|
|
Strukturální metody identifikace objektů pro řízení průmyslového robotu
Minařík, Martin ; Šlapal, Josef (oponent) ; Konečný, Vladimír (oponent) ; Šťastný, Jiří (vedoucí práce)
Tato dizertační práce se zabývá využitím strukturálních metod identifikace objektů pro řízení průmyslového robotu. Nejprve je popsán současný stav znalostí v dané oblasti, tedy celý proces rozpoznávání objektů pomocí metod klasické syntaktické analýzy. Největší nevýhodou je nemožnost rozpoznávat objekty, jejichž digitalizovaný obraz je nějakým způsobem porušen či zkreslen (díky nadměrnému šumu nebo poruchám obrazu), tedy deformován. Pro rozpoznávání deformovaných objektů jsou dále popsány metody využívající strukturálního popisu pro jejich rozpoznávání – metody pro stanovení vzdáleností mezi atributovými popisy obrazů. Vlastní jádro celé práce spočívá až v kapitole 5, kde jsou popsány deformační gramatiky, jež jsou schopny popsat všechny možné deformace objektu. Komplikací při jejich analýze je nejednoznačnost deformační gramatiky, která snižuje efektivitu analýzy. Dále je věnován prostor výběru a modifikaci vhodného parseru schopného efektivně analyzovat deformační gramatiku. Popsány jsou tři typy parseru: modifikovaný Earlyho parser, modifikovaný Tomita parser a modifikovaný hybridní LRE(k) parser. Pro Earlyho parser je popsán efektivní způsob jeho implementace. Nezbytnou součástí rozpoznávání objektů je zajištění invariancí, čímž se tato práce též detailně zabývá. Závěrem jsou uvedeny výsledky popsaných algoritmů (úspěšnost a rychlost rozpoznávání deformovaných objektů) a je popsáno navržené testovací prostředí a algoritmy v něm implementované. V závěru jsou shrnuty zjištěné možnosti deformačních gramatik a jejich výsledky.
|
|
|
Strukturální metody identifikace objektů pro řízení průmyslového robotu
Minařík, Martin ; Šlapal, Josef (oponent) ; Konečný, Vladimír (oponent) ; Šťastný, Jiří (vedoucí práce)
Tato dizertační práce se zabývá využitím strukturálních metod identifikace objektů pro řízení průmyslového robotu. Nejprve je popsán současný stav znalostí v dané oblasti, tedy celý proces rozpoznávání objektů pomocí metod klasické syntaktické analýzy. Největší nevýhodou je nemožnost rozpoznávat objekty, jejichž digitalizovaný obraz je nějakým způsobem porušen či zkreslen (díky nadměrnému šumu nebo poruchám obrazu), tedy deformován. Pro rozpoznávání deformovaných objektů jsou dále popsány metody využívající strukturálního popisu pro jejich rozpoznávání – metody pro stanovení vzdáleností mezi atributovými popisy obrazů. Vlastní jádro celé práce spočívá až v kapitole 5, kde jsou popsány deformační gramatiky, jež jsou schopny popsat všechny možné deformace objektu. Komplikací při jejich analýze je nejednoznačnost deformační gramatiky, která snižuje efektivitu analýzy. Dále je věnován prostor výběru a modifikaci vhodného parseru schopného efektivně analyzovat deformační gramatiku. Popsány jsou tři typy parseru: modifikovaný Earlyho parser, modifikovaný Tomita parser a modifikovaný hybridní LRE(k) parser. Pro Earlyho parser je popsán efektivní způsob jeho implementace. Nezbytnou součástí rozpoznávání objektů je zajištění invariancí, čímž se tato práce též detailně zabývá. Závěrem jsou uvedeny výsledky popsaných algoritmů (úspěšnost a rychlost rozpoznávání deformovaných objektů) a je popsáno navržené testovací prostředí a algoritmy v něm implementované. V závěru jsou shrnuty zjištěné možnosti deformačních gramatik a jejich výsledky.
|
host ::
RSS.