|
|
Detekce objektů na stole
Timko, Martin ; Veľas, Martin (oponent) ; Kapinus, Michal (vedoucí práce)
Cieľom tejto práce je navrhnúť a vytvoriť modul pre robotickú platformu PR2. Tento modul má detegovať objekty položené pred robotom na stole a následne umožniť prácu s týmito objektmi. Táto práca popisuje metódy detekcie objektov, ktoré boli využité pri implementá- cii modulu. Ďalej popisuje samotný návrh a implementáciu modulu. Na záver je spomenuté testovanie modulu a zhodnotenie výsledkov.
|
|
|
Cell transplantation methods in cardiology
Kukhta, Dziyana ; Hežová,, Reneta (oponent) ; Skopalík, Josef (vedoucí práce)
This master’s thesis is devoted to tissue engineering, notably to creation homogeneous, isotropic and planar cardiac muscle cell layer using two technologies scaffold-based and scaffold-free. Firstly it describes the histology of heart wall, cardiac muscle cells, and cells cultures. This is followed by a description of tissue engineering, which includes cell sheet technology and scaffold-based tissue engineering. And at the end of the theoretical part application of tissue engineering and cell visualisation assay are described. The practical part is dedicated to the creation of a planar cell layer from cardiomyocytes and fibroblasts, using information from the theoretical part.
|
|
|
Detekce objektů v laserových skenech pomocí konvolučních neuronových sítí
Marko, Peter ; Beran, Vítězslav (oponent) ; Veľas, Martin (vedoucí práce)
Práca sa zaoberá detekciou čiary vodorovného dopravného značenia z mračna bodov, ktoré bolo získané laserovým mobilným mapovaním. Systém pracuje interaktívne v spolupráci s užívateľom, ktorý vyznačí počiatok čiary dopravného značenia. Program postupne deteguje zvyšné časti dopravného značenia a vytvorí ich vektorovú reprezentáciu. Na začiatku je mračno bodov premietnuté do vodorovnej roviny a výsledkom je 2D obrázok, ktorý je segmentovaný konvolučnou neurónovou sieťou U-Net. Segmentácia označuje jednu dopravnú čiaru. Segmentácia je prevedená na lomenú čiaru, ktorú je možné použiť v geo-informačnom systéme. Sieť U-Net pri testovaní dosiahla presnosť segmentácie 98,8\%, špecificitu 99,5\% a senzitivitu 72,9\%. Odhadnutá lomená čiara dosiahla priemernú odchýlku 1,8cm.
|
|
|
Příčiny předčasné ztráty kapacity olověných akumulátorů pracujících v PSoC režimu hybridních elektrických vozidel
Bilko, Radek ; Jareš, Petr (oponent) ; Dostál, Zdeněk (oponent) ; Bača, Petr (vedoucí práce)
Tato práce je završením celé etapy výzkumů a vyplývá ze stávající potřeby zvýšit efektivitu, výtěžnost a životnost olověných akumulátorů VRLA plánovaných pro použití do hybridních elektrických vozidel v režimu částečného nabití PSoC. Při aplikaci režimu PSoC na olověný akumulátor dochází k ireverzibilní sulfataci záporných elektrod, a tím ke ztrátě jejich nabíjecí schopnosti. Tento jev, podle nejnovějšího trendu označovaný jako PCL3, nemá žádnou souvislost s dále uvedenými jevy PCL1, PCL2, projevujícím se na kladných elektrodách. Výsledkem této disertační práce je nalezení nových typů aditiv, určení jejich optimálního množství a rozměrů tak, aby inovované složení záporných aktivních hmot bylo schopno odolávat sulfataci záporné elektrody během provozu v režimu PSoC. Součástí snahy o objasnění dějů probíhajících na záporné aktivní hmotě a způsobujících nevratnou sulfataci elektrod, je i sledování strukturálních změn elektrodové aktivní hmoty pomocí environmentálního rastrovacího elektronového mikroskopu, což pomohlo objasnit děje související se ztrátou kapacity v režimu PSoC. Zvláštní pozornost byla při výzkumech věnována studiu vlastností kontaktních vrstev mezi kolektorem a aktivní hmotou elektrod a samotných aktivních hmot olověného akumulátoru v průběhu jeho exploatace. Byly získány nové informace o vlivu opakovaného cyklování (nabíjení, vybíjení) na kritické oblasti elektrod. Měření byla prováděna na speciálně připravených experimentálních elektrodách stejnosměrnou rozdílovou metodou, což umožnilo získávat data in situ.
|
|
|
Detekce objektů na desce pracovního stolu
Varga, Tomáš ; Zemčík, Pavel (oponent) ; Španěl, Michal (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá problematikou detekce objektů na pracovní desce v mračne bodů. Mračno bodů je zaznamenáno pomocí senzoru Kinect. Navržené řešení je postaveno na algoritmu RANSAC pro detekci plochy, dále na algoritmu Euklidovo zhlukování pro segmentaci a nakonec na algoritmu ICP pro detekci objektů. Algoritmus ICP je modifikovaný a dokáže detekovat hlavně rotačně symetrické objekty a objekty, které nejsou nijak transformovány vůči modelům. Řešení využíva platformu ROS, na kterém se výsledný balíček vyvíjí. Výsledky dosažené nad vlastní datovou sadou byly dobré i přes omezenou funkčnost detektoru.
|
|
|
Detekce a vizualizace specifických rysů v mračnu bodů
Kratochvíl, Jiří Jaroslav ; Mikeš, Josef (oponent) ; Martišek, Dalibor (oponent) ; Procházková, Jana (vedoucí práce)
Mračno bodů je neuspořádaná množina bodů popsaných souřadnicemi (x, y, z), která reprezentuje reálný objekt. Tyto body jsou získány prostřednictvím 3D skenovacích technologií, například LIDAR (Light Detection And Ranging) nebo pomocí současných 3D skenerů. Získaná mračna bodů jsou pak využívána v široké škále odvětví lidské činnosti, jako například strojní či reverzivní inženýrství, rapid prototyping, biologie, nukleární fyzika nebo virtuální realita. Tato disertační práce přispívá k vývoji metod pro detekci bodů na specifických rysech v mračnu bodů, což se v anglické literatuře označuje pojmem feature detection. Dále k vývoji metod jejich vizualizací prostřednictvím prokladu křivek, také známé pod pojmeme curve fitting. Feature, či specifický rys, je významná část objektu, kterou se snažíme popsat matematickým modelem (např. rovinou, přímkou či křivkou). Obzvláště body na ostrých hranách jsou pro současné metody problematické, a proto se věnujeme jejich detekci. V~disertační práci je popsán nový algoritmus, který automaticky a s velkou přesností určuje tyto body. Jejich vizualizace je potom zajištěna proložením křivkou, kde byla doplněna nová metoda váhování pro přesnější výsledky. Všechny navržené postupy byly otestovány na reálných datech a srovnány s dosavadními publikovanými metodami.
|
|
|
Automatizovaný systém pro skenování konstrukčních dílů
Hřib, Jan ; Boštík, Ondřej (oponent) ; Jirgl, Miroslav (vedoucí práce)
Cílem této diplomové práce je návrh automatizovaného systému pro skenování konstrukčních dílů pro účely inspekce jejich rozměrů a tolerancí. Teoretický úvod poskytuje čtenáři základní informace týkající se tématu 3D skenování. Práce obsahuje rovněž návrhu vlastní skenovací sestavy. Největší pozornost je věnována návrhu programu využívajícím knihovnu PCL. Cílem programu je automatické zpracování dat ze 3D skeneru a vyhodnocení požadovaných rozměrů naskenovaného konstrukčního dílu. Závěrečná část práce se věnuje testování navrženého řešení.
|
|
|
Kalibrace robotického pracoviště
Uhlíř, Jan ; Veľas, Martin (oponent) ; Kapinus, Michal (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá problematikou kalibrace robotického pracoviště, zahrnující zaměření kalibračního objektu za~účelem vzájemné kalibrace 2D nebo 3D kamery, robotického ramene a scény robotického pracoviště. Nejprve byla nastudována problematika týkající se kalibrací již zmíněných prvků. Dále byla provedena analýza vhodných metod realizujících tyto kalibrace. Výsledkem práce je aplikace robotického systému ROS poskytující metody pro tři různé typy kalibračních programů, jejichž funkcionalita je v závěru této práce experimentálně ověřena.
|
|
|
Odhad geometrie místnosti pomocí Kinectu
Zemek, Martin ; Veľas, Martin (oponent) ; Španěl, Michal (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá nalezením významných rovinných ploch v mračně bodů a jejich převodem na polygony, což je důležitý krok pro odhad geometrie místnosti. Vstupem je mračno bodů, které bylo získáno pomocí senzoru Kinect v2. Součástí práce je program, který dokáže zachytit jeden snímek z Kinectu. Pro detailnější mračna bodů je potřeba použít některý z externích programů, které jsou zmíněny dále v této práci. Pro detekci rovin je použit algoritmus RANSAC. Roviny se pomocí algoritmu extrakce Euklidovského shlukování rozdělí na menší plochy. Tyto plochy se následně pomocí konvexní nebo konkávní obálky převedou na polygony. Výsledná aplikace je schopná zpracovat jak jeden snímek nebo větší mračno získané registrací dílčích snímků a detekovat hlavní i vedlejší roviny. Pro největší rovinu dokáže nachystat body k vytvoření textury a vypsat rozměry do příkazové řádky.
|
|
|
Detekce geometrie v mračnech bodů
Eldes, Pavol ; Materna, Zdeněk (oponent) ; Španěl, Michal (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá detekcí jednoduché geometrie v mračnech bodů se speciálním důrazem na vlivy normál bodů na kvalitu a rychlost produkovaných výsledků. Hlavním produktem je pak aplikace demonstrující detekce ploch, koulí a válců. Na detekci je využit RANSAC algoritmus, který je v téhle práci modifikován na práci s více modelama současně. Další modifikací je úprava detekčních modelů pro přísnější výběr kandidátních útvarů.
|
host ::
RSS.