|
|
Automatic evaluation of fermentation degree of cocoa beans
Sedlmajer, Jakub ; Kůdela, Jakub (oponent) ; Škrabánek, Pavel (vedoucí práce)
Standard method for visual evaluation of the cocoa beans fermentation degree is cut-test. In this test cocoa beans are split into halves and high-skilled specialist evaluates them. As the amount of processed cocoa is significant, automation of this process by machine vision is inevitable. This thesis deals with this issue by proposing of an automated process and software tools to make it possible and effective.
|
|
|
Návrh a virtuální zprovoznění výukové robotické buňky
Novák, Štěpán ; Bražina, Jakub (oponent) ; Vetiška, Jan (vedoucí práce)
Tato diplomová práce pojednává o vytvoření virtuálního zprovoznění demonstračního programu strojového vidění v edukační robotické buňce. První část práce se zabývá teorií v oblasti robotiky, virtuálního zprovoznění a strojového vidění. V druhé části byl vytvořen systémový rozbor řešeného problému. Třetí část práce obsahuje návrh celku robotické buňky. Ve čtvrté části je popsán návrh jednotlivých částí buňky, tvorba programu a samotné virtuální zprovoznění buňky.
|
|
|
Inovace stávajícího řešení podávacího zařízení v kontextu automatizované a robotizované pracovní stanice
Porubský, Radek ; Marek, Jiří (oponent) ; Knoflíček, Radek (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá návrhem nové verze výrobně-montážního uzlu, který je součástí automatizované a robotizované pracovní stanice pro montáž výrobku. Hlavním cílem úprav původního řešení je odstranění problémů stávajícího řešení a aplikace inovací pro zefektivnění pracovního procesu zařízení. Hlavní úpravou původního řešení je náhrada miskových vibračních podavačů v kombinaci s lineárními vibračními podavači flexibilním podávacím systémem s kamerou a robotem. V práci je popsán postup návrhu nového řešení uzlu, které odstraňuje problémy stávajícího řešení a zároveň přichází s novými inovacemi. Vyřešením problémů původního řešení a zavedením inovací je zvýšena spolehlivost, rychlost a plynulost pracovního procesu stroje. Součástí práce je mimo jiné také výkresová dokumentace, analýza rizik a cenová kalkulace.
|
|
|
Metody stabilizace polohy dronu pomocí obrazových dat
Koukal, Ondřej ; Raichl, Petr (oponent) ; Janoušek, Jiří (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se věnuje návrhu systému pro stabilizaci bezpilotního letadla. Účelem tohoto systému je na základě obrazových dat ze dvou kamer v reálném čase určovat přesnou polohu bezpilotního letadla v prostoru. V teoretické části jsou popsané metody zpracování obrazu a algoritmus pro určení polohy bezpilotního letadla. V praktické části je popsána realizace a testování systému.
|
|
|
Robotický výběr 2D objektů z kontejneru
Velen, Bohumil ; Parák, Roman (oponent) ; Matoušek, Radomil (vedoucí práce)
V předložené diplomové práci je řešena specifická problematika automatizace výroby. Konkrétně se v tomto případě jedná o výběr 2D dílu z kontejneru pomocí robotu. Práce stručně prezentuje jak široké možnosti, které jsou na trhu v tomto ohledu nabízeny, tak konkrétní sestavení a naprogramování robota, který dokáže identifikovat díl, uchopit ho a manipulovat s ním tak, aby se dostal do požadované pozice. V práci jsou prezentovány a dokumentovány výsledky identifikace a manipulace s několika 2D díly. Tyto experimenty prokázaly účinnost řešení a praktickou výkonnost užitého systému strojového vidění a kolaborativního robotu ABB YuMi. Tímto způsobem byla rovněž ukázána cesta k řešení obdobných úloh manipulace v dalších možných průmyslových aplikacích.
|
|
|
Strojové vidění pro robotizované výrobní systémy
Svoboda, Tomáš ; Šubrt, Kamil (oponent) ; Vetiška, Jan (vedoucí práce)
V první části práci se nachází rešerše komponent a zpracování obrazu aplikací strojového vidění v průmyslu. Popsány jsou parametry potřebné ke kvalitní akvizici snímků a vybrány algoritmy programů pro vyhodnocení snímků v praxi. Praktická část se soustředí na popis modelové úlohy kontroly Braillova písma na obalech léků. Obsahuje postup návrhu při výběru komponent, nastavení parametrů a program pro zpracování obrazu. Úloha je rozdělena do dvou fází, kdy v první se jedná o statické testování bez pohybu testovacích vzorků, a v druhé fázi se pohyb realizuje pomocí ventilátoru simulující pohyb na dopravníku.
|
|
|
Detekce objektů na včelím plástu a spadových podložkách mobilním telefonem
DĚD, Lukáš
Bakalářská práce se zabývá zdokonalením převzatých řešení, zabývajících se detekcí včelí matky a počítáním spadu roztoče Varroa destructor. Tato zdokonalená řešení jsou implementována do mobilní aplikace pro zařízení s operačním systémem Android. Dále se tato práce zabývá prozkoumáním metod detekce krátkověkých a dlouhověkých včel. Teoretická část obsahuje popis použitých metod z oblasti strojového vidění a konvolučních neuronových sítí. V praktické části je pak popsáno prostředí a technologie, pomocí kterých byly metody popisované v teoretické části implementovány a také průběh portace výsledných modelů na mobilní platformu.
|
|
|
Identifikace železničních vozů na základě obrazové informace
ŠEPS, Pavel
Tato magisterská práce se zaměřuje na návrh a vytvoření systému pro identifikaci železničních vozů na základě identifikační informace, která se nachází na boku každého vagónu. Popisuje nalezení optimálního předzpracování nalezeného snímku, porovnání OCR služeb, nalezení vhodných technologií a vyhodnocení kvality vytvořené aplikace. Součástí práce je také popis stávajících řešení, popis vývoje a funkčnosti aplikace. Pro získání snímků vozů je navržena a sestavena fotopast, která je umístěna v blízkosti vlakového kolejiště. K nalezení identifikačních informací byla naučena vlastní neuronová síť. Pro vytvoření testovacích a trénovacích množin určených k učení neuronové sítě, byla vytvořena vlastní anotační aplikace. Tuto neuronovou síť implementuje aplikace pro identifikaci železničních vozů. Aplikace také využívá služby Azure pro OCR. Identifikační aplikace je určena k automatizaci manuálního procesu. Systém je připravený pro použití v reálném provozu.
|
|
|
Rybí biometrie s využitím metod počítačového vidění
BEKKOZHAYEVA, Dinara
Nejpoužívanější metodou identifikace ryb je jejich značkování. Značkování je invazivní metoda identifikace ryb, která může rybám způsobit zranění a stres, což vede k zvýšení jejich úmrtnosti. Invazivní značkování je časově náročný a nákladný způsob identifikace. Nevýhody této metody jsou zřejmé. Možnou alternativou invazivní identifikace je neinvazivní identifikace z digitálních fotografií ryb. Jedná se o levné a rychlé řešení, které ryby nestresuje. Tento postup se používána při klasifikaci jednotlivých druhů. Identifikací jednotlivých ryb se ale zabývá pouze pár studií. Popsané výhody nás motivovali k práci na individuální identifikaci ryb ze snímků jako náhradě za značkování ryb. Provedli jsme sérii experimentů, které dohromady tvoří komplexní výzkum ověřující identifikaci jednotlivců pro různé druhy ryb, různé podmínky sběru dat a dlouhodobou možností identifikace založenou na obrázcích. První experiment je popsán v kapitole 2, kdy jsme provedli test identifikace jedinců okrasných ryb Sumatra barb Puntigrus tetrazona v akváriu. Ryby se volně pohybovaly v akváriu s vodou a bylo použito zelené pozadí k segmentaci ryb. V tomto experimentu bylo použito celkem 43 jedinců. Úspěšnost identifikace byla 100 % a prokázala použitelnost navržené metody pro další vývoj. Dalším krokem bylo zvýšení počtu ryb na 330 a otestování dlouhodobé stability vzorů použitých pro identifikaci. V této studii jsme použili komerčně významný druh ryb: lososa atlantického Salmo salar. Testovali jsme různé viditelné vzory na těle ryb, jako jsou tečky na těle (kapitola 3) a oční duhovka (kapitola 5). Obrázky vzorů byly fotografovány po dobu šesti měsíců pro ověření jejich stability. V této studii byly testovány různé podmínky sběru dat. Byly pořízeny snímky ryb pod vodou a mimo vodu ve foto stanu pro stanovení vlivu kvality dat na úspěšnost identifikace. Vytvořili jsme dvě metody pro identifikaci. Specializovaná metoda pro parametrizaci polohy teček na těle dosáhla dlouhodobé úspěšnosti 100%. Obecná metoda využívající parametrizaci textury dosáhla úspěšnosti 95%. Stabilita vzoru v oku se ukázala jako velmi nízká pro dlouhodobou identifikaci. Poslední experiment našeho výzkumu (kapitola 4) byl proveden s cílem otestovat, zda je možné použít vytvořenou metodu pro druhy ryb, které nemají na těle žádný zjevný vzor (tečky či pruhy). K prokázání této hypotézy byl v této studii použit mořský okoun Dicentrarchus labrax a kapr obecný Cyprinus carpio. Celkem bylo vyfotografováno 300 mořských okounů a 32 kaprů mimo vodu. Společně s krátkodobým experimentem jsme shromáždili dlouhodobá data (dva měsíce pro mořského okouna a čtyři měsíce pro kapra). Pro identifikaci byly testovány různé části těla (boční čára, vzor šupin, skřele). Úspěšnost identifikace byla pro oba druhy 100% a bylo prokázáno, že metodu je možné využít i pro druhy bez zjevného vzoru. Pro okouna byla nositelem unikátnosti postranní čára a pro kapra to byl vzor samotných šupin. V rámci svého výzkumu jsem vytvořila automatickou metodu pro detekci a identifikaci ryb využívající vzory na těle ryb pro jednoznačnou identifikaci. Metoda funguje se 100% úspěšností jak pro druhy ryb s jasnými vzory na těle, tak pro druhy bez těchto vzorů. Prokázala jsme i dlouhodobou stabilitu těchto vzorů pro identifikaci jednotlivců stejného druhu. Vytvořená metoda může být použita jako náhrada aktuálně používané invazivní metody značkování ryb. Všechna data získaná v rámci experimentů jsou nabízena v rámci otevřeného přístupu pro další rozvoj této oblasti výzkumu.
|
|
|
Computer Vision for Autonomous Vehicles
Lečbych, Michal ; Škrabánek, Pavel (oponent) ; Shehadeh, Mhd Ali (vedoucí práce)
Perceptive systems in autonomous cars are a heavily researched topic these days and an essential part of making fully autonomous vehicles possible. First, we make a short summary of the development of such a system, then we explain different approaches to make these systems possible, and we focus on object detection, as this will be the main part of our own created perceptive system. A new model for object detection is implemented, and some additional parts like distance estimation and lane detection are added.
|
host ::
RSS.