|
|
Data Analysis for Predictive Maintenance of a Robotic Arm
Žitný, Roland ; Rozman, Jaroslav (oponent) ; Janoušek, Vladimír (vedoucí práce)
The Mitsubishi MELFA robotic arms used in modern factories work almost without interruption and produce sensory data about their operation. Various analysis techniques can be applied to such data for predictive maintenance, which provide information on the condition and maintenance needs of such robotic arms. The proposed predictive maintenance process consists of a sensory data acquisition system using the slmpclient and mitsubishi-monitor libraries, an analysis method system with anomaly detection using a convolutional autoencoder, anomaly classification using convolutional neural networks, and data segmentation into segments of individual robot actions using hidden Markov models. Such analysis techniques provide information on the severity, type, and location of emerging faults and abnormalities in behavior, which then determine the time required to perform the required maintenance. This work presents a created chain of predictive maintenance processes, where the obtained findings provide valuable insights into the application of predictive maintenance of Mitsubishi MELFA robotic arms in an industrial environment.
|
|
| |
|
| |
|
| |
|
|
Rozpoznání jednotlivých písmen ve zvukovém záznamu s využitím SOM
Malásek, Jan ; Honzík, Petr (oponent) ; Honzík, Petr (oponent) ; Pohl, Jan (vedoucí práce)
Bakalářská práce popisuje historické pozadí vývoje neuronových sítí a jejich použití při procesu rozpoznání řeči a uvádí do problematiky práce a učení neuronových sítí. Představuje tři vybrané systémy pro rozpoznání řečového signálu včetně vyhodnocení jejich úspěšnosti v experimentech, výhod a nevýhod. Zabývá se charakteristikou lidské řeči a systémy na její rozpoznávání. Nabízí pohled na spektra signálů různých typů hlásek a dává návod k programování neuronových sítí v prostředí MATLAB.
|
|
|
Algoritmy rozpoznávání řeči na FPGA/DSP
Urbiš, Oldřich ; Herout, Adam (oponent) ; Szőke, Igor (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá návrhem algoritmů pro rozpoznání řeči s ohledem na výběr cílové technologie, kterou je platforma využívající technologie signálových procesorů a programovatelných hradlových polí. Algoritmy pro rozpoznávání řeči zahrnují, extrakci příznaků v podobě Melfrekvenčních cepstrálních koeficientů, skryté Markovovy modely a jejich vyhodnocení pomocí Viterbiho algoritmu.
|
|
|
Rozpoznávání rukou psaného textu
Zouhar, David ; Řezníček, Ivo (oponent) ; Mlích, Jozef (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá rozpoznáváním rukou psaných znaků v reálném čase. Popisuje způsoby, kterými jsou zpracovávány vstupní data a klasi kační metody, které se pro rozpoznávání používají. Zvláště se zaměřuje na skryté Markovovy modely. Zabývá se také hodnocením úspěšnosti rozpoznávání, a to na základě provedených experimentů. V rámci této diplomové práce byla také vytvořena alternativní klávesnice pro systém MeeGo. U vytvořeného systému se podařilo dosáhnout úspěšnosti nad 96%.
|
|
|
Ovládání počítače gesty
Jaroň, Lukáš ; Beran, Vítězslav (oponent) ; Španěl, Michal (vedoucí práce)
V této diplomové práci jsou popsány možnosti a principy mnou navrženého uživatelského rozhraní, s jehož pomocí lze ovládat počítač gesty. V práci jsou obecně popsány přístupy pro ovládání gesty a detailněji je vysvětlena implementace zvolené detekce rukou a prstů pomocí hloubkové mapy načítané ze senzoru Kinect. Implementace se též věnuje rozpoznávání gest pomocí skrytých Markovových modelů. Pro demonstrační účely je navržena a implementována aplikace pro prohlížení fotografií, jež využívá vyvinutého uživatelského rozhraní. Práce se též zaměřuje na testování kvality a správnosti vyhodnocování pro zvolený rozpoznávač gest.
|
|
|
Zvyšování účinnosti strojového rozpoznávání řeči
Zelinka, Petr ; Tučková,, Jana (oponent) ; Nouza,, Jan (oponent) ; Sigmund, Milan (vedoucí práce)
V práci jsou identifikovány příčiny nedostatečné spolehlivosti současných systémů pro automatické rozpoznávání řeči při jejich nasazení v náročných podmínkách. U jednotlivých rušivých vlivů je popsán jejich dopad na úspěšnost rozpoznávání a je podán výčet známých postupů pro identifikaci těchto vlivů analýzou rozpoznávaného signálu. Je též uveden přehled obvyklých metod používaných k omezení dopadu rušivých vlivů na funkci rozpoznávače řeči. Vlastní přínos tkví v navržení nových postupů pro vytváření akustických modelů zašuměné řeči a modelů nestacionárního šumu, díky kterým je možné dosáhnout vysoké úspěšnosti rozpoznávání v náročných akustických podmínkách. Účinnost navržených opatření byla otestována na rozpoznávači izolovaných slov s využitím nahrávky reálného akustického pozadí operačního sálu pořízené na Uniklinikum Marburg v Německu při několikahodinové neurochirurgické operaci. Tato práce jako první přináší popis dopadu změn v hlasovém úsilí mluvčích na spolehlivost rozpoznávání řeči v celém rozsahu, tj. od šepotu až po křik. Je navržena koncepce rozpoznávače řeči, který je imunní vůči změnám v hlasovém úsilí mluvčích. Pro účely zkoumání změn v hlasovém úsilí byla v rámci řešení práce sestavena nová řečová databáze BUT-VE1.
|
|
|
Predikce vazebních míst proteinu p53
Radakovič, Jozef ; Vogel, Ivan (oponent) ; Martínek, Tomáš (vedoucí práce)
Proteín p53, ktorý je kódovaný génom TP53 zohráva významnú úlohu v bunečnom cykle, ako regulátor transkripcie génov pri reakcii bunky na stresové podnety, čím funguje ako potláčateľ rakoviny. Pochopenie spôsobu jeho regulácie ako aj jeho väzby na regulovaný gén je jedným z hlavných záujmov moderného výskumu v genetike a bioinformatike. V prvej časti tejto práce predstavujeme nevyhnutné poznatky z molekulárnej biológie nutné k pochopeniu spôsobu regulácie proteínu p53 a úvod do analýzy a predikcie väzobných miest transkripčných faktorov. V druhej časti sa venujeme implementovaniu a testovaniu nami vytvoreného nástroja, ktorý bude schopný tieto väzobné miesta pre proteín p53 predikovať.
|
host ::
RSS.