|
|
Klasifikace detekovaných vad
Janošík, Zdeněk ; Petyovský, Petr (oponent) ; Honec, Peter (vedoucí práce)
V této diplomové práci je popsán postup návrhu a realizace klasifikátoru vad detekovaných při konečné fázi výroby netkané textilie. Úvod práce je věnován analýze možností při zpracování a klasifikaci obrazu. Navazuje část, kde je popsán postup při segmentaci vad obrazu a extrakce příznakového vektoru, dále popis realizace klasifikátoru a přehled dosažených výsledků klasifikace na reálných snímcích detekovaných vad.
|
|
|
Detekce a rozpoznání dopravního značení
Dvořák, Michal ; Richter, Miloslav (oponent) ; Honec, Peter (vedoucí práce)
Cílem práce je vytvoření algoritmů pro detekci a rozpoznání dopravních značek v obraze. Výsledný program bude zpracovávat reálná data z kamery zabudované v automobilu. Z tohoto důvodu je důraz kladen na spolehlivost detekce a optimalizaci, která povede k minimalizaci využití výpočetních prostředků a schopnost rozpoznávání v reálném čase.
|
|
|
Měření mechanických veličin s podporou CCD kamer
Marek, Petr ; Richter, Miloslav (oponent) ; Havlíková, Marie (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá typy a vlastnostmi digitálních kamer používaných v průmyslu. Dále jsou zde zmíněny oblasti použití kamer v automobilovém průmyslu. Byla vytvořena rešerše průmyslových kamer na trhu. V další části je popsáno hardwarové propojení kamery Basler acA 1300-60gc a měřící platformy cDAQ 9178. Součástí práce je vytvoření systému pro synchronizaci snímání kamery a měření dat. V poslední části je vypracován program pro zpracování obrazu a určení úhlu natočení volantu.
|
|
| |
|
|
Zpracování obrazu v systému Android - odečet hodnoty plynoměru
Wertheim, Michal ; Richter, Miloslav (oponent) ; Honec, Peter (vedoucí práce)
Diplomová práce se zabývá návrhem zpracování obrazu v systému Android. Volbou vývojového prostředí a jeho implementací. Pracovní postup řešení problematiky zahrnuje vytvoření aplikace a grafického uživatelského rozhraní. Text zahrnuje popis funkcionality aplikace, komunikace s fotoaparátem, uložení a načítání dat. Dále popisuje použité algoritmy a metody zpracování obrazu pro detekci hodnot plynoměru.
|
|
|
Tvorba 3D modelů
Musálek, Martin ; Horák, Karel (oponent) ; Richter, Miloslav (vedoucí práce)
Práce řeší 3D rekonstrukci objektu pomocí metody nasvícení vzorem. Projektor nasvěcuje měřený objekt definovaným vzorem a dvojice kamer z něj snímá body. Podstavec s objektem se otáčí, a během více měření je objekt sejmut z více úhlů. Body jsou identifikovány z naměřených snímků, transformovány na 3D pomocí stereovidění, spojeny do 3D modelu a zobrazeny.
|
|
|
Visual inspection of transparent products
Matus, Gabriel ; Horák, Karel (oponent) ; Honec, Peter (vedoucí práce)
This project deals with the optical control of welding glass blank. The blank consists two small parts of made of special glass. This blank is an essential part of the measuring device density of oxygen. Measuring device algorithm is based on paramagnetic properties of oxygen. It is a small and precise piece of the whole mechanism therefore the precision and perfection made strict criteria. For checking compliance with those criteria, developed a computer program written in C# programming language. Its task is to rule on perfection produced parts. It also serves to back up data on individual production units.
|
|
|
Rozpoznávání textu z obrazových dat
Marinič, Michal ; Uher, Václav (oponent) ; Burget, Radim (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá rozpoznáváním textu v obrazových datech s pomocí různých metod, které jsou využity ke klasifikaci neznámých objektů v obraze. V první teoretické části se práce zaměřuje na vysvětlení všech důležitých částí systému pro optické rozpoznávání znaků. Praktická část práce popisuje ukázku segmentace obrazu, realizaci umělé neuronové sítě pro rozpoznávání obrazových dat a vytvoření jednoduché trénovací množiny dat pro vyhodnocení této sítě. Rovněž popisuje proces trénování nástroje Tesseract a jeho implementaci v jednoduché aplikaci EasyTessOCR pro rozpoznávání znaků.
|
|
|
Vyhledávání objektů v obraze na základě předlohy
Novák, Pavel ; Mašek, Jan (oponent) ; Burget, Radim (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá detekcí objektů v obraze na základě předlohy. Hlavním přínosem práce je nová metoda extrakce příznaků histogramu orientovaných gradientů používající sadu komparátorů pro extrakci dat. V práci jsou popsány použité metody komparace a extrakce. Hlavní část je věnována především metodě histogramu orientovaných gradientů, ze které vycházíme. V práci je užita malá sada trénovacích obrazů (celkem 100) ověřená křížovou validací, následně ověřená na reálných scénách. Dosažená úspěšnost křížové validace je až 98% pro SVM algoritmus.
|
|
| |
host ::
RSS.