Analýza obrazu – moderní prostředek pro technickou praxi Článek upozorňuje na možnosti použití analýzy obrazu v technických aplikacích a poskytuje základní informaci o technických prostředcích nezbytných pro získání a zpracování obrazu. Naznačuje výhody a nevýhody levných komponent používaných pro jednoduché úlohy a v závěru přináší stručný nástin některých konkrétních řešení. 1. Úvod Lidská touha po vhodných technických prostředcích usnadňujících proces získání obrazu a jeho bezpečnou archivaci a po prostředcích nezbytných pro zpracování a vyhodnocení informace skryté v obrazu je stará snad jako lidstvo samo. Na časové ose by bylo možné dokumentovat řadu kvalitativních skoků od prehistorie až po dnešek, kde se úspěchy dosažené ve zdokonalování technických prostředků, v úzkém slova smyslu tedy i v samotném vnímání obrazu, střídají s rozvojem myšlení a poznání a vzájemně se podmiňují. Hned v úvodu je však nutné zavést striktní rozlišení mezi obrazy, které jsou odrazem reálné skutečnosti, a obrazy, které jsou dílem umělcovy nebo jakékoliv jiné fikce. Předmětem našeho zájmu v tomto sdělení nebude také žádný prostředek pro přizpůsobení reality se záměrem zapůsobit na pozorovatele. Naopak, v technické praxi je naším hlavním záměrem co nejvěrnější zobrazení a vyhodnocení reality zbavené mnoha zkreslení a pochybných vjemů způsobných naším velmi dokonalým, a zároveň nedokonalým zrakovým smyslem. Oko, vstupní orgán umožňující zrakový vjem, ve zjednodušeném pojetí představuje optickou soustavu, jež je tvořena jedinou spojnou čočkou a adaptabilní clonou, omezující množství světla dopadajícího na světlocitlivé receptory uložené na jeho sítnici. Existují dva základní druhy receptorů. Tyčinky napomáhají rozlišit stupně šedi, čípky umožňují barevné vidění. Hustota tyčinek (kterých je v oku asi 120 milionů) a čípků (7 milionů) je v různých oblastech sítnice různá, a tedy i zrakový vjem z centrálního a periferního vidění je různý. Má-li být značné množství informací, dané počtem receptorů násobeným počtem rozlišitelných úrovní pro jeden receptor, zpracováno v dostatečně krátké době, tedy v době, kterou lze z evolučního hlediska označit za dobu nutnou pro přežití, musí být nezbytně filtrováno činností mozku. Člověk tak v omezeném čase vnímá reálné okolí jako nedokonalý komplex a jednotlivé podrobnosti jsou skenovány pohybem a akomodací oka podle předmětu okamžitého zájmu, směřujícího k řešení okamžité situace. Naproti tomu získaný a vhodně uložený obraz reálného okolí může poskytovat dostatek času pro pozorování. I v takovém případě však na podkladě dlouhodobých a v běžném životě získaných zkušeností v oblasti mimovolného procesu vnímání obrazu může docházet k chybným interpretacím skutečnosti, které sice mohou být zajímavou hříčkou v podobě mnoha tzv. očních klamů, avšak nenacházejí místo v technickém chápání reality. 2. Trendy Současný prudký rozvoj ve sféře spotřební elektroniky v oblasti fotoaparátů a videokamer, zacílený na požadavky široké veřejnosti, otevírá cestu k levným a přitom spolehlivým technickým aplikacím v různých oborech. Namátkou lze jmenovat sledování a řízení množství průmyslových a laboratorních procesů, kontrolu jakosti produktů, zajištění bezpečnosti při práci, kontrolu provozu např. na komunikacích, sledování obsahu škodlivin v ovzduší a ve vodě, různé analýzy mechanického složení práškových směsí, suspenzí a aerosolů, identifikaci osob a objektů, hlídání vybraných objektů apod. Hlavním zdrojem takových levných zařízení pro snímání, popř. archivaci obrazu je trh určený amatérům a zejména prudce se rozvíjející trh zabezpečovací a komunikační techniky. Ceny uvedených zařízení se obvykle pohybují od několika stovek korun po několik desítek tisíc korun. Cesta, která využívá produkty spotřební elektroniky pro technické účely, má však své klady i zápory. Nízké pořizovací náklady, díky hromadné výrobě produktů určených pro laickou veřejnost, mohou být v konkrétních případech doprovázeny úskalími při realizaci dané technické aplikace. S jistou nadsázkou lze říci, že čím menší pořizovací náklad, tím větší komplikace se mohou vyskytnout. Levné produkty, ačkoliv mnohdy vyhovující po stránce kvality získaného obrazu, bývají vybaveny mnoha automatickými funkcemi, které běžnému uživateli usnadňují získat za přijatelných podmínek vyhovující obrázek. Vážné problémy však mohou nastat v případě technické aplikace, kdy je třeba např. čekat na danou událost, fixně nastavit světelné podmínky nebo zaostření, pořídit snímky v dané časové sekvenci nebo na podkladě externího povelu, průběžně exportovat snímky do počítače k vyhodnocení, řídit celý proces pořízení obrazu počítačem atd. Nepříjemnou skutečností v tomto ohledu bývá i nedostatek informací v uživatelských příručkách, takže na různá omezení se většinou přijde až po nákupu zařízení. Ani optika, byť dokonalá pro běžné užití, nemusí u takových produktů zcela vyhovovat pro zvolenou aplikaci. Řada standardních a širokoúhlých objektivů nebo teleobjektivů vyhovující běžným požadavkům může být pro speciální použití nedostatečná. Navíc kompaktní stavba takových fotoaparátů a videokamer obvykle znemožňuje změnu polohy objektivu k snímacímu prvku umístěnému v obrazové rovině, a tedy i optimální přizpůsobení optiky dané aplikaci. To je především podstatné např. při přímém snímání mikroobjektů z minimální vzdálenosti nebo při pokusu o napojení přístroje na jinou optickou soustavu, např. mikroskop. Většiny zmíněných komplikací se lze vyvarovat nákupem profesionálního zařízení určeného pro daný účel. Cena takovýchto zařízení je však často desetinásobná, mnohdy ještě podstatně větší. Z hlediska záznamového média je při moderní archivaci obrazu pro technické účely možné zcela zapomenout na klasické světlocitlivé filmové emulze. Z perspektivního hlediska pro záznam obrazu v elektronické formě dokonce lze doporučit zapomenout i na analogové způsoby záznamu a jednoznačně se přiklonit k záznamu v digitální formě, pokud to cenová kalkulace dovolí. Druhým stěžejním stimulem pro urychlení využití obrazové informace je současný stav výpočetní techniky. Technické i programové prostředky k realizaci přenosu obrazu do počítače dodává mnoho firem. Snad všechny moderní počítače podporují minimálně alespoň import statických obrazů přes rozhraní USB nebo přes sériový port. Importovat AV (analogové) nebo DV (digitální) signály je možné přes styčné externí moduly nebo přes zásuvné karty připojované ke sběrnici počítače. Ceny takových produktů se pohybují od asi tisíce až po několik desítek tisíc korun. V brzké době lze u každého lepšího počítače očekávat vstup pro příjem videosignálu sdíleného v reálném čase přes komunikační rozhraní podle standardu IEEE 1394, označovaného také FireWire nebo i-Link. Přestože základní úpravy obrazu jsou dostupné programovými produkty, které bývají např. součástí textových editorů, pro efektivní zpracování, vyhodnocení a popř. analýzu obrazu počítačem je vhodné použít speciální software, jehož ceny se pohybují od desítek do stovek tisíc korun v závislosti na poskytovaném komfortu a na pozici producenta na trhu. Většina kvalitnějších programů podporuje ve spojitosti s nezbytným hardwarem i přímý přenos obrazu z fotoaparátu nebo videokamery na displej počítače a popř. i přímé řízení režimu snímacích zařízení. V některých případech se strategie firem naneštěstí vyznačuje nepříjemně úzkou podporou pouze vybraných typů externích zařízení. 3. Technické prostředky pro získání obrazu Bezkonkurenčně nejčastěji používaným současným způsobem získání obrazu je promítnutí předmětu přes optickou soustavu do obrazové plochy, kterou je z důvodu jednoduchosti obvykle rovina. Správné nastavení vzájemné polohy předmětu, optiky a obrazové plochy se významně podílí na kvalitě získaného obrazu. Zatímco v počátcích fotografie bylo u mnoha dostupných fotografických aparátů možné posunout nebo natočit objektiv vzhledem k optické ose a dosáhnout tak optickou cestou požadovaných korekcí nebo efektů, dnes tato možnost u běžných přístrojů chybí. Pro technickou praxi to v mnoha případech může znamenat obtíže při přizpůsobování optické soustavy danému účelu, např. pro snímání rozměrných rovinných předmětů z velkých úhlů nebo velmi blízkých objektů. Pokud je přesto z finančních důvodů v takových případech rozhodnuto použít levná spotřební zařízení (jejichž konstrukce bývá do značné míry kompaktní), bylo by žádoucí přesvědčit se už před nákupem, zda je možné bez vážných překážek vyjmout objektiv a upravit vzdálenost mezi objektivem a snímacím senzorem, popř. zda je reálné upravit objímku a kryt objektivu způsobem umožňujícím jeho natočení nebo příčné posunutí. Moderní elektronické fotografické přístroje a videokamery mají v obrazové rovině jako světlocitlivý senzor umístěn inteligentní snímač světelné energie, složený z velkého počtu světlocitlivých prvků, založených na fotovoltaickém nebo fotovodivostním principu. V obou případech energie fotonů dopadajícího světelného záření způsobí, že v prvku opustí energeticky odpovídající počet elektronů své valenční pásmo. U fotovoltaických látek jsou vybuzené elektrony zdrojem elektrického napětí, jehož projevem je proud úměrný množství dopadající energie. U fotovodivostních látek se elektrony dostanou do vodivého pásma a množství dopadající světelné energie tak ovlivňuje elektrickou vodivost prvku. Už od poloviny sedmdesátých let minulého století jsou pro praxi nejdůležitější snímače typu CCD (Charge Coupled Devices). Jejich základem je křemíková destička s několika vakuově napařenými tenkými vrstvami materiálu. Fyzicky si lze snímač představit jako obdélník rozdělený na miliony prvků. V jednotlivých prvcích světelnou energii na elektrický náboj obvykle převádí Schottkyho fotodioda. Z elektronického hlediska je snímač CCD analogově digitální posuvný registr, který přesouvá náboj sejmutý v jednotlivých prvcích do vyhodnocovacích obvodů. Protože jednotlivé prvky jsou citlivé především na intenzitu světla a méně na barvu, je získaný obrázek černobílý. Barevného obrazu se většinou dosahuje předřazením mozaiky příslušných barevných filtrů. Pro vytvoření jednoho barevného bodu (pixel) výsledného snímku (obrazu) jsou to nejméně tři buňky snímače, a to pro barvu červenou, zelenou a modrou. V praxi se ale na vytvoření jednoho bodu barevného obrázku z konstrukčních důvodů obvykle podílejí čtyři bezprostředně sousedící buňky snímače CCD. Jeden filtr je tedy použit dvakrát. Obvykle je to filtr zelený, neboť lidské oko zelenou barvu rozlišuje nejcitlivěji. Dražší snímací systémy využívají trojici snímačů CCD, kde každý z nich je určen pro jednu barvu vybranou filtrem. Společným problémem kamer založených na CCD je malý počet rozlišitelných bodů obrazu, vzájemné ovlivňování nábojů v sousedních bodech a v důsledku způsobu posouvání náboje nemožnost adresovat jednotlivé body obrazu. Rozvoj technologie výroby integrovaných obvodů dovolil od poloviny devadesátých let vyrábět snímací čipy také metodou CMOS (Complementary Metal-Oxide Semiconductor). Ta je určena pro hromadnou výrobu, a je tedy relativně levná. Protože procesory se také převážně vyrábějí metodou CMOS, je možné v takovém případě na jednom čipu současně vytvořit kameru i s procesorem, který je schopen přímo zpracovávat obraz. Výhodou kamer CMOS je větší rozsah rozlišitelných intenzit, velká rychlost načítání obrazové informace z jednotlivých buněk a možnost náhodného přístupu k jednotlivým bodům obrazu. Nevýhodou je šum větší asi o jeden dekadický řád než u kamer s CCD. Pro speciální účely v případě velkých požadavků na rozlišení je k potlačení nežádoucího šumu u některých kamer zajištěno chlazení snímacího čipu. Je nezbytné upozornit, že při realizaci celého přenosového řetězce se mohou vyskytnout nečekané potíže v jakékoliv jeho části, od sejmutí obrazu po jeho zpracování, vyhodnocení a prezentaci výsledků. Jen těžko lze dopředu odhadnout taktiku konkurenčního boje firem produkujících a dodávajících jednotlivé komponenty. A protože jsou jen pomalu sjednocovány signálové toky a datové formáty, mohou být nakoupené díly vzájemně nekompatibilní. Nejčastěji používaná uspořádání zobrazovacího systému jsou znázorněna na obr. 1. 4. Programové prostředky pro zpracování obrazu Bylo by nad rámec této stručné informace byť se jen pokusit o přehled programových produktů použitelných pro zpracování obrazu. Důvodem není jen velký a stále prudce rostoucí počet takových produktů, ale hlavně množství obtížně porovnatelných specialit, kterými se jednotlivé produkty, v základních funkcích stejné, vzájemně liší. Při výběru vhodného softwaru je tedy třeba vycházet především z jeho dodavatelské a cenové dostupnosti, z referencí získaných od uživatelů z blízkého okolí a z případných speciálních vlastností žádoucích pro řešení dané úlohy. Dobrý, i když ne zcela vyčerpávající přehled lze získat např. na internetové stránce Většina dodávaných programů podporuje zpracování obrazů všech běžných formátů, popř. jejich vzájemné konverze. Za standardní funkce lze označit úpravy jasu, kontrastu a intenzity barev, převod barevného obrazu na šedý a dále funkci označovanou jako prahování (treshold) na binární obraz. Jako běžné vybavení je možné jmenovat i velký počet různých filtrů, detekci hran, vyznačení oblasti zájmu (Region of Interest – ROI) a úpravy jejích vlastností, popř. tvaru. Specializovanější programy umožňují vykonávat analýzu částic podle různých kritérií, Fourierovu transformaci a statistickou analýzu, měřit objekty, vyhledávat objekty podle vzoru, analyzovat a transformovat barvy, aritmeticky a logicky kombinovat obrazy atd. Na pracovišti autora je využíván program IMAQ™ Vision Builder od firmy National Instruments [1]. Je to konfigurovatelné vývojové prostředí, které dovoluje především měřit, propojovat a vyhodnocovat informace obsažené v obrazu. Na rozdíl od jiných analyzátorů obrazu umožňuje IMAQ Vision Builder vytvářet vývojové diagramy použitelné v prostředí LabView nebo funkce pro zpracování obrazu v prostředích Measurement Studio, Visual Basic a Visual C++. S použitím těchto nástrojů je možné vytvořit virtuální měřicí přístroj, kterým lze v reálném čase mimo jiné zajistit dokonce i regulaci určitého technologického procesu na podkladě vyhodnocení obrazové informace. Program IMAQ Vision Builder podporuje následující formáty obrazových souborů: bitmap (BMP), Tagged Image File Format (TIFF), Portable Network Graphics (PNG), Joint Photographic Experts Group format (JPEG) a National Instruments internal image file format (AIDP). Pro konkrétní úlohy lze v prostředí IMAQ Vision Builder vytvořit a uchovat tzv. skript, což je posloupnost jednotlivých filtrů a operací vedoucí k získání požadované informace o zobrazeném objektu. 5. Příklady technických aplikací 5.1 Rozměrová analýza práškových směsí

Vyhodnocení velikosti a charakteru částic je běžným požadavkem většiny technologií, které za výchozí produkt používají různé substance ve formě prášku. Zájem autora o řešení problematiky diskutované v tomto příspěvku byl vyvolán potřebou analyzovat práškové směsi používané pro výrobu pelistorů (chemických senzorů pro měření koncentrace plynů pracujících na principu katalytického spalování). Složení uvedené směsi z hlediska velikosti částic má výrazný vliv na citlivost a dlouhodobou stabilitu zhotovených senzorů. Základní výchozí surovinou používané práškové směsi je krystalický Al 2 O 3 s různým rozdělením (četností) velikosti krystalů, podmíněným místem původu výchozího produktu. Optimální velikost částic je z rozličných hledisek různá (mechanická soudržnost, citlivost, difuzní prostupnost senzoru apod.), a požadované mechanické složení tedy je obvykle experimentálně podloženým kompromisem. Je proto velmi žádoucí jednoduchým, rychlým a přitom dostatečně spolehlivým způsobem podíl částic během přípravy směsi kontrolovat a dokumentovat. Pro rozměrovou analýzu částic je dost dostupných komerčně dodávaných přístrojů (např. od firem Particle Measuring Systems, Malvern Instruments, Cilas aj.). Většinou se však jedná o přístroje, jejichž pořizovací cena je značná, pro spolehlivou analýzu je vyžadováno poměrně velké množství vzorku a v mnoha případech je analyzovaný vzorek analytickým postupem pro další technologické zpracování nenávratně ztracen. Tab. 1. Kalibrační standard Fritsch 6649447: porovnání deklarovaných a naměřených hodnot Kumulativní četnost (%) Průměr částice (µm) deklarované minimum deklarované maximum naměřená hodnota 10 16 27 24 50 35 47 40 90 63 87 74 V případě obrazové analýzy v laboratorních podmínkách stačí odebrat na mikroskopické sklíčko vzorek v množství řádově mikrogramů a pod mikroskopem rozptýlit tak, aby se jednotlivé částice pokud možno vzájemně nedotýkaly. Vhodnými mikroskopy pro daný účel mohou být běžné stereomikroskopy nebo metalografické mikroskopy, vzhledem k velké pracovní vzdálenosti vzorku od objektivu umožňující manipulaci se vzorkem. V daném případě byl obraz zvětšený mikroskopem snímán digitálním fotoaparátem Olympus Camedia C-2020 zoom, vybaveným barevným detektorem CCD s úhlopříčkou 1/2" s rozlišovací schopností 2 110 000 bodů. Obraz lze v plné kvalitě uložit na kartu SmartMedia, jež je vložena do fotoaparátu, a exportovat v digitální formě do PC přes rozhraní RS-232 nebo USB. V nižší kvalitě (avšak v reálném čase) je možné snímaný obraz v analogové formě průběžně exportovat do AV vstupu běžného televizního přijímače nebo přes speciální kartu do PC. Pro větší průkaznost analýzy obrazu lze z jednoho mikroskopického, pomalu se pohybujícího vzorku nasnímat sérii dostatečného počtu obrazů. Ty je potom možné sečíst takovým způsobem, aby analyzovaný počet částic byl statisticky významný (např. 10 000). Pro ilustraci je na obr. 2 ukázána pracovní plocha analyzátoru obrazu IMAQ Vision Builder. V levém horním rohu je původní obraz, v pravé části náhled aktuálního stavu obrazu zpracovávaného podle příslušného skriptu (zobrazeného v levé dolní části obrazovky), a to v kroku vyznačeném černou linkou. S podporou prostředí LabView lze vytvořit poloautomatický virtuální přístroj, jehož výstupem je přímo distribuce četnosti částic podle velikosti v podobě histogramu a popř. graf kumulativní relativní četnosti. Co se týče průkaznosti, byla popsaná metoda porovnána s kalibračním standardem 664947 firmy Fritsch [2]. Výsledek je uveden na obr. 3 a v tab. 1. Doba nezbytná pro vyhodnocení nasnímaných obrazů se podle připraveného skriptu pohybuje v sekundách, při složitých skriptech a velkých počtech obrazů v minutách. 5.2 Detekce malých, opticky rozlišitelných izolovaných objektů v homogenním optickém prostředí

Jako homogenní optické prostředí je ve smyslu tohoto článku chápáno prostředí s dostatečně malým koeficientem útlumu zářivé energie ve viditelné oblasti vlnových délek. Příkladem mohou být směsi dokonale mísitelných průhledných kapalin nebo plynů. V daném případě se jednalo o vzdušné prostředí nebo vodu. Ke zviditelnění miniaturních, a tedy málo patrných částic (do té míry, aby byly zachytitelné kamerou) byl využit princip rozptylu laserových paprsků na jejich povrchu. Základní schéma optické trasy je na obr. 4. Jedná se o optický jev známý z běžného života, kdy při pohledu proti výkonnému zdroji světla (např. proti slunci nebo projektoru) z vhodného úhlu lze okem zachytit pohybující se drobné částice, které se volně vznášejí ve vzduchu a jinak jsou při přímém pozorování pouhým okem neviditelné. Pro ilustraci je na obr. 5 dokumentován obraz částic již dříve zmíněného kalibračního standardu Fritsch, volně rozptýleného ve vodě protékající měřicí kyvetou. Z takového záznamu lze obrazovou analýzou spolehlivě určit počet částic. Velikost zobrazených částic je však pouze zdánlivá, několikanásobně zvětšená a vedle jejich skutečných geometrických rozměrů je ovlivněna ještě mnoha dalšími faktory. I přes tuto nevýhodu může metoda najít uplatnění např. při kontrole prašných provozů nebo při sledování nerozpustných částic ve vodách. 5.3 Detekce malých, opticky rozlišitelných izolovaných objektů v heterogenním optickém prostředí

Za heterogenní prostředí je z hlediska optiky možné označit směs ohraničených komponent, které vykazují odlišné optické vlastnosti. Obraz takové směsi lze na podkladě předmětu zájmu podrobit podle zvolených kritérií analýze obrazu podle barvy, tvaru nebo velikosti. Pro ilustraci je možné uvést např. vyhodnocování výskytu pylových zrn v atmosférickém spadu (obr. 6). Protože větší množství některých druhů rostlinných pylových zrn může při vdechování u citlivých osob vyvolávat alergické potíže, stávají se výsledky sledování výskytu pylu v ovzduší součástí běžných informací určených pro veřejnost. Analýza obrazu umožňuje jednoduše hodnotit koncentraci zrn zpracováním obrazu vzorku získaného samovolným spadem zrn na podložku za definovaných podmínek, popř. nuceným prosáváním vzduchu přes vhodný filtr. Vlastní způsob získání průkazného vzorku nebyl řešen, a není tedy předmětem tohoto příspěvku. Při zpracování obrazu je nutné zvolit posloupnost operací (skript), která dokáže odlišit pylová zrna (tj. objekty rozměrově, tvarově a barevně blízké) od ostatních zachycených pevných částic. Jinou zajímavou aplikační oblastí mohou být kontroly potravinářských produktů z hlediska zaručované kvality, a to jak přímo ve výrobním procesu, tak i ve skladech nebo v průběhu případného reklamačního řízení. Z demonstračních důvodů bylo na pracovišti autora v programovém prostředí LabView sestaveno a vyzkoušeno několik variant virtuálního obrazového analyzátoru částic. Příkladem za všechny může být analýza vzorku modrého máku, který obsahoval nedozrálá rezavá semena, semena bílého máku a nečistoty. Vzhled čelního panelu příslušného virtuálního analyzátoru dostupného na monitoru PC je na obr. 7. Levá část panelu slouží k zadávání parametrů analýzy a pravá část poskytuje výsledky, včetně údaje o tom, zda sledovaný parametr vyhovuje nařízením vyhlášky ministerstva zemědělství či nikoliv. Prvotní vytvoření konkrétní aplikace je otázkou několika hodin nebo dnů, podle složitosti úlohy. Opakované použití vyžaduje pouze čas na přípravu vzorku a sejmutí dostatečného počtu obrazů nezbytných pro analýzu. Samotná analýza trvá několik sekund nebo maximálně minut. 6. Závěr Cílem příspěvku není podat vyčerpávající přehled možností využití obrazové informace v technických aplikacích ani podrobně popsat konkrétní řešení vybraných úloh. Hlavním záměrem je upozornit na rychle se rozvíjející odvětví s širokým spektrem použitelnosti v technické praxi. Snadná dostupnost relativně levných komponent zobrazovací techniky (a to zejména s možností napojení na prostředky výpočetní techniky) poskytuje i méně zběhlým uživatelům prostor pro úspěšné řešení nejrůznějších úloh při respektování základních pravidel fotografické techniky a zpracování videozáznamů. Jestliže tento stručný článek ve čtenáři vzbudil o uvedenou problematiku zájem, lze, vedle bohaté, avšak převážně cizojazyčné časopisecké literatury popisující konkrétní úlohy a jejich řešení, doporučit přehledový článek [3] věnovaný vědecké digitální fotografii. Poděkování

Článek vznikl s podporou projektu MSM 223400007. Literatura: [1] IMAQ Vision Concepts Manual. National Instruments Corporation, USA, 2000. [2] Manual Fritsch Reference Materials. Fritsch GmbH, Manufactures of Laboratory Instruments, Germany. [3] WEYDA, F.: Vědecká digitální fotografie pro biology. Živa, 2003, č. 6 – mimořádná příloha, s. P1–P15. Ing. Emil Jirák, CSc.,

ústav fyziky a měřicí techniky VŠCHT Praha