|
|
Jednoduše konfigurovatelný kontrolní kamerový systém pro průmyslové aplikace
Andrla, Ondřej ; Špaňhel, Jakub (oponent) ; Španěl, Michal (vedoucí práce)
Cílem této práce je vytvořit prototyp jednoduše konfigurovatelného kamerového systému, sloužícího ke kontrole výrobků na automatizované montážní lince. Práce je zvláště zaměřena na problematiku detekce LED. Detekována je jejich samotná přítomnost ve snímku a dále systém vyhodnocuje, zda LED svítí, a pokud ano, tak jakou barvou. Výsledné řešení umožňuje uživateli jednoduše definovat kontrolní metriky pro vyhledávaní kruhových objektů v obraze, a to pomocí konfigurační aplikace s grafickým uživatelským rozhraním. Příslušná konfigurace se ukládá do souboru ve formátu JSON. Dále byl implementován runtime, který na základě konfigurace samostatně zpracovává záznam z kamery, kontroluje výrobky a podává o nich zprávy dalším součástem systému. K detekci objektů v obraze systém využívá Houghovu kruhovou transformaci. K otestování efektivnosti systému byl vytvořen datový soubor za pomoci nástroje FitKit s maticí LED. Při testování runtime na datovém souboru se podařilo dosáhnout celkové správnosti detekce LED 97,79%.
|
|
|
Jednoduše konfigurovatelný kontrolní kamerový systém pro průmyslové aplikace
Andrla, Ondřej ; Špaňhel, Jakub (oponent) ; Španěl, Michal (vedoucí práce)
Cílem této práce je vytvořit prototyp jednoduše konfigurovatelného kamerového systému, sloužícího ke kontrole výrobků na automatizované montážní lince. Práce je zvláště zaměřena na problematiku detekce LED. Detekována je jejich samotná přítomnost ve snímku a dále systém vyhodnocuje, zda LED svítí, a pokud ano, tak jakou barvou. Výsledné řešení umožňuje uživateli jednoduše definovat kontrolní metriky pro vyhledávaní kruhových objektů v obraze, a to pomocí konfigurační aplikace s grafickým uživatelským rozhraním. Příslušná konfigurace se ukládá do souboru ve formátu JSON. Dále byl implementován runtime, který na základě konfigurace samostatně zpracovává záznam z kamery, kontroluje výrobky a podává o nich zprávy dalším součástem systému. K detekci objektů v obraze systém využívá Houghovu kruhovou transformaci. K otestování efektivnosti systému byl vytvořen datový soubor za pomoci nástroje FitKit s maticí LED. Při testování runtime na datovém souboru se podařilo dosáhnout celkové správnosti detekce LED 97,79%.
|
|
|
Retinal Vessel Segmentation in Fundus Images
Andrla, Ondřej
Segmentation of retinal vessel system plays an important role in the analysis of retinal images. In this contribution, I have used the segmentation method based on morphological image analysis. The product of this method is a final binary representation of blood vessel tree. The outcome of my work is the computer program for automatic vessel segmentation. The method was tested by standardized images from VUT database.
|
host ::
RSS.