Národní úložiště šedé literatury Nalezeno 1 záznamů.  Hledání trvalo 0.00 vteřin. 
Automatizace videoextenzometrů s využitím metod umělé inteligence
Leinweber, Vít ; Adamec, Tomáš (oponent) ; Ščerba, Bořek (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá automatizací použití videoextenzometrů s využitím metod umělé inteligence, a to konkrétně implementací vhodného algoritmu pro rozpoznání typu měřeného vzorku a umístění vhodného softwarového nástroje do správné polohy na vzorek v reálném čase. V teoretické části práce je popsána digitální korelace obrazu, počítačové vidění se zaměřením na rozpoznávání objektů v obraze a strojové učení se zaměřením na hluboké konvoluční neuronové sítě a jejich architektury pro detekci objektů v obraze. Na základě poznatků z teoretické části práce je zvolen algoritmus YOLOv8 jako nejvhodnější pro klasifikaci typu vzorku a určení jeho polohy v reálném čase. V praktické části práce je pomocí databáze výrobce videoextenzometrů vytvořen dataset obsahující tři typy těles určených k detekci. Tento dataset je dále rozšířen o vlastní snímky vzorků a augmentován. Zvolený algoritmus je pomocí vytvořeného datasetu trénován, optimalizován a testován. V rámci optimalizace je použit genetický algoritmus a náhodné prohledávání prostoru hyperparametrů. Nejlepší natrénované modely algoritmu YOLOv8 jsou navzájem porovnány na dvou testovacích množinách, a je vybrán nejlepší z nich. Dále je popsána práce s tímto modelem jako detektorem integrovaným do příslušného softwaru pro práci s videoextenzometry. Na závěr je navržen postup na korekci vlivu nezarovnaných vzorků na snímcích vstupujících do detektoru.

Chcete být upozorněni, pokud se objeví nové záznamy odpovídající tomuto dotazu?
Přihlásit se k odběru RSS.