|
|
Augmented Reality in Industrial Production and Maintenance
Kajan, Matej ; Janáková, Ilona (oponent) ; Horák, Karel (vedoucí práce)
This paper seeks to explore the possibility to utilize XR (extended reality) in industrial assembly. The aim is to implement a system, which is able to visually navigate the operator during the product assembly process by the means of object recognition and image augmentation. The first chapter presents the use-case of augmented reality in the industry. The next part consists of research on the topic of augmented and virtual reality devices and provides a brief comparison of the current state of the art. Afterwards, a methodology is presented for object recognition of an arbitrary object. The implementation is able to detect the object in real-time, is resilient to occlusion and contains the information about the object’s orientation.
|
|
|
Vizuální detekce anomálií v průmyslové výrobě
Hrabica, Jan ; Richter, Miloslav (oponent) ; Horák, Karel (vedoucí práce)
Tato práce pojednává o problematice unárních klasifikátorů pro detekci anomálií v průmyslové výrobě. V úvodu je rozebrána klasifikace jako obecný problém, metody klasifikace a některé jejich hodnocení a následně jsou rozebrány hlavní kategorie používaných architektur. V praktické části je popsán proces tvorby scény a následné pořizování datasetu. Vytvořený dataset je použit na naučení klasifikátoru, na kterém jsou v závěru práce provedeny různé experimenty za účelem odhadu výkonnosti.
|
|
|
Detekce a rozpoznávání dopravních značek
Číp, Pavel ; Honec, Peter (oponent) ; Horák, Karel (vedoucí práce)
Práce se zabývá diskuzí nad metodami detekce a rozpoznávání dopravních značek v městském i mimoměstkém prostředí. Předpokladem pro realizaci systému je zabudovaná kamera, obvykle ve zpětném zrcátku automobilu, snímající scénu před automobilem. Její obrazová data jsou posléze zpracována připojeným PC, kde dochází k převodu dat na informace a jejich vyhodnocení. O případné nalezené značce je řidič vizuálně či akusticky upozorněn. Úloha vedoucí k úspěšnému cíli je rozdělena do čtyřech samostatných bloků. V první části je předzpracování obrazu jako takového. Pracujeme s barevným obrazem a s využitím znalosti o barevnosti dopravních značek v České republice, lze provést barevnou segmentaci žádaných intervalů. Druhým krokem je detekce geometrických tvarů odpovídajících dopravním značkám v segmentovaných datech. Krokem číslo tři je rozpoznání vnitřního piktogramu a jeho nalezení v databázi. Posledním krokem je vizuální výstup zobrazením nalezené dopravní značky. Práce byla zpracována tak, aby byla zajištěna detekce všech důležitých dopravních značení ve třech základních barevných kombinacích platných dle Ministerstva dopravy České republiky. Výsledkem je zdrojový kód pro program MATLAB.
|
|
|
Model dopravní situace
Dvořák, Michal ; Petyovský, Petr (oponent) ; Horák, Karel (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá identifikací parametrů potřebných pro fyzickou realizaci modelu dopravního kamerového systému. Tyto informace jsou pak využity k návrhu a konstrukci modelu, který bude schopný simulovat důležité dopravní situace. Pozornost je pak věnována schopnosti modelu přijímat instrukce s pomocí k tomuto účelu implementovaného komunikačního rozhraní. Práce se poté zabývá vytvořením aplikačního rozhraní, které umožní ovládání skupiny kamer a získání obrazu z nich. Vlastnosti aplikace jsou takové, aby umožnily budoucí využití kamer pro měření úsekové rychlosti a detekci průjezdu na červenou.
|
|
|
Lokomoční identifikace osob
Pražák, Ondřej ; Richter, Miloslav (oponent) ; Horák, Karel (vedoucí práce)
Práce se zabývá studiem pohybu člověka a jejím použitím při identifikaci. Dále uvádí charakteristické vlastností chůze a běhu člověka a faktory, které je ovlivňují. Praktickou částí je vytvoření programu řešící uvedenou problematiky, jehož vstupem je video sekvence, obsahující boční pohled na pohybujícího se člověka. Program určuje souřadnice kloubů dolních končetin a sestavuje lokomoční charakteristiky pohybu. Identifikace, se provádí pomocí korelace, která stanový podobnost jednotlivých průběhů.
|
|
|
Rozpoznávání vzorů
Pelc, Matěj ; Richter, Miloslav (oponent) ; Horák, Karel (vedoucí práce)
Tato práce představuje algoritmus rozpoznávaní dopravních značek v obraze při dobrých světelných podmínkách. Využívá metodu segmentace na základě barev pro nalezení červených dopravních značek. K identifikaci jednotlivých tvarů je využita metoda rychlé radiální symetrie FRS. Na základě této metody jsou dopravní značky děleny do čtyř tříd.
|
|
|
Pracoviště termovize
Zeman, Martin ; Horák, Karel (oponent) ; Richter, Miloslav (vedoucí práce)
Práce obsahuje přehled fyzikálních vlastností, týkajících se termovize a snímání infračerveného záření a podrobného popisu měřicí soustavy. Dále jsou zmíněny konkrétní příklady použití termovize v praxi. V druhé části práce je proveden průzkum trhu s termokamerami, včetně jednotlivých výrobců, modelů, jejich vlastností a cen. Termokamera, která byla pro tuto práci používána (Guide EasIR-4), je rozebrána podrobně. Závěrem práce je návrh několika úloh vhodných pro cvičení vyučovaných předmětů počítačového vidění, včetně konkrétního návrhu pracovišť a řešení, a návrh tří zadání pro bakalářské nebo diplomové práce, včetně ověření řešitelnosti.
|
|
|
Vizuální navigace vozidla
Jaššo, Kamil ; Richter, Miloslav (oponent) ; Horák, Karel (vedoucí práce)
Práca pozostáva z rešerše známych riešenĂ navigácie autonĂłmne riadenĂ©ho vozidla. V práci sĂş hlbšie popĂsanĂ© moĹľnosti riadenia takĂ©hoto vozidla, a vyuĹľitie snĂmaÄŤov v autonĂłmne riadenĂ˝ch vozidlách. Z rĂ´znych typov snĂmaÄŤov sĂş vybranĂ© dva typy, ktorĂ© sĂş najvhodnejšie pre vizuálnu navigáciu vozidla. V práci je ô€„‡alej hlbšie popĂsaná funkcia a spĂ´sob vyuĹľitia tĂ˝chto dvoch typov snĂmaÄŤov pri vizuálnej navigácii vozidla. Súčasô€„˘ou práce je taktieĹľ program, schopnĂ˝ zĂskaô€„˘ a uloĹľiô€„˘ dáta z vybranĂ˝ch snĂmaÄŤov.
|
|
|
Using the image sensor for the identification of defects
Rybár, Vladimír ; Horák, Karel (oponent) ; Bejček, Ludvík (vedoucí práce)
The thesis focuses on the use of cameras for detection of faults. The first part explains the basic concepts concerning the function of cameras and basic instruments of optical inspection. In the following part, various methods for programming the same inspection are shown. Data export for robotic arm is also programmed in desired shape. The programs are verified in a GUI from manufacturers Banner Engineering and Cognex. The proposed program is also verified using camera by manufacturer Banner Engineering. Thesis is concluded by processing and evaluation of different methods of programming, highlighting the advantages/disadvantages of using certain tools.
|
|
| |
host ::
RSS.