|
|
Segmentation of hyperspectral images of lizards
Kotrys, Kryštof ; Parák, Roman (oponent) ; Škrabánek, Pavel (vedoucí práce)
This master's thesis focuses on creating a data processing system for segmentation of hyperspectral images of lizards living in the Czech Republic. The first part of the thesis contains a survey of existing image segmentation methods, information about hyperspectral imagery and convolutional neural network theory. The second part proposes a data processing pipeline that creates image segmentation masks for the assigned dataset, as well as presents achieved results.
|
|
|
Sample divider optimized for a specified group of bulk goods
Rolný, Jakub ; Nevoral, Tomáš (oponent) ; Škrabánek, Pavel (vedoucí práce)
This thesis concerns the development of an adjustable sample divider for seeds of different sizes and shapes. Its purpose is to produce representative samples of fractions set by the operator from the input material to be sampled. The main objective was to develop and test this type of sample divider. The sample divider was developed based on a mini conveyor belt with a sampling flap positioned at the end of the conveyor belt where the material is sampled into the sample and remaining material boxes. Four different types of conveyor feeders were developed and tested for the sample divider. The results of the test indicated that version C of the conveyor feeder gave the best results. In conclusion, the adjustable sample divider facilitates the production of representative samples of different seeds on a single piece of equipment, as opposed to the use of multiple commercially available sample dividers designed for specific sizes and shapes of material particles.
|
|
|
Vizuální inspekce povrchové úpravy s využitím strojového vidění
Tsarykau, Matsvei ; Sujová, Sára (oponent) ; Škrabánek, Pavel (vedoucí práce)
Automatizovaná vizuální inspekce povrchových úprav představuje základní výzvu, která je řešitelná integrací systémů strojového vidění. Tato práce si klade za cíl analyzovat, navrhnout, implementovat a otestovat takový systém. Navržený systém zahrnuje výběr vhodného hardwaru, návrh jeho umístění vzhledem k cílovému objektu a formulaci algoritmu pro zpracování obrazových dat, která jsou systémem zachycena. Kromě toho tvoří nedílnou součást testovací fáze hodnocení kvality klasifikace objektů.
|
|
|
Automatic identification of tree pests based on image data
Balko, Marek ; Juříček, Martin (oponent) ; Škrabánek, Pavel (vedoucí práce)
This thesis focuses on utilizing image data of tree trunk damage to train a classifier for recognizing species of tree pests that caused this damage. The classifier is designed as a convolutional neural network. To successfully train the model, a preprocessing step - the sub-image generator - was employed before the classifier. This generator creates training data of suitable dimensions by cropping from the original data. The resulting data retains important details for network training. Two methods for generating training sub-images were proposed for the sub-image generator - the Grid division method and the Elliptic division method. Both of these methods can be successfully used to train the classifier for tree pest recognition based on image data of tree damage with comparable model accuracy. The Elliptic division method is more flexible and less time-consuming for preprocessing training data.
|
|
|
Detekce semi-strukturovaně rozmístěných polotovarů z plochy pomocí metod umělé inteligence
Zmrzlý, Jan ; Škrabánek, Pavel (oponent) ; Juříček, Martin (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá problematikou strojového vidění v kontextu Průmyslu 4.0, s důrazem na detekci semi-strukturovaně rozmístěných objektů z plochy. V první části práce jsou probrány teoretické aspekty úlohy, včetně vybraných algoritmů strojového vidění a využití neuronových sítí v této oblasti. Dále je provedena rešerše dostupných metod pro řešení tohoto problému, jakož i současného stavu robotické buňky EDUset ONE s ohledem na strojové vidění. Na základě analýzy je navrženo hardwarové řešení v podobě kamery, osvětlení a dalších komponent. Následně je proveden návrh a implementace různých metod detekce více druhů objektů, s důrazem na modularitu, efektivitu a přesnost. V závěru práce jsou tyto metody porovnány a je ověřena funkčnost v interakci s reálnou robotickou buňkou.
|
|
|
Compensation of distortions caused by movements of objects scanned by a line scan camera
Szabó, Michal ; Shehadeh, Mhd Ali (oponent) ; Škrabánek, Pavel (vedoucí práce)
This master’s thesis focuses on compensating for distortions in data of lizards obtained via a line scan camera (LSC) that captures ultraviolet (UV) wavelengths. Breathing movements during scanning cause distortions in the lizard’s trunk width, affecting the Ąnal LSC image. The thesis proposes image processing methods to adjust these distortions, including contour extraction, interpolation, and evaluation using a reference image. The methodology aims to minimize the difference between the adjusted LSC image and the reference image.
|
|
|
Detekce buněk ve snímcích zachycených pomocí mikroskopie
Hubálek, Michal ; Štursa, Dominik (oponent) ; Škrabánek, Pavel (vedoucí práce)
Cílem diplomové práce bylo vytvořit aplikaci automaticky detekující zdravé buňky kardiomyocytů ze snímků zachycených konfokálním mikroskopem. Práce vznikla na základě konkrétních potřeb výzkumníků ze Slovenské akademie věd, kterým usnadní práci a ušetří čas, protože doposud musejí snímky vyhodnocovat a hledat vhodné buňky ručně. Pro detekci je použita konvoluční neuronová síť RetinaNet, která byla implementována do uživatelsky přívětivé desktopové aplikace. Aplikace také automaticky zaznamenává a ukládá souřadnice detekovaných buněk využitelné pro snímání buněk ve vyšší obrazové kvalitě. Další výhodou vytvořené aplikace je univerzálnost, která umožňuje natrénovat detekci i na jiných datech, čímž je použitelná i na dalších detekčních projektech. Výsledkem práce je funkční, samostatně spustitelná a intuitivní aplikace, která je připravena k použití výzkumníky.
|
|
|
Laboratorní úloha s regulací teploty
Telecký, Jakub ; Škrabánek, Pavel (oponent) ; Němec, Zdeněk (vedoucí práce)
Tato práce pojednává o regulaci a variantách, které lze k tomu využít. V teoretické části jsou proto uvedeny základní pojmy z oblasti automatizace a regulátorů. Hlavní částí je praktická část. Ze zakoupených částí je složena regulovaná soustava, kterou je nutno správně nastavit. Pomocí identifikace soustavy a známých postupů jsou sestaveny vzorové ukázky, jak regulátor co nejlépe nastavit. Výsledkem je ukázková laboratorní úloha, kterou si mohou studenti automatizace vyzkoušet a získat zkušenosti s metodami nastavování regulátoru.
|
|
|
Detekce více objektů s využitím počítačového vidění
Maršala, Štěpán ; Škrabánek, Pavel (oponent) ; Parák, Roman (vedoucí práce)
Cílem bakalářské práce je navrhnout a prakticky zrealizovat řídící algoritmus pro detekci objektů různých tvarů, barev a velikostí. Práce je rozdělena do pěti kapitol. První kapitola obsahuje rešerši dosavadního poznání v oblasti strojového vidění. Druhá kapitola popisuje funkce a využití open source knihovny OpenCV, která je použitá v praktické části práce. Praktická část začíná kapitolou shrnující použitou techniku. Následuje kapitola, která popisuje samotnou úlohu třídění objektů. Jsou zde popsány všechny technické aspekty a vysvětleny problémy, které bylo nutno překlenout. V poslední kapitole najde čtenář zprávu o zrealizování praktické části práce v laboratoři. Shrnutí výsledků laboratorního experimentu a celkového poznání je v závěru samotné práce.
|
|
|
Vyhodnocování terčů na střelnici s využitím obrazových dat
Sujová, Sára ; Šťastný, Jiří (oponent) ; Škrabánek, Pavel (vedoucí práce)
V práci je popísaný návrh a implementácia systému strojového videnia pre vyhodnocovanie terčov na strelnici s využitím obrazových dát. Program rešpektuje obmedzenia vychádzajúce z bezpečnostných opatrení stanovených prevádzkovateľom strelnice a používa jednotný a nemenný systém osvetlenia a umiestnenia fotoaparátu. Práca pozostáva z niekoľkých častí. Prvou časťou je vytvorenie datasetu a jeho anotácia. Druhou časťou je vytvorenie programu. Do programu vstupuje fotografia terča, ktorá je vo fáze predspracovania vhodne upravená a rozdelená na podoblasti. Tieto podoblasti sú následne iteratívne spracované sieťou U-NET, ktorá produkuje segmentačné mapy, ktoré sú následne spojené do výslednej mapy. Z tejto mapy sú získané pozície detekovaných priestrelov. V poslednej časti programu je získané bodové hodnotenie streľby.
|
host ::
RSS.