bodem měknutí, dochází
k deformaci teploměrného tělíska ve tvaru šikmého jehlanu. Teploměrné barvy
fungují na principu změny barvy. Jsou buď na bázi kapalných krystalů
(termochronní kapalné krystaly) u nichž dochází k vratným změnám orientace
se změnou teploty. Pak jsou na bázi organických molekulárních komplexů a
v tomto případě dochází ke změně barvy při tzv. teplotě zvratu.
Bezdotykové teploměry – mezi bezdotykové teploměry se řadí
širokopásmové pyrometry, které zachycují veškeré teplotní záření.
Monochromatické pyrometry zachycují úzký svazek záření. Poměrové
pyrometry, ty pracují na principu srovnání dvou svazků teplotního záření o
různých vlnových délkách. A posledním typem je termovize, která snímá
teplotní obraz tělesa. Konstrukce bezdotykových teploměrů se skládá z čoček,
optických vláken a spektrálních filtrů, která určuje průměr měřené oblasti
v předepsané vzdálenosti. Pro zaměření místa snímání se používají světelné
nebo laserové zaměřovače. Paprsky jsou soustředěny do detektoru, kterým
bývá fotovoltaický článek nebo fotorezistor. Vzniká elektrický signál, který je
pak zesílen a výsledek je zobrazen na displeji. Výhodou je rychlost měření a
bezkontaktnost, takže je možné měřit i na špatně dostupných místech teplotu.
8.3. Mikrovlnná radiometrie = Infrared Thermomentry
Všechna tělesa o teplotě vyšší než je absolutní nula (tj. 0K) vyzařují do svého okolí
elektromagnetickou energii. Tato energie je vytvářena tepelným pohybem elektronů
v materiálu, z něhož je těleso vytvořeno. V mikrovlnné radiometrii se využívá
Planckův zákon, který určil vztah mezi vyzařovacím spektrem černého tělesa a mezi
teplotou.
97







P je výkon vyzářený do prostorového úhlu Ω
h je Planckova konstanta h = 6,63.10-34 J.s
f je frekvence
c je rychlost světla
k je Boltzmanova konstanta k = 1,38.10-23J/K
T je absolutní teplota
B je šířka pásma
Obr. 33 Planckův vyzařovací zákon
Planckův vyzařovací zákon říká, že vlnová délka maxima se s rostoucí teplotou
posouvá ke kratším vlnovým délkám. První infračervený detektor byl sestrojen v roce
1880. K jeho konstrukci byly použity dva tenké platinové plány, které byly zapojené
jako dvě větve Wheatsnova můtku. Tento infračervené radiometr se nazýval
Langeyův bolometr. V roce 1901 byl vytvořen jeden z prvních pyrometrů. Tento
pyrometr byl v podstatě o Newtonův dalekohled, který obsahoval tepelný
termoelektrický detektor a výstupní elektrický signál je měřen přesným
galvanometrem.
8.3.1 Emisivita
Emisivita je důležitým pojmem pro infračervenou radiometrii. Vyjadřuje poměr
intenzity vyzařování reálného tělesa k intenzitě vyzařování absolutně černého tělesa
se stejnou teplotou. Vyjadřuje tak schopnost tělesa vyzařovat teplo ve formě
tepleného záření. Čím menší je emisivita, tím menší energii tělo při dané teplotě
vyzáří. Je to bezrozměrná veličina. Emisivita závisí na různých parametrech.
Příkladem je úhel odklonu od normály povrchu, teplota objektu, vlnová délka, barva
povrchu, struktura povrchu a další. Hodnota emisivity je vždy menší než jedna.


M je intenzita vyzařování absolutně černého tělesa
M0 je intenzita vyzařování daného tělesa
98
Emisivita je závislá na termodynamické teplotě materiálu tělesa, ne úpravě jeho
povrchu a vlnové délce záření λ.

Absolutně černé těleso
Absolutně černé těleso je model tělesa, které absorbuje záření všech vlnových délek
dopadající na jeho povrch, a které vyzařuje na všech vlnových délkách. Jeho povrch
vyzařuje nejvíce záření. Modelem absolutně černého tělesa je dutina, která má
matný černý povrch. V případě, že dojde k průniku elektromagnetického záření
otvorem dovnitř, při opakovaných odrazech od stěn dutiny se veškerá energie záření
pohltí a otvor dutinu, se jeví jako černé těleso. Obecně platí, že za černé těleso lze
považovat všechna tělesa, které mají výrazně větší objem než je povrchu, který
záření vyzařuje do okolí.
Obr. 34 Model absolutně černého tělesa
Když vyzařuje elektromagnetické záření jiné těleso než absolutně černé těleso a
doplňující záření pohlcuje jen částečně nebo selektivně, jedná se o ekvivalentní
teplotu barvy. Ekvivalentní teplota barvy je dána teplotou absolutně černého tělesa,
při které je tvar spektrální křivky aspoň přibližně ve viditelné oblasti stejný jako tvar
křivky uvažovaného tělesa. To je dáno Wienovým posunovacím zákon, který he
vyjádřen vztahem


b je konstanta b = 2,9.10-3 mK
T je termodynamická teplota
Na základě Wienova zákona vyplývá, že většina těles, které nepřesáhne teplotu
500°C vyzařuje v infračervené oblasti a tělesa, která jsou zahřátá na vyšší teplotu,
vyzařují i ve viditelné oblasti. Posledním důležitým zákon je Stefan – Boltzmannův
zákon, při kterém platí, že intenzita vyzařování absolutně černého tělesa v celém
rozsahu vlnových délek narůstá se čtvrtou mocninou jeho termodynamické teploty T.
Intenzitu absolutně černého tělesa lze vyjádřit vztahem.
M0 je intenzita vyzařování absolutně černého tělesa
99
σ je Stefan – Boltzmannova konstanta, σ = 05,67.10-8 W.m2.k-4

Šedé tělesa
Šedá tělesa jsou tělesa, která vykazují nezávislost emisivity na vlnové délce
vyzařování. V přírodě šedé těleso neexistuje, ale řada technicky významných
materiál se vyznačuje v určitém rozsahu vlnových délek nezávislosti emisivity na
vlnové délce a proto lze tyto materiály považovat za šedá tělesa. Obecně lze tedy
říct, že šedá tělesa jsou takové spektrální zářiče, u nichž lze považovat emisivitu za
konstantní v dosti značném rozsahu vlnových délek. Pro vyzařování šedého tělesa
platí Stefan – Boltzmanův zákon ve tvaru:
ε je emisivita šedého tělesa ε < 1.

Selektivní (spektrální) zářiče
Spektrální zářiče jsou látky, které mají pro různou vlnovou délku různou emisivitu.
Vykazují velké odchylky od záření černého tělesa.



Spektrální pohltivost α = absorbance a je dána poměrem pohlceného a
dopadajícího toku záření.
Spektrální odrazivost ρ = reflektance je dána poměrem odraženého a
dopadajícího toku záření.
Spektrální propustnost τ = transmitance, a ta je dána poměrem prostupujícího
a dopadajícího toku záření.
Součet všech tří faktorů je roven 1.
Pro nepropustné materiály je propustnost τ =0 a platí:
Podle Kirchoffova zákona platí, že emisivita se rovná pohltivosti. Pro nepropustné
materiály pak platí:
U vysoce lesklých materiálů je emisivita téměř rovná nule. A tedy dokonale vyleštěný
materiál neboli dokonalé zrcadlo má vysokou odrazivost a ta je rovna
.
100
Obr. 35 Spektrální hustota intenzity vyzařování tří druhů zářičů – 1. Černé těleso, 2.
Selektivní zářič, 3. Šedé těleso
Obr. 36 Spektrální emisivita tří druhů zářičů - 1. Černé těleso, 2. Šedé těleso, 3.
Selektivní zářič
8.4. Termografie
Termografie je vědním oborem, který se zabývá analýzou rozložení teplotního pole
na povrchu tělesa. Termografie je pasivní, bezdotyková měřící metoda. Úkolem této
metody je analýza infračervené energie vyzařované tělesem. Přístroj, který se
využívá v termografii, snímá pouze teplotní pole měřeného objektu pouze na jeho
povrchu. Metoda termografie se využívá v mnoha oborech. Příkladem může být
stavebnictví, kdy se na budovách vyhledávají úniky tepla z budov. Dále se používá
měření ke sledování elektrických vedení a jejich poškození. Pro určení poruchy
vyhledávání nehomogenit teplotního pole. V medicíně je možné termografii použít
pro neinvazivní detekci zánětů pod kůží nebo v mamografii, pro hledání nádorového
ložiska. Termografie se pak taky využívá ve vědě a výzkumu. Termografii využívá i
policie při hledání pohybu osob v zabezpečených objektech a také pro noční vidění.
Výstupem této měřící metody je termogram. Existují dvě termografické techniky a to
komparativní, neboli srovnávací termografie a bezkontaktní měření teplot.
8.4.1 Komparativní termografie
Komparativní termografie je nejčastěji používaná technika a normálně se používá pro
získání nejlepších možných dat namísto ideálního nebo absolutního měření teplot.
101
Komparativní termografie má schopnost přiblíženého stanovení emisivit a rozdíly
v odlišnostech emisivit sledovaného zařízení. Komparativní metody se dělí pak na
kvantitativní srovnávací termografii a kvalitativní srovnávací termografii.


Kvantitativní technika – hodnoty se stanovují porovnáním teplot objektu
s podobným objektem či zařízením nebo se základními daty. Používá se pro
hodnocení stavu strojů nebo jejich komponent určením přibližných teplot.
Princip spočívá v odhadu parametrů a výsledkem je to, že jsou získány
hodnoty teplot prvků a dílů. I když se jedná o odhad, pořád je to dostačující
pro stanovení míry závažnosti odchylek od normálních teplot. Kvantitativním
měřením je možné získat závažnost závady.
Kvalitativní technika – kvalitativní technika termografie srovnává
infračervený snímek či tepelný profil jednoho dílu se stejným nebo podobným
dílem, ale za stejných nebo podobných podmínek. Srovnávána je intenzita
změn mezi dvěma nebo několika podobnými objekty, aniž by byla ke snímku
přiřazena teplota. Kvalitativní technika se nejhojněji používá v různých
průmyslových odvětvích. Používá se pro identifikaci míst s vyšší nebo
vysokou teplotou, příkladem mohou být místa, kde nesmí dojít k oteplení ne
el. kontaktech. Kvalitativním měřením se tedy zjišťuje přítomnost závady.
8.4.2 Bezkontaktní měření teplot
Bezkontaktní metoda se používá v případě, kdy je nezbytné stanovit přesnou
skutečnou teplotu objektu. Tato vysoce přesná metoda je užívána především ve
stavebnictví, nebo v elektrických obvodech. Stanovení správných absolutních teplot
na objektu pomocí IČT j obtížně, protože na konečný výsledek má vliv mnoho
okolních parametrů, nejen měřicího přístroje, ale i okolních činitelů. Metoda měří
absolutní teploty IČT a používá se v případě, že je potřeba získat přesně hodnoty
teplot nebo malé rozdíly teplot, které mohou být kritické pro daný proces.
Obr. 37 Blokové schéma bezdotykového měření teploty
Využívá se infračerveného záření měřeného objektu, záření je soustředěno na
vhodný detektor pomocí optického systému. Získaný elektrický signál je pak
zpracováván v elektrických obvodech a výstupem termogram.
8.5. Termogram
Termogram, termovizní snímek, nebo taky infračervený snímek je obraz, který je
pořízen kamerou. Infračervený snímek zobrazuje infračervené záření těles za použití
102
okem viditelných barevných palet, které přiřazují barvu různým povrchovým teplotám.
Takže na obrázku je vidět povrchovou teplotu objektu. Standartními paletami pro
termogram je železo, duha a stupně šedi. Termovizní snímky mohou být
radiometrické a neradiometrické, tedy pouze zobrazující. Radiometrickými
termovizními systémy lze vypočítat teplotu na povrchu tělesa. Aby se dala vypočítat
teplota povrchu tělesa je potřeba znát množství snímaného infračerveného zářivého
toku. V případě, že se jedná o plně radiometrický termogram, lze provádět měření
teplot, ukládání snímku a následnou úpravu parametrů. Těmi parametry jsou
emisivita a zdánlivá odražená teplota, vzdálenost od měřeného objektu a údaje o
okolní atmosféře. Kromě těchto všech parametrů má na výslednou naměřenou
hodnotu v bodě vliv i velikost odrazového bodu. V případě, že je objekt měřen ve
větší vzdálenosti, má vliv na naměřenou hodnotu vliv i velikost snímané plochy a
plocha detektoru. Na druhou stranu, pokud bude snímaný obrazový bod větší než
měřený objekt, pak bude výsledná hodnota měření ovlivněna okolím měřeného
objektu.
8.6. Termokamera
Mezi základní parametry termokamer patří teplotní rozsah, rozsah vlnových délek,
pro něž je systém citlivý, přesnost stanovení teploty, rozlišení senzoru a FOV.
Termokamera funguje na principu bezdotykového měření teploty. Všechny předměty,
které mají větší teplotu, než je absolutní nula, vyzařují elektromagnetické záření.
Konstrukce termokamery je stejná jako konstrukce digitálního fotoaparátu. Jednotlivé
konstrukční části termokamery jsou popsaný pomocí blokového schématu.
Obr. 38 Blokové schéma termokamery
Blokové schéma je možné rozdělit na tři části, a to na optiku, detektor a elektroniku
pro zpracování a prezentaci obrazu.
8.6.1 Optika
V současné době se používají spojky z germania, které nemají možnost optického
zoomu. Zákony optiky jsou stejné jako u klasické skleněné čočky, jen čočka není
skleněná ale z germania. Čočka je opatřena antireflexní vrstvou, která brání odrazu
infračerveného záření na povrchu čočky a zvyšuje propustnost až o 90% více.
Optická část funguje zároveň jako filtr, na povrch čočky dopadá elektromagnetické
záření všech vlnových délek, ale optika propustí pouze záření požadovaných
vlnových délek.
103
8.6.2 Detektor
Detektor termokamer je citlivý na infračervené záření, které na něj dopadá.
Infračervené záření je převedeno na elektrický signál a ten se pak převeden ve
výsledný termogram. Termogram slouží pro prezentování získaných výsledků
z termokamer. Detektory mohou být dvojího typu a to tepelné a fotonové detektory.
Detektory mají různou spektrální citlivost, což znamená, že mají různé pásmo
citlivosti.

Tepelné detektory
Principem jejich funkce je změna elektrických vlastností v závislosti na intenzitě
dopadajícího infračerveného záření. Příkladem tepleného detektoru je
mikrobolometr. Mikrobolemtr dokáže měnit elektrický odpor v závislosti na intenzitě
dopadajícího záření. Nejčastěji se mikrobolometrické pole, které je sestaveno
z velkého množství mikrobolometrů, které jsou rozmístěny do 2D pole. Na obrázku
91 je mikrobolometrický senzor, který je vytvořený jako meandr na bázi oxidů kovů.
Detektory nejvyšší kvality pracují s rozlišením 320x240 až 640x480. Tepelné
detektory jsou širokopásmové, což znamená, že detektory jsou schopné detekovat
záření v širokém rozsahu vlnových délek.
Obr. 39 Mikrobolometr
Obr. 40 Matice mikrobolometrů
104

Fotonové detektory
Princip fotonových detektorů spočívá v počítání fotonů neboli kvant elektrického
záření. Tyto detektory jsou mnohem citlivější, než jsou detektory tepelné.
Termokamery, které používají fotonové detektory, jsou mnohem těžší než detektory
tepelné a to z toho důvodů, že potřebují chlazení.
Vlastnost
Tepelné detektory
Fotonové detektory
Spektrální citlivost
Citlivost
Časová konstanta
Nejčastější typ
Pracovní teplota
cena
Široká
Nízká
Střední (ms)
Mikrobolometr
Pokojová
Nízká
Omezená
Vysoká
Velmi krátká (µs)
PtSi a InSb, QWIP
Nízká
Vysoká
Tab. 3 Porovnání vlastností tepelných a fotonových detektorů
8.6.3 Elektronika pro zpracování a prezentaci obrazu
Elektronika pro zpracování a prezentaci obrazu je poslední části blokového
schématu. Detektor tedy detekuje infračervené záření a převede ho na elektrický
signál. Výsledný obraz je pak reprezentován pomocí termogramu, obraz musí být
jasný a ostrý.
8.6.4 Parametry termokamery
Vlastnosti termogramu závisí na vlastnostech termokamery. Tyto parametry mají vliv
na použitelnost pro danou aplikaci. Základními parametry jsou:
1.
2.
3.
4.
5.
6.

Teplotní rozsah
Spektrální rozsah
Přesnost stanovení teploty
Teplotní citlivost
Optické rozlišení, možnosti ostření a vyměnitelné objektivy
Měřící a další funkce
Teplotní rozsah
Teplotní rozsah značí jaká je možná nejnižší přípustná teplota a nejvyšší teplota,
kterou dokáže termokamera změřit. Termokamera může mít i několik teplotních
rozsahů, které může mezi sebou přepínat.

Spektrální rozsah
Spektrální rozsah termokamer značí rozsah vlnových délek, na které je termální
kamera citlivá. S teplotními detektory je spektrální rozsah v rozmezí 8µm-14µm.
Termokamery s fotonovým detektorem mají jiný rozsah. Spektrální rozsahy jsou
omezeny útlumem atmosféry, který se projevuje především při měření na větší
vzdálenosti. Na útlumu se podílí molekuly vody, oxidu uhličitého a kyslíku.

Přesnost stanovení teploty
Přesnost termokamer je ±2°C nebo ±2% ze změřeného údaje. Při interpretaci
výsledného termogramu je zapotřebí s touto nepřesností počítat.
105

Teplotní citlivost
Je vyjádřena pomocí parametru NETD, což je noise equivalent temperature
defference, tedy nejmenší rozdíl teplot, který vyvolá signál větší než vlastní šum
systému. Takže rozdíl teplot měřeného objektu musí být dostatečný, aby dokázal
vytvořit rozdílový signál, který je větší než vlastní šum systému. Tento systém tedy
značí nejmenší teplotní rozdíly na povrchu černého tělesa, které je schopna
termokamera zaznamenat. Teplotní citlivost má vliv na kvalitu výsledného snímku.
NETD musí být co největší, aby šum systému byl co nejmenší.

Optické rozlišení, možnosti ostření a vyměnitelné objektivy
Hodnoty optického rozlišení jsou různé, rozlišení může být 60×60, 80×80, 120×120,
160×120, 240×180, 320×240, 640×480 a 1024×768. Možnosti ostření zajišťuje zorné
pole objektivu, je to část prostoru, který je objektiv schopen zachytit a který následně
promítne na detektor infračerveného záření. Zorné pole má vertikální i horizontální
směr a jeho hodnota je ve stupních rovinného úhlu. Čím větší je zorné pole, tím se
promítá větší část na detektor.

Měřící a další funkce
Měřící funkce představují základní měřící nástroj termokamery. Pomocí měřících
funkcí lze získat analýzu problému přímo v terénu. Lze tedy termogram zobrazit na
obrazovat termokamery či tabletu okamžitě. Výsledný snímek lze pak v počítači
podrobněji zpracovat.






Měření teploty v bodě – patří mezí základní funkce termokamery a zajišťuje
měření v jednom bodě. Termokamera umožňuje měřit i několik měřících bodů,
což umožňuje přesnější stanovení rozsahu závady.
Měřící funkce oblast – jde o velice důležitou funkci. Pomocí nepravidelné
oblasti umožňuje stanovit minimální, maximální a průměrnou teplotu v této
oblasti. Zároveň termokamera umožňuje zobrazení bodu, který značí
nejmenší či největší teplotu v měřené oblasti.
Měřící funkce teplotní profil – zobrazuje graf teplotního průběhu. Tato
funkce se používá při objevování závad.
Funkce izoterma – umožňuje určit hranice teploty, kdy je teplota nad určitou
hranici, kdy je tedy překročena maximální přípustná hodnoty, pak kdy je
teplota pod určitou hranicí, to znamená, že jsou označeny místa, které
překračují hranici minimální přípustných hodnota. Poslední možností
signalizace teploty je, kdy se nachází v daném intervalu.
Alarmy – upozorňují na překročení jiného než teplotního kritéria, tím může být
signalizace izolace, alarm vlhkosti atd. Alarm vlhkosti stanovuje plochy, kde
povrchová vlhkost přesáhne stanovenou maximální relativní vlhkost. Alarm
izolace pomáhá stanovit povrch budov, kde došlo ke snížení tepelné izolace,
tedy ke snížení povrchové teploty v interiéru na ostínění.
Další funkce – temorkamery mohou mít v sobě integrovanou kameru, která
zaznamenává obraz ve viditelné oblasti světla, což umožňuje pořídit i klasický
106

snímek. Termokamera může být také rozšířená o funkci teplotní prolnutí, které
kombinuje fotografii s tergmogramem a tím pádem výsledná vada, bude
zobrazena na fotografii i s rozsahem vady. Blending znamená bělení, vznikne
součtem fotografie a termogramu- Výsledný snímek je termogram, který
obsahuje slabé obrysy barev z fotografií. MSX je multispektrální zobrazení,
což je funkce, která umožňuje prolnutí objektů termogramu a fotografie. Obraz
v obrazovce, je obraz zobrazen termogramem, tak aby byly zachovány
původní rozměry fotografie a maximální rozměry termogramu. Radiometrické
video dokáže zachytit časovou posloupnost snímků.
Propojení s externími měřicími přístroji – externí měřicí přístroje mohou být
vlhkoměr s teploměrem, klešťový ampérmetr, měřič oslunění atd. Spojení
termokamery s externími přístroji je zajištěno nejčastěji bezdrátovým
spojením.
8.6.5 Měření termokamerou
Povrch měřeného objektu je různý v závislosti na druhu materiálu. Každý materiál má
stupeň emisivity. Barva materiálu nemá žádný vliv na výslednou hodnotu teploty,
protož záření nevychází z barvy, ale z měřeného objektu. Podstatnou roli při měření
termokamerou hraje povrch měřeného objektu. Důvodem je různá struktura povrchu,
znečištění povrchu a krycí vrstvy povrchu. Hladký, leskly, leštěný povrch má nižší
emisivitu než povrch matný, hrubý, zvětralý. Povrch pokrytý sněhem či jinovatkou má
také různý stupeň emisivity, hodnota měření může být především ovlivněna tímto
přírodním jevem.
8.6.6 Nejlepší podmínky pro snímání termokamerou
Při měření termokamerou je potřeba zajistit stabilní podmínky okolí. Ideální podmínky
jsou tedy:







Stabilní počasí
Obloha by měla být zatažena před měření i v průběhu měření, aby nedošlo
k nahřátí předmětu vlivem slunečních paprsků
Nemělo by pršet
Povrch měřeného objektu by měl být suchý a čistý
Neměl být foukat vítr nebo být průvan, ten by mohl způsobit ochlazování
předmětu
Neměly by být v blízkosti měření žádné zdroje rušení
Povrch měřeného objektu s vysokou a přesně známou emisivitou.
8.6.7 Chyba měření termokamerou
•
•
•
•
•
•
Špatně nastavená emisivita
Špatně nastavená RTC
Neostrý termosnímek
Vzdálenost měření – velká/malá
Měření s nevhodným objektivem
Příliš velké místo měření
107
•
•
•
•
Rušení v trase přenosu
Vliv zdroje rušivého záření
Chybná interpretace termosnímku díky odrazu
Rychlá změna okolní teploty
8.7. Využití termografie v praxi
8.7.1 Medicinální termografie
Existují tři oblasti, ve kterých se termografie využívá. Jde o zánětlivé fenomény,
neovaskulární fenomén, neurologický fenomén. Medicinální termografie je metoda,
která umožňuje zkoumat zlepšení léčby i v případě, že subjektivní zlepšení sám
pacient nepociťuje. Jde o unikátní technologie, která vytváří mapu infračerveného
záření lidského těla. Metoda je mimořádná v tom, že znázorňuje fyziologii tkání, tedy
jejich funkci. Použití termokamery je známo více než 30let, avšak se jedná o velmi
drahou metodu a proto není tak známá a především se jedná o alternatovní
screeningovou metodu. Termograf dokonce může nahradit i mamografii, která
představuje jisté riziko pro pacienta, nejen z důvodu radiace, ale během vyšetření
dochází ke stlačení prsu a je zde riziko podpory růstu rakoviny. Mamografie dává 40
– 65% falešné pozitivní výsledky a studie dokazují, že se jedná o chabý preventivní
nástroj. Poměr selhání při mamografickém vyšetření je vysoký, zcela běžně zjišťuje
neexistující nádory. Termokamera dokáže rozpoznat na 97%, zda se jedná o benigní
nebo maligní abnormalita v prsu. Navíc je termografie oproti ostatním zobrazovacím
metodám bezpečná, protože termokamera nevyzařuje žádné radioaktivní záření. Jde
o bezdotykovou, bezbolestnou a rychlou diagnostiku.



Zánětlivé fenomény – patří zde raná detekce kardiovaskulárních chorob,
artritidy, revma, fibromyalgii nebo trauma jako je vyvrknutí, spasmy, hloubka
popálení a chronická bolest.
Neovaskulární fenomén – rakovina je živena svým vlastním cévním řečištěm.
Rozvoj takového krevního řečiště lze použitím termokamery zaznamenat
dříve, než nastanou anatomické změny.
Neurologický fenomén – chronická lokální bolest, iritace nervů působí bolest
v částech těla, které s nimi korespondují. Oběhový deficit se termokamerou
výborně zobrazuje.
Termokamera dokáže diagnostikovat abnormality bez problému u husté prsní tkáně
a fibrózních prsou, u prsních implantátů a u kojících a těhotných žen. Když se
formuje nádor, začne ve tkáni tzv. maligní angiogeneze. Prekancerózní tkáň aktivuje
tento proces dříve, než se stanou buňky maligní. Chemická a cévní aktivita, která
obklopuje rakovinu prsu je vždy vyšší než u normální zdravé prsní tkáně. Rakovinové
buňky potřebují ke svému životu bohatou výživu, což zvyšuje povrchovou teplotu
prsou, což je možné termokamerou zachytit.
108
Obr. 41 Termografický snímek ženy s rakovinou prsu – kancerózní tkáň je červená
Obr. 42 Zdravá prsní tkáň
Až biopsie může přesně určit, zda se jedná o rakovinu nebo ne. Negativní
termografický snímek může ženy uchránit před bolestivým vyšetřením prsu
mamografem a naopak pozitivní snímek může urychlit detekci nádoru v časnějším
stádiu než termograf.
8.7.2 Termografie ve stavebnictví
Měřením se identifikují místa energetických ztrát, bez použití destruktivních metod
testování. Metody je rychlá a přesná. V současnosti jsou termokamery používány při
stavebních kontrolách po celém světě. Měření termokamerou přispívá k značným
úsporám nákladů. Termokamera se ve stavebnictví používá pro vyhledávání vad,
kterými jsou chybějící izolace, oddělování vrstev omítky a problémy s kondenzací

Detekce vzduchových netěsností
Pro měření vzduchových netěsností musí být dostatečně velký teplotní rozdíl mezi
exteriérem a interiérem. Úniky teplého vzduchu, vedou ke zvýšené spotřebě energie.
Termokamera rozpozná studený vzduch. Ten prochází otvory v konstrukci, proudí
přes ně a ochlazuje tato místa.
109
Obr. 43 Termogram úniku vzduchu mezi oknem a stropem

Detekce vlhkosti
Vlhkost se podílí nejen na poškozování budovy, ale taky může být škodlivá pro lidské
zdraví. Při úniku vzduchu může dojít ke kondenzaci, která se může vytvořit na
stěnách, podlahách nebo i stropech a v důsledku této vlhkosti mohou na těchto
místech růst plísně a houby. Pro vlhkost je charakteristické, že mění svou teplotu
pomaleji než suché materiály, takže se měří teplotní změny kosntrukce.

Tepelné mosty
Tepelné mosty jsou místa v budovách, kde dochází ke ztrátě energie. Tepelné mosty
mají ve stavebnictví obrovský význam a to z hlediska hygienického, energetického i
ekonomického. Ovlivňují statiku stavby a mohou způsobit i destrukci stavby. Tepelný
most je místo, kde dochází ke zvýšenému tepelnému toku. Uniká jím více tepelné
energie a má v interiéru studenější povrch a naopak v exteriéru teplejší povrch než
okolní konstrukce.

Systémy dálkového vytápění
Dálkové vytápění je realizováno potrubím nebo trubkami, které vedou z podzemního
systému vytápění. Tento dálkový systém se využívá pro vytápění chodníku a
parkovacích míst. Pomocí termokamery lze zjistit přesné místo poškození trubek a
potrubí.

Zajištění kvality
Využívá se při stavebních kontrolách novostaveb, kdy se sleduje vysušování budovy.
Vlhká stavba nemůže být předána klientovi. Díky termokameře se tedy hlídá proces
vysušování a popřípadě se aplikují metody, které proces vysušování urychlí. Jakmile
se prokáže, že je stavba suchá, může být klientovi předána.

Instalatérství
V tomto případě dokáže termokamera detekovat ucpané nebo poškozené potrubí.
Do potrubí se pustí teplá voda a její průtok je snímaný termokamerou.

Poruchy elektroinstalace
V elektroinstalaci se termokamera využívá pro diagnostiku skříní, pojistek, spojů atd.
8.7.3 Využití termografie v obnovitelných zdrojích
Využívá se pro získání vysoké efektivity slunečních elektráren. Solární panel musí
být spolehlivý a musí vyrábět elektřinu s vysokou účinností po dlouhé roky. Protože
110
se solární panely rychle opotřebují, musí být neustále kontrolovány. Pro kontrolu
slunečních panelů je potřeba minimálně získat 500W/m 2 slunečního záření. Sluneční
záření popisuje okamžitý výkon dopadající na povrch slunečního záření v kWh/m2.
Obr. 44 Termogram solárních panelů
Kromě slunečního záření, je obnovitelným zdrojem i vítr. Termokamery se využívají
ke kontrole mechanických a elektrických částí větrných turbín.
Obr. 45 Termogram větrné turbíny
111
9 Algoritmy
Algoritmus neboli návod či popis, který slouží k řešení daných typových úloh. Tento
pojem se uplatňuje hlavně u programování a myslí se ti teoretický přístup řešení
problému. Samotné slovo algoritmus pochází ze jména perského matematika 9.
století Abu Jafar Muhammada ibn Mūsā al-Chwārizmího, který ve svých dílech
položil základy algebry (arabské číslice, řešení lineárních a kvadratických rovnic).Je
popsán několika vlastnostmi.
9.1. Vlastnosti





Konečnost - každý algoritmus musí skončit v konečném počtu kroků.
Algoritmus může být libovolně velký, ale každý jeho vstup musí být ukončený.
Postupy, které nejsou ukončené, nejsou algoritmy, ale výpočetní metody.
Obecnost – algoritmy se zabývají obecnými problémy, neřeší tedy jenom
jeden problém.
Determinovanost – každý krok musí být jednoznačně a přesně definován.
Tím pádem pro stejné vstupy je možné získat stejné výsledky. Pro zápis
algoritmů slouží programovací jazyky, kde je každý příkaz přesně definován.
Výpočetní metoda, která je vyjádřena pomocí programovacího jazyku se
nazývá program.
Výstup - algoritmus má jeden výstup, veličinu, který je v požadovaném
vztahu k zadaným vstupům a tvoří odpověď na problém, kterým se daný
algoritmus zabývá.
Elementárnost – algoritmus má konečný počet jednoduchých kroků.
Algoritmus musí být jednoduchý, efektivní a elegantních.
9.2. Návrh algoritmu
Algoritmy mají různé možnosti návrhu:



Shoda dolů – řešení se rozloží na jednoduché operace a tím se získají
elementární korky.
Zdola nahoru – počátkem jsou elementární korky, které tvoří prostředky a
díky tomu je možné daný problém vyřešit.
Kombinace – postup shora dolů se kombinuje s postupem zdola nahoru, tím
že se použije knihovna funkcí.
9.2.1 Nejužívanější metody návrhů algoritmů

Rozhoduj a panuj
Jde to běžný případ návrhu odshora dolů. Tento typ algoritmu dělí daný typ problému
na menší podproblémy, na které se rekurzivně aplikují. Rekurze je z matematického
pohledu pojem, kdy je objekt definován pomocí sebe. Zpracovává se množina V,
která je složena z n údajů. Množina se rozdělá na k disjunktní podmnožiny, které se
zpracují dál samostatně. Získané samostatné výsledky se pak spojí a odvodí se
z nich řešení pro celou množinu V. Příkladem je binární vyhledávání, nebo quicksort.
Binární vyhledávání je vyhledávácí algoritmus, který slouží pro nalezení zadané
112
hodnoty v uspořádaném seznamu pomocí zkracování seznamu o polovinu v každém
kroku. Nalezne se medián, porovná se shledanou hodnotou a na základě výsledku
porovnání se rozhodne, zda se bude pokračovat v horní nebo dolní části seznamu a
rekurzivně pokračuje od začátku. Binární algoritmus je algoritmus s logaritmickou
časovou složitostí O (lon n). Takže je potřeba 1 + log2 N iterací na získání výsledku.
Quicksort je jeden z nejrychlejších běžných algoritmů řazení, které jsou založeny na
porovnání prvků. Základní myšlenkou tohoto algoritmu je rozdělení řazené
posloupnosti čísel na dvě přibližně stejné části. Pokud je tato hodnota zvolena dobře,
jsou obě části přibližně stejně velké. Pokud budou obě části samostatně seřazeny, je
seřazené i celé pole. Obě části se pak rekurzivně řadí stejným postupem.

Hladový algoritmus
Pro řešení optimalizačních úloh. Optimalizace vyjadřuje snahu o nalezení takových
hodnot proměnných, pro které daná cílová či účelová funkce nabývá minimální, nebo
maximální hodnoty. Zpracovávaná je množina V, která je složená z n údajů. Úkolem
je najít podmnožinu W množiny V, která by vyhovovala příslušným podmínkám, a
přitom by byla optimalizována předepsaná účelová funkce. Množina W, která by
vyhovovala zadaným podmínkám, se nazývá přípustné řešení. Přípustné řešení,
které nebývá účelové funkce optimální hodnoty, je optimální řešení. Tento algoritmus
se skládá z kroků, které budou procházet jednotlivé prvky z V množiny, a v každém
korku rozhodne, zda se daný prvek hodí do optimálního řešení. Prvky V bude
algoritmus vybírat v pořadí určeném jistou výběrovou procedurou, která funguje na
principu optimalizační míry, tedy optimalizační funkci, která může být odvozena od
účelové funkce. Příkladem je hledání řešení cesty grafu. Cesta grafů je posloupnost
vrcholů, pro kterou platí, že v grafu existuje hrana z daného vrcholu do jeho
následníka. Platí při tom, že žádné dva vrcholy se neopakují. Hladový algoritmus se
používá ve dvou významech. V prvním případu se používá pro druh problémů, které
jsou správně řešeny hladovým algoritmem. A druhý význam je hladová heuristika,
která vrací dostatečně dobré řešení.

Dynamické programování
Je to odvětví optimalizace. Funguje na principu rozkladu problému na podproblémy,
které se pak následně řeší. Výsledky jsou pak ukládány pro další potenciálně možné
použití. Funguje tedy na podobném principu hladového algoritmu, ale není
generována pouze jedna posloupnost. Zkoumají se všechny posloupnosti, s tím, že
se hledají ty optimální a ty, které optimální nejsou, se vyloučí. Nejjednodušší a
nejméně účinnou metodou je metoda hrubé síly. To znamená, že se vygenerují
všechny možné posloupnosti a vybere se jenom ta nejlepší. Dynamické
programování funguje na principu optimality. Její vlastností je, že počáteční stav a
rozhodnutí může být jakékoliv, ale všechna následující rozhodnutí musí být optimální
rozhodnutí vzhledem k výsledkům rozhodnutí prvního. Dynamické programování jsou
typické pro grafové úlohy a příslušné grafové algoritmy. Graf reprezentuje množiny
objektů, které ukazují, že některé prvky jsou spojeny.

Hledání s návratem
Backtracking v překladu znamená zpětné vyhledávání, metoda pokusů a oprav,
metoda zpětného sledování, metoda prohledávání do hloubky. Jde o způsob řešení
113
algoritmických problémů, který je založený na prohledávání stavového stromu
problému. Převážné množství potenciálních řešení může být vyloučeno bez přímého
vyzkoušení. Algoritmus vyhledává do hloubky možná řešení. Tento algoritmus je
vhodný pro řešení velkého obejmu problémů. Z důvodu exponenciální časové
složitosti se používá v případě, že není znám jiný efektivnější algoritmus. Metodu je
možné použít v případě, že řešením je vektor (x1,...,,xn) jehož jednotlivé složky jsou
vybírány z množiny Si, xi∈Si. V jiném případě, se hledají všechny n-tice, které tuto
podmínku splňují. Metoda vytváří n-tice jednu složku po druhé a používá účelovou
funkcí a každou nově vytvořenou složku testuje. Příkladem tohoto algoritmu je
problém osmi dam, nebo chůze koně celou šachovnicí. Problém osmi dam je
kombinatoricky problém umístit na šachovnici osm dam tak, aby se podle pravidel
šachu navzájem neohrožovaly. Musí se tedy vybrat osm polí a žádné dvě pole nesmí
být ve stejné řadě, sloupci a ani diagonální linii. Jde tedy o problém n dam, o to jak
rozmístit dámy na šachovnici nxn, tak aby nedošlo k jejich vzájemnému ohrožení.
Jezdcova procházka je šachový a matematický problém, který je popsán pomocí
šachové figury jezdce a šachovnice. Úkolem pohybujícího se jezdce je navštívit
každé pole jen jednou. Jezdec se při tom pohybuje podle šachových pravidel.
9.3. Dělení algoritmů






Rekurzivní a iterativní algoritmy
- Iterativní = bubble sort, insertion sort je algoritmus, který spočívá
v opakování své části (bloku).
- Rekurzivní = merge sort, quicksort, tento algoritmus se převádí do
iterativní podoby. Převodem se zabývá automatický kompilátor nebo
virtuální stroj určitého programovacího jazyka. Výhodou je snadno
čitelný a kompaktní zápis. Nevýhodou je spotřeba dodatečných
systémových prostředků pro udržení jednotlivých rekurzivních volání.
Deterministické a nedeterministické algoritmy
- Deterministický algoritmus má v každém kroku jenom jednu možnost,
jak pokračovat.
- Nedeterministický algoritmus má více možností.
Sériové, paralelní a distribuované algoritmy
- Sériový algoritmus provádí všechny kroky v sérii (jeden po druhém)
- Paralelní algoritmus vykonává kroky zároveň
- Distribuovaný algoritmus vykovává kroky zároveň na více strojích
Pravděpodobností algoritmy =- jejich úkolem, je dělat rozhodnutí na základě
náhody nebo pseudonáhodně.
Genetické algoritmy – fungují na principu napodobování biologických
evolučních procesů, pomocí mutací a křížení. V genetickém programování se
tento algoritmus aplikuje na programy, které jsou považovány za možná
řešení daného problému.
Asymptotická složitost algoritmy charakterizuje počet provedených operací
v závislosti na velikosti dat.
114
9.4. Třída složitosti
Třída složitosti udává obtížnost rozhodnutelnosti daného problémy na Turingově
stroji. Turingův stroj je teoretický model počítače, který je složený z nekonečné pásy,
která je rozdělena do buněk, řídící jednotky, která se může nacházet v konečně
mnoha stavech a hlavy, která čte a přepisuje jednotlivé záznamy. Algoritmy lze
rozdělit do několika tříd složitosti v závislosti na čase a paměti. Pro distribuované
systémy lze kritéria rozdělit v závislosti na komunikační složitosti. Rozlišuje se
složitost v nejhorším případě a složitost v průměrném případě. Každý určitý
algoritmus poskytuje horní odhad složitosti. Velikost N se měří v bitech, bytech nebo
v buňkách pevné velikosti.
9.5. Časové složitosti a třídy P a NP
V případě, že je časová složitost f (n) polynomem, jde o polynomiální omezený
algoritmus. Tím se zabývá polynomiální algoritmus, který patří do třídy P. V případě,
že pro daný problém není polynomiální omezený algoritmus, pouze ho ověří. Tím
pádem se jedná o nedeterministicky polynomiální problém. Třída složitosti P
obsahuje všechny úlohy, jejichž řešení lze nalézt deterministickým Turingovým
strojem v polynomiálním čase. Nedeterministický algoritmus řeší problémy patřící do
třídy NP. Pro třídu NP platí totéž,co pro třídu P, s tím rozdílem, že úlohy jsou v
polynomiálním čase řešitelné hypotetickým nedeterministickým Turingovým strojem,
který dokáže současně testovat mnoho možností řešení. Jsou to tedy ty problémy,
jejichž řešení lze ověřit v polynomiálním čase, ovšem nevíme, zda je lze také v
polynomiálním čase nalézt. Základní tipy tříd jsou třída P, třída NP, třída co-NP, třída
NPC, třída co – NPC, třída NP – hard, třída PSPACE a NPSPACE, třída RP, třída
ZPP.
9.6. Některé typy algoritmů
9.6.1 Eratosthenovo síto
Eratosthenovo síto je jednoduchý algoritmus, který se používá k hledání prvočísel,
které jsou menší než zadaná horní mez. Principem je prosívání seznamu čísel. Na
počátku je seznam všech čísel, které mají daný rozsah. Pak se vždy vyjme ze
seznamu první číslo, v případě, že je prvočíslem, tak se seznamu odstraní všechny
jeho násobky a tak to pokračuje pořád dokola, než jsou ze seznamu odstraněna
všechna čísla.
Příklad:
Hledání prvočísel mezi prvními 20 čísly
1. Seznam čísel 2-20
Seznam: 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20
2. Odebere se první číslo ze seznamu (2) a toto číslo se označí jako prvočíslo
Seznam: 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20
3. Ze seznamu se odeberou všechny násobky právě odebraného prvočísla, tedy
4, 6, 8, 10, …
115
Známá prvočísla: 2
Seznam: 3 5 7 9 11 13 15 17 19
4. Opakuje se krok 2, dokud zbývají nějaká čísla, tentokrát je prvočíslo 3
Známá prvočísla jsou: 2 3
Seznam: 5 7 11 13 17 19
5. Další opakování, prvočíslo je 5
Známá prvočísla: 2 3 5
Seznam: 7 11 13 17 19
Zbytek čísel už jsou prvočísla. 5 je vyšší než √19, (Kdyby ještě existovalo v seznamu
číslo X, které je součinem dvou celých čísel A·B, musel by např. činitel A být menší
než (nebo roven) √X a druhý činitel B pak větší než (nebo roven) √X. Všechny
násobky celých čísel menších než √20 jsou již ale ze seznamu odebrány, včetně X.
Tím pádem se již v seznamu nenachází žádné číslo, které lze rozložit na součin.)
Takže výsledný seznam prvočísel je v rozsahu 2-20 tedy je 2, 3, 5, 7, 11, 13, 17, 19.
9.6.2 Eukleidův algoritmus
Jde o jeden z nejstarších algoritmů. Tímto algoritmu se dá určit největší společný
dělitel dvou přirozených čísel. Takže takové číslo, které vydělí beze zbytku obě čísla.
Lze ho použít i v jiných algebraických strukturách, než jsou přirozená čísla.
V průběhu let prošel Euklidovský algoritmus mnoha změnami. Operace se opakují a
s každým dalším krokem se sníží hodnota proměnné, nikoli hodnota největšího
společného dělitele, takže v konečném počtu kroků se algoritmus ukončí a v je
nulové. Rozšířený Euleidův algoritmus je modifikací Eukleidového algoritmu, kterým
lze nalézt Bézoutovu rovnost, tedy největšího společného dělitele dvou čísel jejich
lineární kombinací.
9.6.3 Algoritmus de Casteljau
Používá se pro výpočet bodu na Bézierově křivce. Jedná se o postupné dělení
úseček řídícího polygonu v zadaném poměru. Počet nově vzniklých bodů se
v každém kroku zmenšuje o 1. Bod, který zůstane, jako poslední je hledaným bodem
křivky. Tento bod je lze vypočítat i pomocí vektorové rovnice Bézierovy křivky a
použije se algoritmus pro výpočet Bernsteinových polynomů.
9.6.4 Dijkstrův algoritmus
Tento algoritmus slouží k nalezení nejkratší cesty v grafu. Jedná se o konečný
algoritmus, je to dáno tím, že v každém průchodu cyklu se do množiny navštívených
uzlů přidá právě jeden uzel. Takže celkový počet průchodů je dán je dán počtem
vrcholů grafu. Algoritmus se používá pro uložení prioritní fronty pole a operace Extra
– Min (Q) je lineání prohledávání všech vrcholů v Q. Pro řídké grafy může být
algoritmus implementován mnohem efektivněji tím, že se graf ukládá pomocí
seznamu sousedů a funkce Extract-Min se implementuje pomocí binární nebo
Fibonacciho haldy.
9.6.5 Bellman – Fordův algoritmus
Algoritmus počítá nejkratší cestu v ohodnoceném grafu z jednoho uzlu do uzlu
dalšího, kde mohou být některé hrany ohodnoceny i záporně. Používá se ve
směrovacím protokolu Routing Information Protocol neboli RIP, což je směrovací
protokol, který umožňuje směrovačům (routerům) komunikovat mezi sebou a
reagovat na změny topologie počítačové sítě. Tento algoritmus využívá metodu
116
relaxace hran, která zjišťuje aktuálně nastavenou hodnotu nejkratší vzdálenosti do
uzlu S. Algoritmus neuzavírá hned uzly, ale prochází několikrát všechny uzly a
upravuje postupně hodnoty vzdáleností nejkratších cest.
9.6.6 Vyhledávací algoritmy
Vyhledávácí algoritmy se dělí na dva základní typy. Jde o to, zda probíhá
vyhledávání v poli nebo v textu. Mezi algoritmy, které vyhledávají v poli, patří Binární
vyhledávání, interpolační vyhledávání, lineární vyhledávání a prořezávej a hledej.
Mezi algoritmy vyhledávání v textu se řadí Hammingova vzdálenost, Levenshteinova
vzdálenost a naivní algoritmus.

Binární vyhledávání
Funguje na principu půlení intervalu, což je vyhledávácí technika, která zjišťuje pozici
zadaného prvku v seřazeném poli. Binární vyhledávání pracuje s asymptotickou
složitostí. Princip spočívá v postupně seřazeném poli, ve kterém se hledá prvek h.
V každém svém kroku se zvolí prostřední prvek a porovná jej s prvkem h. V případě,
že jsou prvky stejné, tak vrátí index prvku p. Pokud je hledaný prvek vyšší než p,
znamená to, že h se nachází v levé části pole. V případě, že je menší, znamená to,
že se prvek h nachází v pravém poli.
Obr. 46 Binární vyhledávání

Interpolační vyhledávání
Jde o vylepšenou verzi binárního vyhledávání. Používá se v případě, že jsou čísla
v poli nejen seřazená, ale i rovnoměrně rozložená. Podstatou je, že pokud je v poli
číslo od 0 di 100. Hledané číslo je 2, takže se hledá číslo kolem indexu 2.

Lineární vyhledávání
Lineární neboli sekvenční vyhledávání. Algoritmus prochází jeden prvek po druhém a
zjišťuje, jestli to není právě hledaný prvek. Používá se v případě, že nejsou známy
žádné informace o uspořádání prvků struktury nebo v případě, že není možné použít
lepší metodu.

Prořezávej a hledej
Tento typ algoritmu je založený na vyzařování neperspektivních dat, tedy se používá
pro redukci velikosti problému. Prořezávej a hledej je algoritmus, který je podobný,
117
jako algoritmus rozděl a panuj. Rozdíl je při prořezávání, protože algoritmus
neprochází všechny větve, ale jen ty, které dávají smysl.

Hammingova vzdálenost
Hammingova vzdálenost dvou řetězců určuje, na kolika pozicích se liší. Příklad může
být „PES - LES“, která má vzdálenost 1, a to protože se liší v prvním znaku. Dvojice
„PES - LUK“ má vzdálenost 3 v prvním znaku, liší se totiž na všech třech pozicích.

Levenshteinova vzdálenost
Je to vzdálenost dvou řetězců, která je definovaná jako minimální počet operací
vkládání, mazání a substituce, aby po jejich provedení byly zadané řetězce totožné.

Naivní algoritmus
Naivní algoritmus slouží k vyhledávání daného vzoru v textu. Algoritmus prochází
text, tak vzor zepředu a porovnává, jestli jsou totožné. V případě, že jsou totožné,
znamená to, že byl výskyt nalezen, pokud ne, tak se vzorem posune o jedno místo
doprava a postup se opakuje.
9.7. Počítačové vidění
Počítačové vidění je obor technický a vědní. Vědecký obor hledá teorie pro vytváření
umělých systémů, které získávají informace z obrazu. Počítačové vidění je tvořeno
čtyřmi pilíři, kterými jsou lidské vidění, rozpoznání, počítačové vědy a zpracování
signálu. Jeho hlavním úkolem je detekce, segmentace, popisování a rozpoznání
objektů v obraze. Usiluje o technické řešení, i když se někdy inspiruje v biologickém
vidění. V počítačovém vidění je obraz převeden z 3D na 2D obraz a při tomto
procesu dochází ke ztrátě informace kvůli perspektivní transformace. Měřený jas je
dán složitým fyzikálním postupem vytváření obrazu. Dále je obraz doprovázen
šumem. Počítačové vidění se používá v mnoha oborech, například pro ovládání
procesů v autonomních vozidlech nebo průmyslových robotech, pro detekci jevů při
sledování změn bezpečnostního kamerového záznamu, dále pak pro organizaci
informací při indexování databázi obrázků a videí. Počítačové vidění se může taky
používat modelování objektů nebo prostředí pro analýzu obraz z medicínských
zobrazovacích technik a pro interakci pro zpracování vstupu při interakci počítače
s člověkem. Počítačové vidění je důležité pro pochopení fyzikálních procesů a také
studuje a popisuje softwarově a hardwarově implementované vidění umělými
zrakovými systémy. Počítačová grafika se od počítačového vidění a zpracování
obrazu liší. Grafika se snaží zobrazit člověku informace z počítače a nemusí se
vyrovnávat se šumem ve vstupních datech.
9.7.1 Nejpoužívanější úlohy

Poznání
- Poznání objektů – rozpoznávání objektů se specifickými vlastnostmi
nebo naučených objektů.
- Identifikace - hledá se konkrétní kus.
- Detekce – prohledávají se obrazová data, ve kterých se hledají
konkrétní podmínky. Detekce abnormalit buněk, detekce vozidla
v systému vybírání mýtného atd.
118
-


Vyhledávání obrázků v závislosti na obsahu – vyhledávání všech
obrazů z nějaké větší sady, která má specifický obsah.
- Určení pózy – spočívá v odhadu pozice nebo orientace objektu.
- OCR = Optical Character Recognition, neboli optická detekce znaků,
tedy určení znaků zaznamenaných na tištěném nebo psaném médiu
pro uložení textu v lépe prohledávatelném formátu.
Rekonstrukce scény – slouží k určení přibližného počítačového 3D modelu
z jednoho nebo více obrazů.
Rekonstrukce obrazu – spočívá v odstranění nežádoucích jevů.
9.8. Algoritmy pro zpracování obrazu
Do počítače vstupuje obrazová informace o reálném světě nejčastěji kamerou nebo
fotoaparátem. Cílem je porozumění obrazu. Zpracování obrazu se skládá z několika
kroků.




Snímání a digitalizace obrazu – digitalizací se převádí vstupní analogový
signál do diskrétního tvaru. Vstupní signál je popsán funkcí f(x,y) dvou
proměnných, tedy souřadnic v obraze. Jeden prvek matice se nazývá pixel.
Digitalizace se skládá ze tří kroků. Prvním krokem je vzorkování, druhým je
kvantování a posledním krokem je kódování.
Předzpracování obrazu – v tomto kroku se potlačí šum a zkreslení, které bylo
způsobeno digitalizací.
Segmentace obrazu – je nejtěžší krok celého zpracování obrazu, umožňuje
rozlišit v obraze jednotlivé objekty.
Porozumění obsahu obrazu
9.9. Zpracování obrazových dat
Digitální zpracování obrazu je vědeckotechnická disciplína, která se zabývá
digitálním zpracování dat, které mohou být pořízeny z kamery, fotoaparátu,
ultrazvuku a jiné lékařské zobrazovací techniky. Na obrázku 103 je zobrazen postup
při zpracování a analýze dvojrozměrného obrazu. Jednotlivé reprezentace jsou
zobrazeny ovály a úlohy jsou zobrazeny jako obdélníky. Jsou zde zachyceny tři ze
čtyř zmíněných úrovní reprezentace s hrubším rozlišením spolu s příslušnými ovály.
Zpracování a rozpoznávání obrazu je složeno z pěti kroků.
1.
2.
3.
4.
5.
Snímání, digitalizace a uložení obrazu v počítači
Předzpracování
Segmentace obrazu na objekty
Popis objektu
Porozumění obsahu obrazu
119
Obr. 47 Hierarchie úloh zpracování obrazu
9.9.1 Předzpracování obrazu
Předzpracování obrazu je druhým krokem při zpracování obrazu. Jeho úkolem je
potlačit šum a zkreslení, které vzniklo při digitalizace a přenosu obrazových dat.
Dalším úkolem je odstranit dané vlastnosti snímacího zařízení. Elementy
v sousedství mají stejnou nebo blízkou hodnotu jasu, což je možné využít při
odstranění šumu.
9.9.2 Histogram
Histogram charakterizuje obraz ve stupních šedi. Tato funkce sumarizuje hodnoty
úrovně šedi v obrázku. Každý obraz má pouze jeden histogram, ale jeden histogram
může odpovídat více obrazům. Histogram je funkce, která obsahuje pro každou
úroveň šedi počet pixel v obraze, které dané úrovní odpovídají. Neudává však
umístění jednotlivých bodů. Histogram osmibitového obrazu obsahuje 256 úrovní
šedi. Změnit výskyt jasových úrovní je možné pomocí ekvalizace histogramu. Jde o
algoritmus, který dokáže udělat to, aby intenzity jasu byly zastoupeny v co nejširším
rozmezí a se stejnou četností.
120
Obr. 48 Vpravo obrázek se špatným rozložením jasů, obrázek vlevo je po ekvalizaci
Měnit rozložení jasu je možné u černobílých i u barevných obrazů. U barevných
obrazů je možné ekvalizaci provést tak, že se provede ekvalizace každé barevné
složky zvlášť. To ale může způsobit změnu poměrů barev v obraze. Ekvalizaci je
také možné provézt v některém alternativním barevném prostoru, příkladem je YIQ,
kde Y je informace o hodnotě jasu, takže při ekvalizaci se nezmění barvy.
Obr. 49 Vpravo obrázek se špatným rozložením jasu barevného obrazu, vlevo
obrázek po ekvalizace barevného obrazu
9.9.3 Prahování
Slouží pro odlišení objektů zájmu od pozadí.
{
Výsledkem funkce f(i,j) je binární obraz. Funkce říká, že obraz, který má větší nebo
stejný práh jako popředí je roven 1 a pixely, které mají práh jas menší, než práh jsou
označeny jako nula, tedy jako pozadí. Mezi nejčastěji používané metody volby
automatického prahu patří metoda standardního histogramu, metoda p-procentního
prahu nebo metody váženého/vysokého gradientu.
121
Obr. 50 Bimodální histogram s automaticky voleným prahem
9.9.4 Filtrace šumu
Úkolem filtrace je odstranění užitečných informací v obraze. Vychází se z toho, že
sousední pixely mají stejné nebo podobné hodnoty jasu. Nová hodnota pixelu se
odhaduje z okolí pixelu. Jedním z nejčastěji používaných filtrů je průměrování.

Průměrový filtr
Filtr ničí linie, ale je dobře použitelný pro filtraci rozsáhlých homogenních ploch a je
velice rychlý. Obraz je systematicky filtrován po řádcích a nová hodnota pixelu se
počítá jako aritmetický průměr pixelů, které jsou pokryty filtrační maskou.
∑ ∑
Obr. 51 Vpravo obrázek s přidaným umělým šumem a vlevo obrázek prostého
průměrování (5x5)

Mediánový filtr
Medián je číslo, které se po uspořádání nachází uprostřed posloupnosti. Nalezením
mediánu se lépe zvolí velikost zkoumaného okolí. Výhodou je, že se nemusí dělat
posloupnost a stačí hodnoty částečně uspořádat. Jeho nevýhodou je, že poškozuje
jemné čáry a ostré nohy v obraze.
122
Obr. 52 Vpravo obrázek s přidaným umělým šumem, vlevo obrázek s Gaussovým
filtrem (5x5),σ = 2,5
Při použití Gaussova filtru je potřeba zvolit správně σ a okolí, ve kterém bude
Gaussův filtr použit. V případě, že σ nebo okolí bude příliš malé, byla by filtrace
nevýrazná, na druhou stranu by, ale nedošlo k poškození hran. Pokud by byla
hodnota σ a filtrovaného okolí větší, filtrace by byla výrazná a došlo by k poškození
hran a mohlo by se dokonce stát, že by i některé hrany zanikly.

Rotující maska
Jedná se o speciální typ konvoluční masky, kdy poloha masky vůči relativnímu
pixelu není pevně dána, ale je vybrána na základě daného kritéria, které se vztahuje
k hodnotám jasu okolních pixelů. Konvoluce je matematický operátor, který
zpracovává dvě funkce. Spojitá konvoluce jednorozměrných funkcí f(x) a g(x) je
definována.
∫
Funkce g(x) je konvoluční jádro. Hodnota konvoluce f s jádrem g v bodě x je integrál
ze součinu funkce f s otočenou funkcí konvolučního jádra posunutou do bodu y. Ve
zpracování obrazu je funkce f(x) většinou zkoumaný vzorek obrázku a funkce g(x)
filtr.
9.9.5 Matematická morfologie
Původně se matematická morfologie používala k úpravě obrázků. Dnes se využívá
pro úpravu obrazů ve stupních šedi. Jde o nástroj, který se využívá ve zpracování a
segmentaci obrazů. Matematická morfologie je množina metod, díky kterým je
možné zkoumat tvar, kostru nebo obal. Výsledek je závislý na rozložení pixelů a není
závislý na jejich hodnotách. Obrazy je možné modelovat pomocí bodových množin.
Morfologické operace jsou většinou založeny na zvětšování a zeštíhlování
zkoumaných tvarů. Mezi základní morfologické operace při binární morfologii patří
Dilatace a Eroze.

Binární dilatace
Binární dilatace se využívá pro zaplnění malých děr v objektech. Výsledkem této
operace je objekt, který je větší, než byl objekt původní. Při binární dilataci sčítáme
123
množinu X s množinou X´, která je od množiny X posunuta o strukturní element B
(druhá, většinou menší množina).
{ ∈
∈
∈ }
To je možné vyjádřit Minkowského součtem:
⋃
∈

Binární eroze
Binární eroze je duální morfologickou transformací k dilataci. Principem je skládání
dvou množin pomocí Minkovského rozdílu. Eroze je tedy průnik všech posunů
obrazu X o vektoru -b∊b.
⋂
∈
Binární eroze se používá pro zjednodušení objektu. Objekty, které jsou menší než
strukturní element, z obrazu zmizí- Výsledný objekt je menší než původní.

Binární otevření
Binární otevření je druhem eroze následovanou dilatací. Jeho použitím se odstraní
z obrazu malé objekty. V případě, že se po použití binárního otevření strukturní
element B nezmění, jde o obraz X otevřený vzhledem ke strukturnímu elementu B.

Binární uzavření
Binární uzavření je dilatace následovaná erozí. Z obrazu se odstraní malé díry. V
případě, že se po použití binárního uzavření element B nezmění, je obraz X
uzavřený vzhledem ke strukturnímu elementu B.

Hit or miss
Hit or miss v překladu znamená tref či miň. Jde o transformaci, které se používá pro
hledání zvláštních částí objektů jako jsou rohy, ztenčování nebo zvýraznění hran.
Transformace používá složený strukturní element, pro který platí B=(B1,B2) a zároveň
B1∩B2 = , přičemž B1 testuje objekty (popředí) a B2 testuje pozadí.
Transformaci je tedy možné použít k nalezení rohů konvexních obalů objektů. Roh
může být tvořen čtyřmi variantami uspořádaných pixelů, proto se definují následující
čtyři masky.
124
Obr. 53 Nadefinované masky



1 reprezentuje objekt
0 reprezentuje pozadí
* reprezentuje libovolný pixel
Když se maska shoduje s okolím zkoumaného pixelu, je daný pixel označen jako 1,
jinak je označen jako 0.
Obr. 54 Hit or miss transformace

Skeleton
Někdy bývají objekty reprezentovány pouze kostrou. To se využívá při sledování
pohybů člověka. Tloušťka kostry je vždy jeden pixel a měla by vést přes střed objektu
a musí zachovávat jeho tvar. Kostru je možné definovat pomocí tzv. maximálních
kruhů (nebo v prostoru pomocí koulí). Maximální kruh je vepsaný do objektu a dotýká
se jeho hran ve dvou nebo více bodech. Kostra objektu je potom tvořena
sjednocením středů maximálních kruhů.
Obr. 55 Kostra obdélníku
Při zpracovávání digitálního obrazu se zpravidla nevyužívá euklidovský prostor a
kruhy mají různou podobu podle prostoru v jakém se pohybuje.
125
Obr. 56 Kruhy v různých prostorech




DE reprezentuje Euklidovský prostor
D4 reprezentuje 4-okolí
DH reprezentuje hexadecimální prostor
D8 reprezentuje 8-okolí
Pro tvoření kostry pomocí maximální kruhů se používají speciální algoritmy, jako jsou
koutková reprezentace, to znamená, že objekt je bezeztrátově zkomprimován a pak
se do něj vpisují maximální obdélníky, další algoritmem je sekvenční ztenčování
nebo vzdálenostní transformace.

Edge detection
Je dokázáno, že nejdůležitějšími místy v obraze pro vnímání jsou místa, kde se
prudce mění hodnota jasu. Místa, kde se jas prudce mění jsou hrany. Je to dáno tím,
že je v nich obsaženo více informací o obsahu obrazu. Hrany jsou do jisté míry
invariantní vůči změně osvětlení nebo pohledu. Hrana v obraze je reprezentována
obrazovým elementem a jeho okolí. Detekován je ve chvíli, kdy se změní hodnota
obrazové funkce f(x,y). Tato změna se určuje pomocí parciálních derivací a udává ji
gradient. Gradient je dvousložková vektorová funkce . Modul je první složka a
udává velikost gradientu a druhá složka udává úhel, pod kterým hrna běží. Hrany
jsou body, které mají velké hodnoty modulu gradientu. Gradient spojité funkce n
proměnných se spočítá jako vektor parciálních derivací.
(
)
Obr. 57 souvislost hrany s gradientem
126
Modul gradientu pro n=2 se spočítá:
|
|
√(
)
(
)
Směr gradientu se spočítá jako:
(
)
Obraz je diskrétní jasová funkce a není možné obrazové derivace spočítat přesně.
Derivace je možné aproximovat pomocí diferencí.

n je celé číslo a většinou je n=1
Digitální gradient se spočítá jako?
| |
√
Pro urychlení je možné počítat součet absolutních hodnot
| |
|
|
|
|
(
)
Výsledný směr gradientu je pak dán:
Pro určení hran se používají detektory, které jsou založené na hledání maxima první
derivace nebo na hledání průchodu nulou druhé derivace. Hledání průchodu nulou je
jednodušší varianta.
127
Obr. 58 Hrana, první deriva, druhá derivace

Diskrétní konvoluce
Diskrétní konvoluce je matematický operátor, který zpracovává dvě funkce.
∑ ∑


f(x,y) reprezentuje vstupní obraz
h(i,j) reprezentuje konvoluční masku
Konvoluční masku (jádro) je možné si představit jako matici, která se
přikládá na příslušný pixel v obrazu. Tato matice překrývá pixely,
informaci o hodnotě jasu. Každý pixel, který je touto maticí překryt
hodnotou v příslušné buňce matice, sečte se a vynásobí celkovým
konvoluční masky
Příklad
Pro konvoluční masku o rozměrech 3x3 je to 0,11 = 1/9
Tato hodnota odpovídá hodnotě nového pixelu.
128
systematicky
které nesou
se vynásobí
koeficientem
Obr. 59 Diskrétní konvoluce
Změnou konvoluční masky je možné definovat mnoho operací, protože koeficienty
uvnitř masky udávají vliv hodnoty pixelu pod nimi. Operacemi může být filtrace šumu,
detekce hran a další. Nejvhodnější je použít matici, která bude mít lichý počet řádků
a sloupců, to proto, aby reprezentativní pixel ležel ve středu masky. Pro diskrétní
konvoluci platí pravidlo, že čím je konvoluční maska větší, tím je odolnější vůči šumu
v obraze, zároveň je však výsledný obraz více rozostřen a výpočet trvá déle.

Robertsův operátor
Robertsův operátor, neboli Robertsova konvoluční maska má rozměry 2x2. Používá
se nejčastěji pro šedotónové obrazy a výpočet je velice rychlý. Jeho nevýhodou je,
že může označit šum v obraze jako hranu.
Velikost gradientu Robertsova operátoru se spočítá pomocí následujícího vztahu
| |
|
|
|
Konvoluční matice má pak tvar
[
]
[
]
Matice jsou dobré pro detekci hran, které běží pod úhly 45°a 135°.
129
|
Obr. 60 Detekce hran Robertsovým filtrem

Operátor Prewittové
Pro detekci horizontálních hran slouží operátor Prewittové, který je tvořen maticí o
rozměrech 3x3
[
]
Pro detekci svislých hran je vhodné použít operátor Prewittové s rozměry matice 5x5
(transponovaná matice vůči matici pro detekci horizontálních hran)
[
]
Obr. 61 Detekce hran pomocé operátoru Prewittové
130
Detekce šikmých hran se řeší pootočením matice.

Sobelův operátor
Sobelův operátor se často používá pro detekci vodorovných a svislých hran. Jeho
základní tvar reprezentují tyto dvě matice.
[
]
[
]
Je možné detekovat i hrany, které jsou pouze vodorovně.
[
]
[
]
Když se matice pootočí, je možné detekovat šikmé hrany.
[
][
][
][
Obr. 62 Detekce hran Sobelovým filtrem
131
]

Kirschův operátor
Kirschův operátor definuje velikost gradientu jako maximum, po aplikaci všech 8
možných směrových kombinací konvoluční masky.
[
]
Obr. 63 Detekce hran Kirschovým filtrem

Laplaceův operátor
Maximům prvních parciálních derivací diskrétní jasové funkce odpovídají průchody
nulou druhé parciální derivace. K tomu se používá Laplacián.
Laplaceův operátor je všesměrový lineární filtr, který se používá v případě, že mají
být detekovány hrany a na směru nezáleží. Laplaceův operátor totiž udává stejnou
odezvu pro všechny směry a tím pádem není možné zjistit směr hran. Používá se pro
ostření obrazu. Má vysokou citlivost na šum a dvojitou odezvu na tenké linie.
[
][
][
][
]
Různé matice pro Laplaceův operátor (pro 4-okolí, 4-okolí s větší vahou prostředního
pixelu, pro 8-okolí, 8-okolí s větší vahou prostředního pixelu).
132
Obr. 64 Detekce hran použitím Laplaceova filtru

LoG, DoG
Laplaceův filtru je velice citlivý na šum, a proto je potřeba vstupní obraz nejprve
zbavit šumu a pak až v takto upraveném obraze detekovat hrany. Pro odstranění
šumu se použije Gaussiánův filtr, který obraz rozostří a pro odhad druhé derivace se
použije všesměrový Laplacián. Tento postup je označen jako LoG operátor, ted
Laplacian of Gaussian. Protože Laplacián i Gaussián jsou lineární flitry, může se
změnit pořadí operací.
(
)
(
)
Obr. 65 Detekce hran LoG operátorem,σ=2
Hodnoty derivace Gaussiánu lze přepočítat, protože není závislý na vstupním
obraze. LoG operátor lze aproximovat pomocí diference dvou obrazů vyhlazených
Gaussiánovým filtrem o různém σ. Tento operátor se nazývá DoG, což znamená
Difference of Gaussians. Tyto operátory rozmazávají ostré tvary a mají snahu
133
spojovat hrany do uzavřených útvarů, což není příliš žádoucí. Dalším problém je ve
vhodném nastavení hodnot σ.
Obr. 66 Detekce hran DoG operátorem,σ1 = 1, σ2=2,5

Cannyho hranový detektor
Cannyho hranový detektor je algoritmus, který zahrnuje několik kroků pro dosažené
žádoucího výsledku při detekci hran v obraze. Základními požadavky jsou spolehlivá
detekce, musí být nalezen, co největší počet hran, přesná lokalizace hrany, pozice
hrany musí být zaznamenaná co nejpřesněji a jednoznačnost., to proto, aby nebyly
detekovány neexistující hrany. Při detekci hran Cannyho hranovým detektorem se
postupuje tak, že se nejdříve eliminuje šum v obraze. K eliminaci šumu se použije
Gaussův filtr, může být však použit i jiný. Poté se naleznou přibližné směry gradienty
a pro každý pixel derivaci ve směru gradientu pomocí vhodné konvoluční masky.
V následujícím kroku se hledají lokální maxima těchto derivací a hrany se získají
pomocí prahování s hysterezí. Poslední krok spočívá ve sloučení hran, které byly
získány při různě velkých vyhlazeních, tento krok se však nemusí používat. Cannyho
hranový detektor však není bez problémů. Je potřeba vhodně zvolit σ při použití
Gaussova filtru, protože když by byla hodnota σ příliš malá, detektor by detekoval i
nevýznamné detaily. A když by byla hodnota σ příliš velká, ztíží to detekci hran, jejich
lokalizaci a slabé hrany zaniknou. Dále se musí zvolit vhodně konvoluční masky,
který slouží pro určení velikosti a směru gradientu. K tomu se většinou používá
Sobelův operátor, protože není příliš citlivý na šum a vrací nejen velikost gradientu,
ale i směr. Snaha při prahování je potlačit krátké /slabé bezvýznamné hrany, tedy
ponechají se jen ty, které jsou součástí hran silnějších. Takového výsledku není
možné docílit prahováním s jedním prahem a volí se tedy prahy dva. Volí se práh
minimální T1 a práh maximální T2 a mezi nimi může hodnota gradientu kolísat.
Kolísání může být způsobeno šumem. V případě, že gradient posuzovaného pixelu
se nachází mezi zvolenými prahy, je označen jako hrana jen tehdy, sousedí-li
s bodem, který byl uznán jako hrana.
134
Obr. 67 Detekce gran Cannyho detektorem,σ = 1,35, T1 = 20, T2 = 100

Houghova transformace
Houghova transformace byla vyvinuta k reprezentaci čar a rovinných křivek.
Transformaci je možné použít i pro detekci složitějších objektů. Používá se pro velmi
zašuměný obraz, ve kterém je potřeba detekovat přímky. Metoda je založena na
transformaci kartézského souřadnicového systému do polárního. Výhodou této
metody je její robustnost. Parametrické vyjádření přímky se dá vyjádřit následujícím
vztahem.


ρ je normalizovaná vzdálenost přímky od počátku
θ je úhel vzhledem k ose x
Body obrazu jsou reprezentovány křivkami v parametrickém prostoru. Pokud jsou
body kolineární, tedy z jedné přímky, křivky v parametrickém prostoru se nejčastěji
promítají v bodě reprezentující parametry hledané křivky (přímky).
135
Obr. 68 Houghova transformace přímky
Urychlením algoritmy lze dosáhnout použitím θ již v průběhu detekce hran.

Aktivní kontury
Jedná se o metodu postupného tvarování kontur až ke hraně objektu v obraze.
Model aktivní kontury je řízená uzavřená kontury, která se deformuje vlivem tzv.
vnitřních, obrazových a vnějších sil. Vnější síly provádí kontrolu hladkosti průběhu,
obrazové síly provádí tvarování kontru směrem ke hraně objektu a vnější síly udávají
počáteční umístění kontur.

Level – sets
Křivku reprezentuje tzv. nulová hladina – řez v rovině xy. Řez je proveden
vícedimenzionální funkcí, která se nazývá level set function a každému bodu roviny
xy přiřadí jeho výšku u nad nulovou hladinou. Povrch funkce se postupně adaptuje
vzhledem k zadaným metrikám křivosti a obrazovým gradientům. Level set
segmentace je efektivnější pro komplexní objekty se složitými tvary.

Isosurface
Tento algoritmus využívá se pro rekonstrukci trojrozměrných povrchových modelů ze
vstupních objemových diskrétních dat. Povrch/kontura modeluje je definována
propojením voxelů. Intenzita voxelů se rovná zadané hodnotě. V modelovém povrchu
má za následek vznik artefaktů šum ve vstupních datech. Data je ale možné vyhladit
pomocí trojrozměrných smoothing filtrů.

Další modely
136
Kromě výše zmíněných metod je možné pro rozpoznávání obrazu použít i jiné
metody. Příkladem může Detektor rohů v obraze. Zástupcem detektorů rohů je
Moraces corner detektor, který je základem dalších detektorů jako jsou Stephens –
Harris detector nebo Kanade – Lucas – Tomasi (KLT) detector. Tyto filtry se
používají například při automatickém vytváření panoramatických fotografií. Dále pak
existují filtry, které jsou na Diskrétní Fourierově transformaci, zejména na její
počítačově optimalizované podobě (FFT). Tyto metody umožňují převést časové
plošné) průběhy signálu na frekvenční a zpět. Signál ve frekvenční oblasti je pak
možné zpracovat pomocí propustí a jiných typů filtrů. FFT se dříve příliš nepoužívala
z důvodu výpočetní náročnosti, která ale vedla k rozvoji specializovaného hardware
jako jsou signálové procesory (DSP). Paralelní zpracování pak umožňují hradlová
pole Xilinx Virtex, které mají zabudované desítky DSP řezů.
9.9.6 Bodové a jasové transformace
Ideální by bylo, kdyby mělo snímací a digitalizační zařízení stejnou citlivost, a to bez
ohledu na umístění bodu v obraze, což v běžné praxi není splněno. V případě, že
touto nesouměrností jsou poruchy systematické, dá se tato nesouměrnost potlačit
korekcemi. Zjišťuje se to tak, že se měří odchylky citlivosti každého bodu obrazu.
9.9.7 Geometrická transformace
Při snímání, kde je jiný úhel při snímače a snímané plochy než pravý úhel, dochází k
tomu, že je obraz zatížený geometrickým zkreslením. Vektorové transformace se je
možné rozepsat do dvou složek.
x´=T_x (x,y)
y´= T_y (x,y)
Tx a Ty jsou transformační vztahy, které mohou být známy předem. Transformační
vztah je také možné vyhledat pomocí znalosti původního a transformačního obrazu.
Obr. 125 Geometrické transformace
Mezi geometrické transformace patří i transformace souřadnic bodů.
9.10. Segmentace a srovnávání se vzorem
Segmentací se hledají místa v obraze, ve kterých se nachází určitý vzor, který má
charakter obrazu. Jinými slovy, každému obrazovému pixelu je přiřazen index
segmentu vyjadřující určitý objekt v obraze. Segmentace je jeden z nejdůležitějších
kroků analýzy obrazu. Informaci o rozdělení obrazu do jednotlivých segmentů
využívají vyšší algoritmy zpracování obrazu. Snaží se porozumět obsahu obrazu.
Konkrétním úkolem může být detekce přítomnosti příslušného objektu nebo nalezení
a klasifikace objektů v obraze. Precizní segmentace je důležitá i pro 3D modelování
objektů. Srovnávání lze použít pro stereoskopické určování vlastností objektů scény
137
v případě, že se jedná o dva obrazy se stejnou scénou pořízené z různých míst.
Podobně lze určit relativní pohyb objektů z obratů v různých časových okamžicích. Z
jediného snímku se vyčlení hledané objekty – vzory a pomocí vhodně
organizovaného prohledávání se pátrá po stejných objektech v jiných obrazech.
Podle přístupu existuje několik segmentačních algoritmů.






Metody vycházející z detekce hran (angl. edge-based) - Metody orientované
na detekci významných hran v obraze. Lokální hrany jsou detekovány pomocí
hranových detektorů na základě rozdílu hodnot okolních pixelů. Hranový
detektor je algoritmus, který produkuje množinu hran (bodů, pixelů, nebo
fragmentů) v obraze. Existuje mnoho hranových detektorů. Podrobněji budou
popsány později.
Metody orientované na regiony v obraze (region-based) - principiálně jsou
stejné jako edge-based metody. Pokud lze identifikovat hrany, měly by
teoreticky ohraničovat regiony nalezené region-based segmentací. Kontury
regionů však mohou být porušené, nemusí ohraničovat celý region. Ani v
opačném případě není zaručeno, že hranice regionů nalezené edge-based
metodou budou stejné jako ty nalezené region-based metodou. A v praxi také
nejsou stejné.
Statistické metody - v tomto případě je základem segmentace statistická
analýza obrazových dat, nejčastěji hodnot pixelů. Strukturní informace je
obvykle zanedbávána.
Hybridní metody - některé segmentační techniky je těžké zařadit do jedné z
předchozích tří kategorií, protože obsahují prvky každé z nich. Mluvíme tedy o
tzv. hybridních metodách. Mezi hybridní řadíme také metody založené na
matematické morfologii. Jedná se o skupinu metod, která pro segmentaci
využívá matematických charakteristik obrazu, např. průběh gradientu.
Znalostní (knowledge-based) metody - Znalost vlastností segmentovaných
objektů (tvar, barva, struktura, apod.) mohou segmentaci značně ulehčit.
Metody patřící do této kategorie využívají atlas předloh či modelů
segmentovaných objektů (v případě medicínských dat to může být atlas
lidských tkání). Atlas je generován automaticky ze souboru trénovacích dat,
nebo jsou do něj informace vloženy ručně, na základě lidské zkušenosti. V
průběhu segmentace algoritmus hledá transformaci známých objektů, šablon
v atlasu, na objekty nalezené v obraze. Tento proces se obvykle nazývá atlaswarping a nejčastěji využívá lineární transformace.
Region growing (connected components labeling) – při obarvování objektů
je na vstupu binární předzpracovaný obraz, který postupným procházením
pomocí obarvovací masky rozdělí obraz na jednotlivé objekty. Obarvovací
maska může mít různé barvy a tvary, záleží na rastru.
138
Obr. 69 Obarvovací maska pro 4-okolí
Obr. 70 Obarvovací maska pro 8-okolí
Během obarvování může dojít k chybě při segmentaci určitých tvarů, například je u
písmene U a V může dojít k chybě.
Pro klasifikaci segmentačních technik existuje pár kritérií, jedním z kritérií je
charakter obrazových dat.



2D obrazové algoritmy – algoritmy, které zpracovávají dvourozměrná
obrazová data.
3D objemové algoritmy – algoritmy, které zpracovávají 3D obrazová data, jde
převážně o medicínská CT/MR data
Algoritmy nezávislé na typu dat.
Další kritérium je složitost a obtížnost implementace.



Základní metody – jsou to jednoduché metody, které ale dokáží někdy lépe
řešit složité segmentační algoritmy.
Pokročilé metody – jde o složitější metody, které kladou vysoké nároky na
implementaci.
Speciální metody – úzce specializované segmentační techniky.
9.10.1
Štěpení a spojování oblastí
Jde o algoritmus, který zkoumá, zda jsou sousedící oblasti stejnorodé. Při
implementaci tohoto algoritmu se musí obraz rozdělit do skupin. Pro posouzení, zda
jsou sousedící oblasti stejnorodé, se může použít zkoumání podobnosti jasů
139
příslušných segmentů. Pokud jsou sousedící jasy stejné, mohou se spojit dohromady
v jeden. Pokud se uvnitř segmentu nachází jas, který není shodný, znamená to, že
segment prochází přes rozhraní dvou oblastí, a proto je potřeba je rozdělit.
9.10.2
Segmentace medicínských obrazových dat
Mezi medicínské zobrazovací systémy patří například počítačová tomografie,
anglicky Computer Tomography – CT, magnetická rezonance, anglicky Magnetic
Resonance – MR, ultrazvuk a další. Lékaři tak mohou pacientovi vyšetřit vnitřní
struktury, aniž by museli do pacienta zasahovat. Výsledkem těchto zobrazovacích
systémů jsou obrazová data, která popisují strukturu a vlastnosti tkání, ve
vyšetřované části lidského těla. Medicínská data se používají pro diagnostické účely.
Obr. 71 Segmentace obrazu prahováním histogramu. Segmentovaný MR řez
obsahuje tři různé oblasti (typy pixelů): kosti, měkké tkáně a světlé pozadí
Medicínská CT/MR obrazová data je možné zpracovávat klasickými metodami pro
zpracování obrazu. Je potřeba v obraze segmentovat jednotlivé typy tkání Kvalitní
segmentace hraje klíčovou roli v nových metodách zpracování medicínských dat,
mezi které patří automatické rozpoznávání typů tkání, 3D modelování tkání či kostí a
vizualizace. Nejpoužívanějšími metodami jsou počítavá tomografie a magnetická
rezonance. Dá se říct, že počítačová tomografie je moderní vylepšení tradičního
rentgenového vyšetření. Každý obrazový pixel je pak rekonstruován z několika
měření z různých úhlů. Nulová hodnota pixelu odpovídá hustotě vody. A různé
hodnoty intenzit, odpovídají různým typům tkání v lidském těle. Magnetická
rezonance produkuje informaci o chemické povaze tkání. Rozdílné intenzity
odpovídají různé hustotě atomů vodíků. MR používá zejména pro vyšetření měkkých
tkání, k odhalování patologických změn, např. zhoubných nádorů. Medicínská
CT/MR data jsou produkována jako série rovinných řezů skrze vyšetřovanou část
pacientova těla. Z takové série obrazových řezů lze sestavit objemová 3D data a
zpracovávat je specializovaným 3D segmentačním algoritmem. S rozvojem
zpracování metod je možné provádět i jiné možnosti než jenom jejich zpracování.
Nejčastěji se jedná o metody vizualizace CT/MR dat, 3D modelování tkání, plánování
a simulaci operací, navigaci lékařů při zákrocích atd. Technika 3D zobrazení se nazývá
volume rendering. V tomto případě jsou data tvořena 3D mřížkou, diskrétním objemem.
Souřadnicemi je popsán každý objemový element, neboli voxel, dále je popsán hodnotou
a velikostí. Velikost voxelů závisí na rozlišení a nastavení použité metody vyšetření.
140
9.10.3
Detekce hran (edge - based metody)
Jak již bylo řečeno výše, hrana je bod obrazu, ve kterém se hodnota jasu prudce
změní. K detekci hran se používají různé metody, které jsou zmíněny v kapitole
9.8.5.
9.10.4
Region - based techniky
Region based techniky jsou metody, které detekují oblasti přímo, nedetekují hranice.
Jsou efektivnější pro zašuměný obraz. Když je obraz hodně zašuměný, hran jsou
hůře detekovány hranovými operátory. Pro detekci oblasti v obraze musí být
zajištěna homogenita oblasti. Kritériem homogenity je úroveň šedi, barva, textura,
tvar, model.

Region growing
Sousední pixely s podobnou amplitudou jsou seskupovány k sobě a vytváří
segmentovanou oblast. Nejdříve se vytvoří anatomické oblasti pomocí
kvantizovaných hodnot pixelů. Pak se odstraní slabé hrany mezi anatomickými
oblastmi, což jsou oblasti, které jsou spojovány do větších celků, když jsou splněna
definována kritéria. Metody se dělí v závislosti na počátečním rozdělení oblasti a na
kritériích pro jejich následující spojování. Výsledek spojování závisí na pořadí, ve
kterém jsou oblasti spojovány. Spojování může ovlivnit síla společné hranice mezi
sousedními oblastmi. V případě, že je hranice slabá, může být rozpuštěna a oblasti
se spojí.

Split and merge
Split a merge je metoda dělení a spojování oblasti. Základem této metody je quad –
tree prezentace dat, kdy podobraz je rozdělen na čtyři kvadranty, pokud jsou jeho
měřené atributy nehomogenní. Když jsou sousední čtverce homogenní, jsou spojeny
v jednu oblast.
Obr. 72 Princip hierarchie segmentace split - and – merge
141
9.10.5

Statistické metody
Prahování
Distribuce úrovni šedi v obraze umožní určit práh pro převod obrazu do binární
reprezentace – objekt, pozadí. Informace o počtu pixelů v obraze s konkrétní
hodnotou šedi je reprezentována histogramem. Z histogramu je pak možné získat
práh T, neboli T1, T2, … ,Tn. Díky těmto hodnotám je pak možné rozdělit obraz na
podoblasti. Určení prahu z histogramu není jednoduchou záležitostí. V histogramu se
totiž nenacházejí ostré hrany a špičky, naopak se tam může nacházet několik vrcholů
s různou výškou a různou strmostí. Pro ověření, zda je detekován vrchol správně, se
porovná poměr plochy vrcholu a plochy jeho obálky.
Obr. 73 Detekce vrcholu histogramu




P je výška vrcholu
W reprezentuje šířku oblasti vrcholu
Va a Vb jsou minima okolí vrcholu
N reprezentuje počet pixelů vrcholu
Histogramy neobsahují prostorové informace o pixelech, takže obraz složený ze
dvou obdélníku, z obdélníku bílého a černého, bude mít stejný histogram jako obraz,
který je složený s náhodně roztroušenými černými a bílými tečkami.

Adaptivní prahování
Rozdíl mezi adaptivním a základním prahování je v tom, že hodnota prahu
adaptivního prahování se liší pro různé části obrazu, je funkcí lokálních parametrů.
Obraz se rozdělí na několik části, kdy v každé části je nalezen práh a pak se provede
prahování každé části s jejím konkrétním prahem.

Connected component labelling
Obrazové segmenty se dají separovat tak, že se vytvoří průměrné amplitudové
projekce ve směru řádků sloupců.

Shluková analýza (clustering)
Metoda shlukování pixelů je přímo závislá na měření, která jsou provedena pro
každý pixel. Každý pixel je reprezentován vektorem, které obsahují výsledky
jednotlivých měření pro daný pixel. Měřené jsou barevné komponenty pixelu,
142
vlastnosti okolí pixelu, kterými jsou střední hodnota okolních pixelů, rozptyl, apod. Je
nutné navrhnout taková měření, aby pixely z jednoho segmentu byly ohodnoceny
podobně a z různých segmentů rozdílně. Jinými slovy, data by měly být v pevném
shluku v N-rozměrném prostoru.
Příklad
Provádí se dvě mření a úkolem segmetnace je výpočet počtu shluků a přiřazení
jednotlivých vektorů nejbližšímu shluku. Jsou dva shluky, ke kterým jsou přiřazeny
vektory, které jsou shluku nejblíže a spočítá se, zda je potřeba přidat další shluk.
V případě, že je potřeba, tak se tedy vytvoří nový shluk se středem v nejvzdálenějším
vektoru a proces se opakuje.
Obr. 74 Příklad shlukování ve 2D prostoru

Kohenenovy mapy
Kohenenovy mapy jsou neuronové sítě typu SOM, což znamená Self – organizing
Maps. Princip modelu spočívá v soutěži vstupních neuronů o to, který bude aktivní,
takže v určitém čase bude aktivní pouze jeden neuron. Podstatnou vlastností
kohenenových map je shlukování, kdy vstupy sítě jsou tříděny do skupin dle
vítězného (aktivního) neuronu. Každý neuron výstupní vrstvy je v kohenenově mapě
propojen vazbou se všemi neurony vrstvy vstupní. Index vítězného neuronu
koresponduje číslu segmentu v obraze. Vstupní informací je jas, popřípadě jiné
extrahované příznaky z obrazu.
Obr. 75 Architektura 1D kohenenovy mapy - SOM neuronové sítě
143
Výstupní neurony soutěží mezi sebou ve výpočtu vzdálenosti vektoru vah každého
neuronu od vstupního neuronu. Neuron, který má nejnižší index je vítězem.
Vzdálenost obou vektorů lze spočítat jako Euklidovskou vzdálenost, nebo jako rozdíl
obou vektorů. Určení sítě se provádí tak, že se postupně prochází celá tréninková
množina a při předložení jednoho tréninkového vzoru dochází ke kompetici neboli
soutěži neuronů. V dalším kroku se pak váhy vítězného neuronu i jeho okolí upraví,
což způsobí posunutí váhových vektorů neuronu v okolí vítěze směrem k aktuálnímu
vstupu, aby neurony ještě více vylepšily svou pozici vůči novému tréninkovému
vzoru. Tento způsob učení se nazývá učení bez učitele. Problémem clusterovacích
algoritmů je počet shluků i počet výstupních neuronů. V případě, že je vysoký počet
neuronů, bude pak rozlišovací schopnost lepší a při nižším počtu shluků je obtížné
nalézt odpovídající správně segmentovaný obraz. Vše je možné řešit a to tak, že se
upraví učící algoritmus sítě, tak aby bylo možné přidávat a ubírat neurony ve
výstupní vrstvě.
Obr. 76 Segmentace obrazu SOM sítí. Originální obraz (vlevo nahoře),
segmentovaný obraz (vpravo nahoře) a segmentovaný rozmazaný obraz (dole). Pro
rozmazání byl použit Gaussian s konvolučním jádrem o velikosti 17

Fuzzy Connectedness
Tato metoda se řadí k segmentačním metodám. Funguje na principu fuzzy
podobnosti objektů v obraze. Podobnost objektů se počítá jako váhová suma intenzit
a obrazových derivací v okolí pixelu. Principem je snaha o zachycení intenzit pixelu
obrazu a charakter změn v intenzitě. Váhy pixelů jsou předem dány, proto je
výsledná segmentace citlivá na zvolené váhy a vlastnosti regionů v obraze.
144
Obr. 77 Testovací obrázek (vlevo) - kontrast disku s pozadím roste zleva doprava,
zašuměný a rozmazaný obraz (uprostřed) a segmentace fuzzy connectedness
metodou
Výsledky jsou zlepšeny použitím adaptivních vah s energetickými funkcemi, které se
využívají pro ohodnocení homogenity a gradientů obrazu.
Obr. 78 Příklad segmentace tepen MRA (Magnetic Resonance Angiography) snímku
(vlevo). Uprostřed vidíte výsledek fuzzy connectedness segmentace cévního
systému a vpravo segmentované tepny

Markov Random Fields (MRF)
Markov Ranodm Fields znamená v překladu markovská náhodná pole. Nejde o
segmentační metodu, ale o statistický model, který se v segmentaci dá využít.
Podstatou této metody je modelování prostorové vazby mezi sousedními a blízkými
pixely obrazu. MRF společně s Bayesovským modelem se mohou zpracovávat do
shlukovačích segmentačních algoritmů. Výsledná segmentace je dána maximalizací
posteriorní pravděpodobnosti.
145
Obr. 79 Příklad segmentace obrazu bez MRF modelů (vpravo nahoře) a s využitím
MRF (obrázek dole)
Sílu prostorových vazeb mezi pixely obrazu ovlivňuje volba řídících parametrů, což
může být obtížné. V případě, že se nevhodně nastaví řídící parametry, může dojít ke
ztrátě důležitých detailů, která je způsobena příliš hladkými hranicemi mezi
segmenty. Další nevýhodou MRF metody je výpočetní náročnost. MRF metody se
používají nejčastěji pro modelování struktury či textury segmentů obrazu a pro
modelování nehomogenit v obraze.
9.10.6
Hybridní metody
Hybridní metody jsou metody, které obsahují prvky všech předchozích typů
algoritmů.

Watershed Transform
Watrshed znamená v překladu rozvodí, povodí. Tuto transformace by se mohla
zařadit mezi region – based segmentační metody. Obraz je považován za terén nebo
topografický reliéf, který se postupně zaplavuje vodou. Lokální minima obrazu
představují počáteční body obrazu. Tyto body se nazývají povodí a jsou zaplňována
vodou, v místech, kde se by mohlo dojít ke spojení povodí, se vytvoří hráze. Když
dojde k dosažení maxima obrazu, zastaví se postupné zaplavování. Výsledkem je
obraz, který je separován na regiony jednotlivých povodí oddělených hrázemi.
Watrshed transform reprezentuje označení všech pixelů obrazu tak, že všechny body
daného povodí jsou označeny stejným unikátním indexem. Speciální index odlišuje
povodí od hrází.
146
Obr. 80 Výsledek watershed transformace (vlevo nahoře) a postupné spojování
vzniklých regionů

Neuronové sítě
Metoda spočívá v trénování neuronové stě. Neuronové sítě je možné trénovat dvěma
způsoby. V prvním případě se hledají charakteristické vlastnosti vstupních dat. Tomu
se říká příznakové vektory. Vstupní data se pak klasifikují do tříd bez další
interpretace. Jedná se o učení neuronové sítě bez učitele. Druhý možný způsob
trénování neuronové sítě je trénování s učitelem. Tato metoda funguje na principu
ručním segmentování trénovačích dat. Vstupem učícího algoritmu jsou příznakové
vektory a funkce, které přiřadí každému vstupnímu vektoru určitý segment obrazu.
Příkladem algoritmů neuronové sítě může být GRBF, neboli Generalized Radial
Basis Functions neuronové sítě. Architektura se skládá ze vstupní vrstvy, jedné skryté
vrstvy a výstupní vrstvy. Neurony jsou mezi vrstvami spojené. Takže každý neuron
skryté vrstvy se spojuje se všemi neurony vstupní i výstupní vrstvy. Spojení je
zajištěno synaptickými vahami. Trénování sítě pak probíhá ve třech fázích. První dvě
fáze probíhají bez učitele a třetí obvykle s učitelem.
1. V první fázi se ustanoví váhy mezi vstupní a skrytou vrstvou. V tomto kroku se
využívá princip shlukové analýzy
2. Když už jsou hodnoty vah známé, určí se parametry skrytých neuronů, tedy
určí se směrodatné odchylky. K tomu se používají heuristická pravidla
3. Posledním krokem je určení váhy mezi skrytou a výstupní vrstvou sítě.
Celkové chyby je možné minimalizovat pomocí metody gradientního sestupu.
147
9.10.7
Znalostní metody
Znalostní metody jsou metody, které využívají dříve získané znalosti objektů, které
se vyskytují v obraze. Tyto znalosti je možné reprezentovat šablonami nebo modely
objektů. Následně se pak hledají shody vytvořeného modelu nebo šablony s novým
obrazem.

Active Appearance Models (AAM)
Pomocí statistické metody PCA analýzy, což je Principal Component Analysis, se
vytvoří model objektů z manuálně segmentovaných trénovacích dat. Parametry
modelu je možné měnit v závislosti na obraze a ověřit tak přítomnost objektu
v obraze. Modelovanými vlastnostmi jsou tvar objektu a intenzita pixelů. Pro
sestrojení trénovacích vzorů se manuální zadávají hranice bodů. Během trénování
se pak posuzuje vzájemný vztah mezi změnu polohy hraničních bodů a změnou
intenzity pixelů v dané množině vzorů. Tento způsob umožňuje rychlé porovnání
modelu s objekty v novém obraze. Tato metoda má spoustu kladů i záporů.
Nevýhodou je trénování, protože se musí sestavit reprezentativní množina vzorů,
vzory v trénovací množině se musí ručně anotovat, což je časově náročné, dále pak
může dojít k selhání při porovnávání modelu s novým obrazem. Na druhou stranu,
pokud je struktura objektů ve všech případech podobná, je použití této metody velice
výhodné.
9.10.8
Popis objektů
Za jednoduchý princip popisu lze považovat klasifikaci objektů v obraze v závislosti
na jejich velikosti, nebo klasifikaci objektů na několik předem známých tříd, příkladem
může být rozdělení na hranaté a kulaté. Velikost se spočítá jako suma všech pixelů
zkoumané oblasti a směr se určí pro podlouhlé objekty a určuje se podle delší strany
opsaného obdélníka. Definování tvaru je však velmi problematické. S nástupem
počítačů nastala potřeba popsat složité tvary tak, aby s nimi mohla výpočetní
technika pracovat. Lze je popsat buď kvantitativně pomocí souboru číselných
charakteristik anebo kvalitativně pomocí relací mezi objekty. Způsob popisu objektů
je ovlivněn tím, na co se popis bude používat. Nutným předpokladem k popisu
objektu je jeho identifikace, to znamená možnost jednoznačné odvolávky na každou
oblast obrazu. Jedním z možných způsobů je opatřit každou oblast obrazu (resp.
každou hranici oblasti) neopakujícím se přirozeným číslem. Taková identifikace bývá
nazývána barvením. Největší identifikační číslo oblasti obvykle udává počet oblastí v
obraze. Další variantou je použít menší množství identifikačních čísel (teoreticky
stačí čtyři) a zajistit, aby žádné dvě sousední oblasti neměly přiděleno to stejné
identifikační číslo. Pro přesnou identifikaci oblasti v obraze je však nezbytné opatřit
každou oblast informací o poloze některého jejího obrazového elementu a tuto
informaci uchovat v samostatné datové struktuře.

Řetězové kódy
Freemanovy řetězové kódy jsou složeny z úseček, které mají jednotkovou délku.
Úsečky se značí čísly v závislosti na jejich orientaci. Při použití řetězových kódů pro
reprezentaci objektů se vychází z určitého bodu a jde se po hranici objektu. Pohyb se
zapisuje pomocí řady čísel, tedy pomocí řetězového kódu. Výhodou je kód derivovat,
protože se stává nezávislým na natočení tělesa, což je možné využít při srovnávání.
148
Obr. 81 Matice pro 4 – okolí
Obr. 82 Matice pro 8 – okolí
Obr. 83 Vzorový obrazec


Řetězený kód: 1110101030333032212322
Derivace: 1003131331300133031130
Derivace se spočítá jako první derivace kódu mod 4 nebo 8 a udává, kolikrát je nutné
obraz otočit o 90° tedy o 45°vlevo, aby se dalo pokračovat v pohybu. Řetězové kódy
se používají při určování délky hranice objektu. Pro 4 okolí D4 a 8-okolí D8 platí, že
délka hranice v D4 je u stejného objektu větší než délka v D8.

Kompaktnost
Kompaktnost je dána podílem druhé mocniny velikosti hranice a velikosti zkoumané
oblasti. Nejvíce je kompaktní kruh.



c je kompaktnost
B je velikost hranice
a je zkoumaná oblast
149
Obr. 84 Nekompaktní oblast
Obr. 85 Kompaktní tvar

Výstřednost
Výstřednost, jinými slovy excentricita, je poměř délek nejdelších na sebe kolmých
tětiv objektu.
Obr. 86 Výstřednost
150

Podlouhlost
Podlouhlost sloučí k určení poměru mezi délkou a šířkou obdélníku opsaného
objektu. Ze všech možných obdélníku se vybere ten, který má nejmenší obsah. Aby
se výpočet urychlil, natáčí se po větších krocích.
Obr. 87 Podlouhlý tvar
Obr. 88 Nepodlouhlý tvar

Pravoúhlost
Opisuje se obdélník a jako míra pravoúhlosti je maximální hodnota F k. Hodnoty Fk se
vypočítají jako podíl velikosti zkoumané plochy a plochy opsaného obdélníku.

RTS invariat moments
Jasová funkce obrazu se interpretuje jako hustota pravděpodobnosti dvourozměrné
náhodné veličiny. Vlastnosti jasové funkce je možné vyjádřit pomocí statistických
charakteristik, statistických momentů. Ty slouží k popisu šedých i binárních obrazů.
9.11. Reprezentace obrazu a úlohy analýzy obrazu
Úlohou vnímání obrazu počítačem je najít relaci mezi vstupním obrazem a
vytvořenými modely reálného světa, definuje se mezi nimi několik úrovní
reprezentace obrazové informace. Reprezentace obrazu se dělí do čtyř úrovní.
151




Ikonická úroveň - digitální obrazy jsou reprezentovány celočíselnými
maticemi s údaji o jasu v příslušných bodech. Předzpracováním obrazu se
obrazu filtruje od šumu, provádí se geometrické a radiometrické korekce a
další, kterými se vylepší vlastnosti obrazu před dalším zpracováním.
Příznaky – jednotlivé části obrazu se spojují do skupin a ty patří k jednotlivým
objektům. Pro hledání příznaků je důležité znát informace o daném aplikačním
oboru, tedy sémantika poskytující možnost obrazové signály alespoň částečně
interpretovat.
Objekty – objekty jsou výsledkem segmentace, tedy úplné interpretace
obrazových dat. Ve složitějších úlohách se nepodaří třeba úplně segmentace
a interpretaci mají jen části obrazů, ale jejich interpretace jako objektů je
možná až při dalším, spíše kvalitativním usuzováním.
Relační modely – jde o nejvyšší úroveň reprezentace obrazových dat.
Popisují kvalitativní i kvantitativní vlastnosti objektů obraze.
Další zdroje
http://www.ben.cz/_d/obsah/113160o.pdf
WRÓBLEWSKI, Piotr. Algoritmy : Datové struktury a programovací techniky. Brno :
Computer press, 2004. 351 s. ISBN 80-251-0343-9.
http://www.algoritmy.net
KVASIL, Bohumil, et al. Algoritmus. In Malá československá encyklopedie. Praha :
Academia, 1984. s. 108.
VELEBIL, Jiří. Diskrétní matematika : Text k přednášce. Praha : [s.n.], 2007. 197 s
Algorithmus. Ottův slovník naučný I, p. 857
Donald E. Knuth: The Art of Computer Programming, Vol 1–3, Addison Wesley 1998.
ISBN 0-201-48541-9. Klasické dílo oboru, definitivní příručka.
Gaston H. Gonnet, Ricardo Baeza-Yates: Zdrojové texty programů v Handbook of
Algorithms and Data Structures.
Dictionary of Algorithms and Data Structures. „Slovník algoritmů, technik, datových
struktur, typických problémů a příslušných definic.“
http://cmp.felk.cvut.cz/~hlavac/TeachPresCz/11DigZprObr/012IntroDigImProcVsCom
pVisionCz.pdf
http://soc.nidm.cz/data/2007/01-2.pdf
https://dspace.vutbr.cz/bitstream/handle/11012/13832/xstenc06_BP.pdf?sequence=2
http://www.fit.vutbr.cz/~spanel/segmentace/
http://cs.wikipedia.org/wiki/Po%C4%8D%C3%ADta%C4%8Dov%C3%A9_vid%C4%
9Bn%C3%AD
http://soc.nidm.cz/data/2007/01-2.pdf
https://dspace.vutbr.cz/bitstream/handle/11012/8379/diplomovaprace.pdf?sequence=
1
152
10 Čárové kódy
Čárový kód je prostředek pro automatizovaný sběr dat a pro identifikaci. S rozvojem
výpočetní techniky se identifikace a sběr dat čárových kódů neustále rozšiřuje. První
patent na kruhový čárový kód přihlásil Američan N. J. Woodland roku 1949. Jednalo
se o patent, který měl urychlit odbavení zákazníků u pokladen supermarketů. Od té
doby lze pozorovat obrovský rozvoj v tomto odvětví. V roce 1973 byla přijata
symbolika UPC (Universal Product Code) na jednotné označování výrobků a čárový
kód se tak definitivně ujal ve světě. V Evropě (a také v tehdejším Československu)
se čárový kód poprvé zavedl v roce 1976 se zavedením symboliky EAN (European
Article Numbering) a sním spojených závazných doporučení a norem. Kód EAN musí
být vždy zaregistrovaný. Při zpracování čárových kódů jsou kladeny vysoké nároky
na zařízení, která slouží k přenosu a sběru dat. Prvky automatické identifikace by
správně měli eliminovat rizika lidských chyb při zpracování a zajistit tak vysokou
spolehlivost i v těch nejnáročnějších podmínkách. Použití čárových kódů je
jednoduché a cenově nenáročné. Vyznačuje se všeobecným použitím s možností
aplikace na téměř jakýkoliv materiál (plast, papír, textil, kov, keramika, dřevo a jiné).
Čárové kódy jsou vytvořeny pomocí černotisku s vtištěnými pruhy, které jsou na sebe
rovnoběžné. Ke čtení čárových kódů se používá široké spektrum snímacích zařízení
(snímací pera, CCD scannery, laserové scannery – ruční, automatické, přenosné).
Čtecí zařízení musí splňovat přísné nároky jako je rozsah provozních teplot, nízká
spotřeba energie, ergonomie, mobilita, vysoká přesnost a spolehlivost snímání. Čtení
může být plně automatizováno nebo poloautomatizováno. Vždy záleží na nárocích,
jaké jsou na celý systém kladeny. Spolehlivost a efektivita při snímání dat pomocí
čtecích zařízení je mnohonásobně větší než ruční zadávání. Každý čárový kód je
tvořen sekvencí čar a mezer s předem definovanou šířkou. Ty jsou při čtení kódu
převáděny na posloupnost elektrických impulsů různé šířky. Informace nemusí být
uložena jen v tištěné formě, ale může být uložena i v bílé mezeře mezi těmito pruhy.
Krajní skupiny čar (pruhů) mají velice specifický význam a velice důležitou funkci –
slouží totiž jako synchronizační znaky pro čtení znaků, které podle těchto pruhů
generují signál start a stop. Kvůli technické propracovanosti zařízení je nutné, aby
v určitém pásmu před a za synchronizačními znaky bylo světlé pásmo kvůli
schopnosti přístroje bezproblémově identifikovat a přečíst čárový kód. V dnešní době
se začínají rozšiřovat a přechází se na tzv. RFID kódy prakticky ve všech odvětvích.
10.1. Dělení čárových kódů
V dnešní době je vynalezeno (definováno) více než 200 různých standardů čárových
kódů. Některé jsou všeobecně rozšířené, jiné jsou vhodné pouze pro určité
průmyslové odvětví nebo se používají jen v určité lokalitě. Výběr čárového kódu je
podmíněn řadou faktorů, především použitou technologii (tisk, materiál, …) a
požadavky na kódovaná data. Čárové kódy lze rozdělit do několika základních
skupin.

Podle znaků, které je čárový kód schopen zakódovat
-
Kódy numerické
-
Kódy numerické se speciálními znaky
-
Kódy alfanumerické
153
-


Kódy úplné alfanumerické (full-ASCII)
Podle délky čárového kódu
-
Kódy s pevnou délkou
-
Kódy s variabilní délkou
Podle oblasti použití čárového kódu
-
Kódy používané v průmyslu
-
Kódy používané v obchodech
Speciální kódy pro armádu, zdravotnictví, …
Vývoj čárových kódů poukázal na to, že ideální čárový kód by měl mít tyto parametry:

Rozsáhlý soubor znaků

Automatická kontrola načtení (např. pomocí kontrolního znaku)

Konstantní šířka kódu znaku

Stejný počet čar a mezer pro všechny znaky

Jednoduchá struktura kódu (dvě různé šířky kódu – široká a úzká
čára(mezera))

Tolerance při tištění kódu a z toho plynoucí tolerance při dekódování

Vysoká hustota kódu (minimální pokrytý prostor)

Typy čárových kódů
 1 – numerický typ
 S – speciální znaky
 A – velká písmena
 a – malá písmena
Volba čárového kódu je závislá na tom, které znaky jím potřebujeme vyjádřit.
Nejrozšířenějšími čárovými kódy jsou Code 39, UPC a EAN. Rozšiřující se skupinou
čárových kódů jsou dvojrozměrné kódy, které zobrazují informace ve více řádcích a
dosahují tak vysoké hustoty dat na menší ploše.
Název
Počet znaků Typ
Délka
Použití
UPC A
10
1
12
obchod (USA, Kanada)
UPC E
10
1
8
obchod (USA, Kanada)
EAN 8
10
1
8
obchod (Evropa)
EAN 13
10
1
13
obchod (Evropa)
Code 2/5
10
1
variabilní
technika
154
Codebar
16
1+S
variabilní
fotoprůmysl, knihovny
Code 39
43
1+S+A
variabilní
všeobecné použití, farmacie
Code 93
43
1+S+A
variabilní
farmacie, elektrotechnika
Code 128
128
1 + S + A + variabilní
a
technika, farmacie, medicína
Tabulka 1 Nejpoužívanější standardy čárových kódů
10.2. Parametry čárového kódu
Obr. 89 Parametry čárového kódu





X (šířka modulu) – jde o nejužší element kódu, tedy vlastně o nejmenší
přípustnou šířku pruhu nebo mezery mezi pruhy.
R (světlé pásmo) – doporučuje se minimálně desetinásobek šířky modulu,
nejméně však 2,5mm.
H (výška kódu) – udává svislý rozměr pásu kódu, doporučeno je minimálně
však 20% z délky pásu u čtení kódu laserem. Pro kód EAN je doporučeno
75% délky pásu.
L (délka kódu) - obsazená délka pásu od první značky Start po poslední
značku Stop, ale bez světlého pásma
C (kontrast) – je poměr rozdílu jasu odrazu pozadí a odrazu čáry k jasu
odrazu pozadí, pro uspokojivě čitelný kód by měl přesahovat 0,7.
Tabulka 2 Hustota čar v kódu v závislosti na šířce modulu X
Hustota
Šířka modulu v mm
Velmi vysoká hustota
Vysoká hustota
Střední hustota
Nízká hustota
Velmi nízká hustota
X < 0,19
0,19 < X > 0,24
0,24 < X > 0,30
0,30 < X > 0,50
X > 0,50
155
Jeden a ten stejný čárový kód může být vyhotoven v několika různých velikostech.
Velikost kódu závisí od toho, jaká hodnota modulu X se zvolí. Čím je modul menší,
tím jsou kladeny i větší nároky na čtecí zařízení i kvalitu tisku čárového kódu. Podle
hustoty zápisu rozlišujeme tři hlavní skupiny.



High Density (vysoká hustota)
Medium Density (střední hustota)
Low Density (nízká hustota)
Je zřejmé, že požadavek na provedení kódu je závislý na technice tisku a na citlivosti
snímacích zařízení, která jsou konstruována pro určitou hustotu tohoto kódu. Citlivost
čtecích zařízení se udává v [mils], jedná se o 1/1000 palce tzn., že po přepočtu je to
0,0254 mm. Na to, aby mohl být kód úspěšně přečten, musí splňovat také jednu
velmi důležitou podmínku, to je kontrast. Tato hodnota je definována jako poměr
mezi rozdílem odrazu pozadí a odrazu čárky k odrazu pozadí.
Při dodržení uváděných kvalitativních podmínek, jsou čárové kódy vysoce
spolehlivým nástrojem. Chyby se při čtení téměř nevyskytují. Pokud je čárový kód
nějakým způsobem poškozen (narušena je sekvence čar a mezer), nedojde
k rozpoznání čárového kódu, data nejsou přečtena. Takové případy nastanou při
mechanickém poškození kódu, nekvalitním tisku atd.
10.3. Čárový kód typu 2/5 Industrial - 5 čárový
Kód 2/5 Industrial byl vyvinut v roce 1968 firmou Identicon Corporaiton. Jedná se o
jeden z nejstarších kódů vůbec. Tento numerický kód s variabilní délkou je tvořen
znakem Start, znaky 0 až 9 a znakem Stop. Každý diskrétní kód je tvořen sekvencí
čar, z kterých jsou tři úzké a dvě široké, tak jak to vyplívá i z názvu 2/5 Industrial.
Mezery mezi čárkami nenesou žádnou informaci a tato šířka se může dokonce i lišit.
Standardní poměr mezi širokou a úzkou čárkou je 3:1. Tato hodnota se může
pohybovat v rozmezí 2:1 do 3:1. Doporučuje se, aby šířka mezery byla rovna šířce
Modulo X. Výhodou kódu je široké toleranční pásmo od ± (15% - 20%), což
umožňuje využít pro výrobu etiket i méně přesné techniky tisku. Nevýhodou kódu je
jeho nízká informační hustota na jednotku délky.
Obr. 90 Kód typu 2/5 Industrial
Výpočet délky kódu je možné provést podle vzorce:
156






N
- počet kódovaných znaků
L
- délka kódu včetně světlého pásma v [mm]
X
- šířka modulu v [mm]
P
- poměr čar širokých a úzkých
M
- šířka mezery v [mm] mezi diskrétními kódy (obvykle tato hodnota
bývá M = X)
R
- šířka světlého pásma (minimální hodnota je 10 ×X)
Pokud se bude požadovat zavedení kontrolních čísel, hodnota N se o tento počet
zvětší. Celková délka kódovaného řetězce bude minimálně N + 1 znaků. V praxi stačí
počítat s jedním kontrolním znakem.
Příklad
Tabulka 3 Krok1
Kódovaný řetězec
Váhový faktor 4
Výsledná hodnota
Suma
01234
41414
0 1 8 3 16
0 + 1 + 8 + 3 + 16 = 28
Tabulka 4 Krok 2
Modulo 10
Rozdíl
Výsledný řetězec
28/10 = 2 zbytek 8
10 – 8 =2
012342
Tabulka 5 Kódovací tabulka pro kód 2/5 Industrial
Znak
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
Start
Stop



C1 – C5
1
0
C1
0
1
0
1
0
1
0
0
1
0
1
1
Kódovací tabulka
C2
C3
0
1
0
0
1
0
1
0
0
1
0
1
1
1
0
0
0
0
1
0
1
0
0
1
čáry 1 – 5
široká čára
úzká čára
157
C4
1
0
0
0
0
0
0
1
1
1
C5
0
1
1
0
1
0
0
1
0
0
Kódovací tabulka definuje pravidlo řazení čar kódu. Za diskrétní kód se považuje
sekvence čar konkrétního znaku. Oddělovací znaky mezi diskrétními kódy nejsou
jeho součástí.
Obr. 91 Příklad kódu 2/5 Industrial
10.4. Kód typu EAN
S růstem počtu aplikací narůstala potřeba sjednotit kódovací systémy. V roce 1977
vzniká čárový kód EAN (Eurepoan Article Numbering). Toto označení je aplikací
v USA a Kanadě již zavedeného kódu UPC (Universal Product Code). Dnes je
systém značení EAN uznaným světovým standardem. Mezinárodní nevládní
organizace IANA EAN (International Article Numbering Association EAN) řídí a
koordinuje používání tohoto systému. Dnes jsou členy této organizace zástupci
z více než 60 zemí světa. Čárový kód EAN je normalizován dle ČSN 9771101. EAN
13 i EAN 8 je kód numerický s pevnou délkou. Tyto kódy jsou tvořeny dvěma
identickými okrajovými znaky (Start/Stop), dělícím znakem a numerickými znaky 0 až
9. Jsou definovány tři kódovací tabulky A pro lichou paritu, B a C pro sudou paritu.
K zakódování numerických dat existuje 30 různých kombinací. Výběr závisí na tom,
jaká číslice se vyskytne na 13. pozici, číslováno zprava doleva. U kódu EAN 8 se
vždy použije tabulka A liché parity, pro čtyři údajové znaky z pravé poloviny symbolu.
Základním parametrem kódu je modulová šířka X, které definuje elementární šířku
mezery i čárky. Složením čar i mezer k sobě, samozřejmě dle obsahu kódovacích
tabulek, dostaneme sekvenci dvou čar a dvou mezer různých šířek. Celková šířka
kódu je tedy násobek modulové šířky X a počtu elementárních znaků. EAN 13 je
tvořen 112 elementárními znaky, EAN 8 je tvořen 67 elementárními znaky. Je
zřejmé, že k této hodnotě se musí připočítat ještě šířka světlých pásem. Tolerance
kódu EAN je dána třemi základními hodnotami. První definuje toleranci čárek v rámci
znaku. Druhá definuje toleranci mezery a čárky v rámci znaku. Třetí definuje toleranci
šířky znaku. Výpočet kontrolního znaku na 1. pozici u kódu EAN 13 a EAN 8 se
vypočítá tak, že se sečtou hodnoty číslic na sudých znakových místech od druhé
pozice. Výsledná hodnota se vynásobí třemi. Sečtou se hodnoty číslic na lichých
znakových místech od třetí pozice. Sečtou se obě tyto hodnoty a výsledek se
zaokrouhlí nahoru na celou desítku. Kontrolní číslice se bude rovnat rozdílu
zaokrouhlené hodnoty a hodnoty původní.
Příklad
Tabulka 6 Krok 1
Pozice znakových míst
Kódovaný řetězec
Součet sudých pozic
Násobek 3
Součet lichých pozic
13 12 11 10 9 8 7 6 5 4 3 2 1
0012345678905
0 + 2 + 4 + 6 + 8 + 0 = 20
20 x 3 = 60
0 + 1 + 3 + 5 + 7 + 9 = 25
158
Součet obou hodnot
Zaokrouhlení
Rozdíl hodnot
Kontrolní pozice
60 + 25 = 85
90
90 – 85 = 5
5
Analogickým způsobem se provede výpočet pro kód EAN 8. Norma doporučuje 11
velikostí kódu EAN 13 a EAN 8 (SC0 až SC10. Základní velikost tvoří kód SC2.
Pro stanovení jmenovitých rozměrů velikosti EAN 13 platí následující zásady.





Světlé pásmo odpovídá:
Sedminásobku modulové šířky doprava od tiskového pásma.
Jedenáctinásobku modulové šířky doleva od tiskového pásma.
Šířce jednoho modulu nad tiskovým pásmem.
Šířce jednoho modulu mezi tiskovým pásmem a řádkem číslic OCR-B.
Vzdálenost mezi dvěma polovinami tiskového pásma kódu (šířka dělícího
znaku), z nichž každá obsahuje šest znaků, odpovídá šířce 5 modulů.
Výška číslic v písmu OCR-B odpovídá šířce osmi a jedné třetiny modulu.
Znak na třinácté pozici je umístěn vlevo od řádku dvanácti číslic OCR-B ve
vzdálenosti pěti modulů od vnější hrany levého okrajového pomocného znaku
(Start znak). 3ířka číslice odpovídá šířce šesti modulů.
Okrajové a dělící znaky jsou protaženy dolů pod údajové znaky v délce pěti
modulů.
10.5. Kód EAN 8 a EAN 5
Pro stanovení jmenovitých rozměrů velikostí EAN 8 platí tyto zásady.




Světlé pásmo odpovídá:
Sedminásobku modulové šířky doprava i doleva od tiskového pásma.
Šířce jednoho modulu nad tiskovým pásmem.
Šířce jednoho modulu mezi tiskovým pásmem a řádkem číslic OCR-B.
Vzdálenost mezi dvěma polovinami tiskového pásma kódu, z nichž obsahuje
čtyři údajové znaky, odpovídá šířce 5 modulů.
Výška řádku číslic OCR-B odpovídá šířce osmi a jedné třetiny modulu.
Okrajové a dělící znaky jsou protaženy dolů pod údajové znaky v délce pěti
modulů.
EAN 8 je zredukovaný typ kódu, který je odvozen od typu EAN 13. Je speciálně
vyvinut pro malé fyzické rozměry, neboť EAN 13 byl příliš rozměrný (např.: cigarety,
žvýkačky, …). Tento kód začíná 2 nebo 3místnou GS1 příponou a poté následuje 4
nebo 5 místný datový prvek čísel a poslední číslice je kontrolní.
159
Obr. 92 Kód EAN 8
EAN 5 je ještě více zredukovaný kód než EAN 8 a používá se hlavně společně
s kódem EAN 13 jako rozšíření (například se dává na knihy společně s kódem EAN
13, přičemž je na tomto kódu nějaká informace (např.: skladové informace) a na
kódu EAN 5 je přímo cena výrobku).
Obr. 93 Kód EAN 5 s kódem EAN 13
10.6. Codebar kód
Jedná se o kód numerický s variabilní délkou. Codabar je tvořen numerickými znaky
0 až 9, šesti speciálními znaky (- $ : / . +) a čtyřmi identickými Start a Stop znaky.
Každý znak je tvořen sekvencí sedmi elementů, 4 čárkami a 3 mezerami. Přičemž z
toho mohou být 2 nebo 3 elementy široké a tedy 5 nebo 4 úzké. U tohoto kódu jsou
definovány dva tiskové poměry mezi širokými a úzkými elementy. První definuje
poměr mezi širokou/úzkou čárkou, druhý mezi širokou/úzkou mezerou. Obě tyto
hodnoty se mohou pohybovat v rozmezí od 2:1 do 3:1. Pro kódy s modulovou šířkou
X < 0,5 mm platí poměr 2,25:1. Poměr i šířka modulu musí být v rámci celého kódu
konstantní. Dělící mezera mezi diskrétními kódy je standardně rovna šířce modulu X,
může však nabývat maximálně trojnásobku této hodnoty. Jako Start a Stop znak
může být použit kterýkoliv z těchto znaků. Protože jsou tyto znaky přenášeny, mohou
sloužit jako nosič dodatkové informace.
Obr. 94 Codebar
Tolerance je funkční závislost tiskového poměru P a modulové šířky X.
160
Výpočet délky kódu







N1
- počet úzkých kódovaných znaků
N2
- počet širokých kódovaných znaků
L
- délka kódu včetně světlého pásma v [mm]
X
- šířka modulu v [mm]
P
- uvažujeme stejný poměr širokých a úzkých čar a širokých a úzkých
mezer
M
- šířka mezery v [mm] mezi diskrétními kódy (obvykle bývá M = X)
R
- šířka světlého pásma (minimální hodnota musí být 10 × X)
Výpočet kontrolního znaku se provede tak, že k jednotlivým znakům kódu, včetně
Start a Stop znaků, se přiřadí referenční hodnota. Provede se součet všech hodnot a
operace Modulo 16. Zbytek, který zbude, určuje hodnotu kontrolního znaku.
Příklad
Tabulka 7 Krok 1
Kódovaný řetězec
Referenční hodnoty
Součet
A0123/498B
16 + 0 + 1 + 2 + 3 + 13 + 4 + 9 + 8 + 17
73
Tabulka 8 Krok 2
Modulo 16
Kontrolní znak
Výsledný řetězec
73/16 = 4 zbytek9
9
A0123/498B
10.7. CODE 39 (STANDARD)
Kód CODE 39 byl vyvinut v roce 1974 firmou Intermec. Jedná se o alfanumerický
kód s variabilní délkou. Kód je tvořen znaky speciálními (*. * $ / + %), numerickými
znaky 0 až 9 a znaky celé abecedy A až Z. Start a Stop znaky jsou realizovány
speciálními znakem “*“. Každý diskrétní kód je tvořen sekvencí 5 čar a 4 mezer. Tři
elementy jsou široké a šest úzkých. Mezery mezi čárkami jsou také nosičem
informace. Nejmenší přístupná šířka modulu je X = 0,19 mm, což odpovídá kódu
s velkou hustotou zápisu (High Density). Standardní poměr mezi širokým a úzkým
elementem je 3:1. Tato hodnota se může pohybovat v rozmezí od 2:1 do 3:1. Pro
šířku modulu X < 0,5 platí výjimka, minimální poměr 2,25:1. Standardní šířka mezery
mezi diskrétními kódy je rovna šířce modulu X. Je přípustné, aby tato hodnota byla
až třikrát větší.
Toleranční pásmo je funkcí poměru P a šířky modulu X:


N
L
- Počet kódovaných znaků
- délka kódu včetně světlého pásma v [mm]
161




X
P
M
R
- šířka modulu v [mm]
- poměr širokých a úzkých elementů
- šířka mezery v [mm] mezi diskrétními kódy, obyvykle to bývá M = X
- šířka světlého pásma, minimálně 10 × X
Výpočet kontrolního znaku u kódu CODE 39 se provede jako Modulo 43. Podle
tabulky znaky jsou seřazeny a očíslovány od 0 do 43. Každý kód má tedy svůj
číselný ekvivalent, který se použije pro získání kontrolního znaku. Předpokládá se
potřeba výpočtu kontrolního znaku řetězce “ALEF LTD.“. V prvním kroku se provede
sečtení číselných ekvivalentů znaků řetězce. Ve druhém provede se s takto získanou
hodnotou operaci Modulo 43. Znakový ekvivalent vypočítané hodnoty je hledaný
kontrolní znak.
Obr. 95 Tabulka s jednotlivými elementy kódu CODE 239
10.8. CODE 39
Kód Code 93 byl vyvinut v roce 1982 firmou Intermec. Jedná se o kód alfanumerický
s variabilní délkou. Tento kód je tvořen identickými znaky Start a Stop, numerickými
znaky 0 až 9, 26 znaky abecedy A až Z, 7 speciálními znaky (- . $ / + %) a 4 znaky
řídícími ($ % / +). Jedná se tedy o 43 znaků plus 4 znaky řídící. Obdobně jako u
rozšířeného Code 39 je možné kombinací základních znaků se znaky řídícími
obsáhnout celou ASCII znakovou sadu. Každý znak je tvořen sekvencí 6 elementů,
třemi čárkami a třemi mezerami. Také u tohoto kódu jsou mezery i čárky nosičem
informace. Šířka čárky a mezery se může pohybovat celočíselně od 1 do 4
modulových šířek X, celková délka kódu je 9 × X. Upozorňujeme, že Stop znak je
zakončen jednou úzkou čárkou, délka Stop znaku je proto 10 × X. Kód má vysokou
informační hustotu na jednotku délky a úzké toleranční pásmo. Jsou zavedeny
následující toleranční hodnoty. První definuje toleranci šířky čárky a mezery. Druhá
definuje toleranci vzdálenosti mezi začátky po sobě jdoucích čar a mezer. Třetí
definuje toleranci vzdálenosti mezi začátky po sobě jdoucích kódů znaku.
162
Tolerance
a = ± (0,45X – 0,025) [mm]
b = ± (0,2X) a c = ± (0,2X) [mm]
c = ± (0,15X) a c = ± (0,3X) [mm]
Hodnoty tolerance “b“ a “c“ stojí společně a jejich hodnoty musí být dodrženy v rámci
celého čárového kódu.
Obr. 96 Tolerance pro kód CODE 39
Výpočet délky kódu




N
L
X
R
- počet kódovaných znaků (včetně 2 kontrolních)
- délka kódu včetně světlého pásma v [mm]
- šířka modulu v [mm]
- šířka světlého pásma (minimální hodnota musí být 10 × X)
U kódu Code 93 jsou definovány dva kontrolní znaky. Jejich hodnota se vypočítá
jako Modulo 47. Stejně jako u kódu Code 39 jsou znaky v kódovací tabulce seřazeny
a očíslovány od 0 do 46. Pro výpočet prvního kontrolního znaku se používá váhový
faktor (1, 2,…, 20, 1,…, 20, 1,…) aplikovaný na kódovaný řetězec zprava doleva. Pro
druhý kontrolní znak se používá váhový faktor (1, 2,…, 15, 1, 2,…., 15, 1,…),
aplikovaný na kódovaný řetězec přiřadíme referenční hodnoty znaků z kódovací
tabulky, ohodnotí se jednotlivé znaky váhovým faktorem pro výpočet prvního
kontrolního znaku. Provede se součin odpovídající dvojic a jejich součet.
S výsledkem se provede operace Modulo 47. Získaný zbytek určuje první kontrolní
znak. Výpočet druhého kontrolního znaku probíhá analogicky.
10.9. CODE 128
Kód CODE 128 vyvinula v roce 1981 firma Computers Identics. Jedná se o
alfanumerický kód s variabilní délkou. Tento kód je tvořen 128 ASCII znaky, 4
speciálními znaky, 4 řídícími znaky, 3 start a 1 stop znakem. CODE 128 má celkem
tři sady znaků níže označované jako kód A, B, C. Sada A obsahuje numerické znaky,
znaky velké abecedy, řídící a speciální znaky. Sada B obsahuje znaky numerické,
znaky velké i malé abecedy, řídící a speciální znaky. Sada C obsahuje dvojice
numerických znaků od 00 do 99, řídící a speciální znaky. Pomocí této sady je možné
kódovat numerická data s dvojnásobnou hustotou. Jednotlivé znaky jsou kódovány 3
čárkami a 3 mezerami s 11 modulovanými šířkami, výjimku tvoří stop znak, který je
dlouhý 13 modulovaných šířek. Kód má vysokou informační hustotu na jednotku
délky. Je vhodné pro tisk kódů různými technikami. U CODE 128 jsou definovány tři
163
toleranční hodnoty. První definuje toleranci čárky nebo mezery. Druhá definuje
toleranci po sobě jdoucích čar nebo mezer. Třetí definuje toleranci po sobě jdoucích
kódů znaku. U kódů s šířkou modulu X < 0,19 je hodnota tolerance užší.
Platí Tolerance
a = ± (0,4 × X – 0,012) [mm]
a = ± (0,33 × X)
[mm]
b = ± (0,2 × X)
[mm]
c = ± (0,2 × X)
[mm]
pro X < 0,19
Obr. 97 Tolerance po kód CODE 128

Výpočet délky kódu je možné provést podle vzorce:





NABC
NC
L
X
R
- počet kódovaných znaků sady A, B, C
- počet kódovaných numerických dvojic znaků sady C
- délka kódu včetně světlého pásma v [mm]
- šířka modulu v [mm]
- šířka světlého pásma, která musí být minimálně 10 × X
Výpočet kontrolního znaku se provede tak, že jednotlivé znaky se zaváží a přiřadí
referenční hodnotu z tabulky. Je třeba poznamenat, že do výpočtu vstupuje i
startovací znak, jemuž se přiřadí hodnota jedna. Kódovaný řetězec se zaváží zleva
doprava od jednotky výše, přiřadí se referenční hodnoty, provede se součet součinů
a pokračuje se postupem Modulo 103. Zbytek tvoří kontrolní číslo.
Příklad
Tabulka 9 Krok 1
Kódovaný řetězec
Váhový faktor
Referenční hodnoty
Součin a součet
CODE 128
12345678
104 35 79 68 69 00 17 18 24
(1 x 104) + (1 x 35) + ( 2 x 79) + (3 x 68) +
(4x x 69) + (5 x 00) + (6 x 17) + (7 x 18) + (8
x 24) = 1179
Tabulka 10 Krok 2
Modulo 103
1197/103 = 11 zbytek 34
164
Kontrolní znak
Výsledný řetězec
´
CODE 128
Obr. 98 Příklad CODE 128
Speciální a řídící znaky kódu Code 128, slouží jako příkazy pro dekodér. Pomocí
znaků kód A, kód B, kód C a SHIFT je možné průběžně měnit výběr znakové sady
Code 128. Použitím znaku kód A se budou následující znaky interpretovat jako znaky
sady A. Použitím znaku sady B nebo kód C se zvolí odpovídající znaková sada.
Nová znaková sada je platná do následující změny. Znakem SHIFT se přepíná mezi
sadami A a B, obdobně jako na klávesnici počítače.







Kód A, kód B, kód C a SHIFT – jsou speciální znaky
FNC1, FNC2, FNC3, FNC4 – jsou řídící znaky
Znaky FNC1 až FNC4 – slouží pro speciální účely.
Znak FNC1 – je rezervován pro použití kódu v systému EAN.
Znak FNC2 – odevzdává dekodéru příkaz, aby doposud přečtená data uložil v
dočasné paměti a jejich přenos uskutečnil až po dalším čtení
Znak FNC3 – je rezervován pro potřeby řízení dekodéru.
Znak FNC4 – je rezervován pro speciální použití
Pro použití znaků Start, kód a změna se doporučují dodržet tyto zásady:




Začínají-li údaje čtyřmi nebo více numerickými znaky, použije se pro začátek
Start (kód C). Vyskytne-li se v datech znak před malým písmenem, použije se
Start (kód A). V jiných případech se použije Start (kód B).
Je-li použit Start (kód C) a data začínají lichým počtem numerických znaků,
použije se před posledním znakem kód A nebo B, Jinak platí zásady uvedené
v předchozím bodě.
Jestliže se vyskytnou při aplikaci sady A nebo B čtyři nebo více číslic,
postupuje se následovně
 Je-li počet číslic sudý, zařadí se kód C před první znak
 Je-li počet číslic sudý, zařadí se kód C za první znak
Jestliže se aplikuje kód B a v datech se vyskytuje řídící znak, že po řídícím
znaku následuje malé písmeno před dalším řídícím znakem, vloží se znak
SHIFT před řídící znak. Jinak se vloží před řídící znak kód A.
165


Jestliže se při aplikaci sady A vyskytne v datech malé písmeno a v případě, že
po malém písmenu následuje znak řídící před dalším malým písmenem, vloží
se znak SHIFT před malé písmeno.
Jestliže je zvolena sada znaků C a v datech se vyskytuje jiný než numerický
znak, vsune se kód A nebo B před nenumerický znak dle zásady uvedené v
prvním bodě.
10.10.
QR kód
QR code, neboli QR kód je dvojrozměrný kód, který je zapsán do čtverce. Tato
zkratka QR vznikla z anglického sousloví Quick Response (v doslovném překladu
znamená Rychlá Odpověď). Tím, že je tento kód dvojrozměrný (2D), musí mít ve
svých 3 rozích (vrcholech) poziční znaky (symboly) ve formě soustředěných
čtyřúhelníků. Ve čtvrtém vrcholu má značku ve tvaru menšího čtyřúhelníku a ve
spojnicích mezi těmito 4 hraničními znaky úsečky tvořené střídavě bodem a
mezerou. Ve verzi micro QR některé prvky chybí, aby bylo možné zaznamenat
menší objem dat na menší fyzické rozměry. Tento systém má velice vyspělí systém
kontroly chyb, neboť umí znova obnovit 7 – 30% již ztracených dat (úroveň L - Low
umí obnovit až 7% dat, úroveň M – Medium umí obnovit až 15% dat, úroveň Q –
Quartile umí obnovit až 25% dat a úroveň H – High umí obnovit až 30% dat).
Obr. 99 Verze QR kódů
a)
b)
c)
d)
e)
f)
je verze s verze 1 s rozlišením 21×21 bodů a obsahuje 6 znaků
je verze 2 (25×25 bodů) a obsahuje 18 znaků
je verze 3 (29x29 bodů) a je vněm zakódováno 36 znaků
je verze 4 (33×33 bodů) a v jeho obsahu je 54 znaků
je verze 10 (57×57) a tento QR kód obsahuje 138 znaků
je verze 40 s rozlišením 177 x177 a v tomto kódu je zakódováno několik tisíc
znaků
166
10.11.
Kód Data Matrix
Jedná se o další typ dvojrozměrného kódu, který umí zakódovat celou ASCII tabulku.
Jedná se o čtvercový typ od velikosti 8×8 až po 144×144. Pokud mají být větší
vstupní data, tak se tento kód dělí na menší části, který obsahuje tzv. tichou zónu
(jedná se o krajní levý a dolní okraj kódu). Tento okraj nenese žádnou informaci.
Data Matrix obsahuje algoritmy korekce chyb (z anglického slova Reed-Solomon
kód). Tento typ kódu se využívá hlavně v průmyslových úsecích (jsou jimi například
označovány některé části PC). Byl vyvinut společností RVSI/Acuity SyMatrix (v
dnešní době tato společnost spadá pod Siemens) v říjnu 2005.
Obr. 100 Data Matrix kód
10.12.
Kruhový kód
Kruhový (cirular) kód není další standard, ale způsob zobrazení prakticky libovolného
jednorozměrného kódu nikoli jako sled čar, ale spojení těchto čar do soustředných
kružnic. Výhodou je to, že poloha čtečky kódů vůči kódu může být libovolná a
nevýhodou je větší nárok na místo pro záznam kódu.
Obr. 101 Kruhový kód
10.13.
RFID
RFID neboli identifikace pomocí rádiové frekvence (Radio Frequency Identification)
je novější generace kódů pro identifikaci (např. zboží v obchodech). Slouží pro
bezkontaktní komunikaci na krátkou vzdálenost. Díky této metodě je možné zboží
zabezpečit proti krádeži (tuto technologii můžeme vidět v každém druhém obchodě v
obchodních centrech). Pasivní RFID jsou konstruovány tak, že vysílač (snímač,
čtečka) periodicky vysílá do okolí elektromagnetické pulsy. Pokud se v blízkosti
objeví pasivní RFID čip, využije přijímanou energii k nabití svého napájecího
kondenzátoru a odešle odpověď. Pasivní čipy dokážou vysílat buď jedno číslo
(elektronické číslo produktu EPC) určené při jejich výrobě, nebo disponují navíc ještě
dodatečnou pamětí, do které lze zapisovat a číst další informace (například v případě
elektronické peněženky). Aktivní RFID se používá méně často než pasivní systém
RFID. Jsou totiž složitější a dražší, jelikož obsahují navíc i zdroj napájení a jsou
schopny samy vysílat svou identifikaci. Kromě svého identifikačního čísla mají
většinou prostor pro další informace, které (na podnět obdobný výzvě pro identifikaci)
dokážou ukládat nebo odeslat spolu s identifikačním číslem.
167
10.14.
Čtení čárových kódů
Metody čtení čárových kódů jsou určeny druhem kódu, umístěním pracoviště, tak i
potřebou pro konkrétní operaci. Zařízení pro dekódování lze rozdělit do několika
skupin.





Čtečky na principu pera - tato metoda je založena na tom, že uživatel přejede
perovou čtečkou přes čárový kód.
Poloautomatické ruční čtečky - zde již uživatel nemusí přejíždět přes kód, ale
je nutné čtečku držet ve specifikované vzdálenosti od kódu.
Připevněné čtečky pro automatické čtení kódů - princip je založen na tom, že
čtečka je fixovaná a např. zboží pokračuje okolo čtečky po páse a kód je
snímán a zaznamenáván automaticky. Stále je nutné systém navrhnout tak,
aby kód byl vždy na správné straně zboží a v definované vzdálenosti.
„Čtecí brány“ pro automatické skenování kódu - kód musí být umístněn tak,
aby “brána”, kterou zboží projde, mohla i v krátkém časovém úseku kód
zachytit a úspěšně jej dekódovat.
Kamery
10.14.1
Pérové čtečky kódů
Čtečky obsahují zdroj světla a fotodiodu, která detekuje zdroj světla. Oba tyto prvky
jsou umístěny na hrotu pera. Je důležité, aby se operátor s hrotem pera posunul přes
celou délku kódu. Zdroj světla generuje světlo a to se odráží s různou intenzitou od
kódu (bílá místa pohlcují méně světla než naopak tmavá místa) a na základě tohoto
odrazu se generuje na fotodiodě napěťová vlna, pomocí které se následně
vyhodnocuje, jaká informace je v kódu obsažena.
168
Obr. 102 Čtení kódu pérovou čtečkou
10.14.2
Laserové scannery
Laserové scannery pracují prakticky na stejném principu jako pérové čtečky. Rozdíl
je ve zdroji světla, který je ze skeneru vyzařován. Je zde použita laserová dioda jako
zdroj světla, která vyzáří paprsek a pomocí kmitajícího zrcátka nebo rotujícího
hranolu se tento paprsek promítne na kód, který se požaduje pro skenování. Princip
zachycení odraženého světla je stejný jako u perové čtečky (je zde fotodioda citlivá
na světlo). Světlo je zde emitováno a laděno na specifickou frekvenci a fotodioda je
konstruována jen na detekování tohoto modulovaného světla. Výhodou těchto čteček
oproti perovým čtečkám je vtom, že přes celou délku kódu se tato čtečka nemusí
přesouvat, neboť velikost paprsku je dána vzdáleností čtečky od kódu (tzn., že
volbou vhodné vzdálenosti je možné rozprostřít paprsek po celé délce kódu).
Obr. 103 Laserové čtečky
169
Obr. 104 Metoda čtení
Paprsek čtečky nemusí být kolmo ke kódu, neboť poměr velikosti mezer a čar je
zachován. Pod kódem je zakresleno, jak bude vypadat výstupní graf, který se bude
zpracovávat.
10.14.3
Omni čtečka kódů
Tyto čtečky představují složité laserové scannery. Využívají v drtivé většině případů
laserového paprsku, jehož podoba je tvořena zrcadlovým hranolem nebo mnoha
speciálně poskládanými zrcadly. Obrovská výhoda těchto čteček je čtení kódu
z různých uhlů a hlavně zvládnou číst i zničený (nemyslí se např. úplně roztržený)
kód, neboť zde obyčejné ruční scannery nestačí a nezvládnou tento kód identifikovat.
Další výhodou těchto čteček je, že uživatel pouze nasměruje kód směrem
k paprskům (rychlejší skenování než u perových nebo laserových čteček),
nevýhodou ale je, že konstrukce těchto čteček je značně složitější, než u
předchozích dvou typů.
Obr. 105 Omni čtečka kódů
10.14.4
Kamery
Kamera je definována jako zařízení umožňující zachycení obrazu a zvuku pro
pozdější interpretaci. Kamery se liší svým použitím, kvalitou obrazu, kvalitou
zpracování a hlavně cenou. Kvalita obrazu je nejdůležitější vlastností kamery. Je
závislá především na těchto parametrech a funkcích.

Typ obrazového snímače
170







Schopnost zobrazení špatně osvětlené scény
Možnost výměny objektivů
Rozlišení videa
Velikost souboru a propustnost
Kompenzace světla na pozadí
Schopnost zachycení pohybujících se objektů
Další vylepšení obrazu
Další zdroje
Muchna, Petr. Evidence hodnocení studentù. [Online] 2006. [Citace: 29. 10 2013.]
http://graphics.zcu.cz/files/BP_2006_Muchna_Petr.pdf.
Adriana Benadíková, Štefan Mada, Stanislav Weinlich. Čárové kódy automatická
identifikace. Praha : Grada, 1994. ISBN 80-85623-66-8.
Passive & Active RFID. Wireless Vision. [Online] [Citace: 25. 4 2014.]
http://www.wirelessvisionme.com/products-solutions/technologies/passive-activerfid/.
Tihon, Karel. Implementace čárového kódu do výrobního procesu malé firmy.
[Online] 2009. [Citace: 29. 10 2013.]
171