Search the digital library catalog

Abstract: V magistrski nalogi smo zasnovali cenovno ugodno rešitev za zajem slike in odkrivanje napak pri 3D tisku več enakih izdelkov. Najprej smo na kratko pregledali osnove 3D tiska in strojnega vida. Za zajem slike smo izbrali cenovno dostopen komercialni 1D linijski slikovni senzor, ki ne povzroča popačenja leče. Na podlagi meritev smo preučili delovanje tovrstnega senzorja, izdelali tiskano vezje in krmilni program za DSP mikrokrmilnik. Ustvarili smo vtičnik za rezalnik Ultimaker Cura, ki v sloje tiskanega izdelka doda G-kodo za izvajanje skeniranja, ter izdelali program za detekcijo napak. Program temelji na metodi primerjanja zajetih slik prvega uspešnega tiska s slikami nadaljnjih. Potrdili smo, da program uspešno zazna večino napak in ustrezno prekine proces 3D tiskanja.
Keywords: Strojni vid, CIS senzor, 3D-tisk, STM32, Python, G-koda, Duet3D, OpenCV, Altium, C++, Ultimaker Cura
Published in DKUM: 22.09.2022; Views: 500; Downloads: 78
Full text (6,37 MB)

Abstract: V magistrskem delu smo reševali problem preverjanja kakovosti površin rebričenih obdelovancev z uporabo strojnega vida. Na kratko smo predstavili področje računalniškega vida s tremi algoritmi primerjanja oblik (SIFT, SURF in ORB). Izdelali smo prototipni sistem za nadzor kvalitete rebričenja s pomočjo strojnega vida. Zajete slike je procesiral računalnik Raspberry Pi model 1 B+, ki ga je operiral operacijski sistem Raspbian. Obdelovanci so bili osvetljeni z dvema belima visoko svetilnima LED diodama. Sliko je zajela standardna CMOS Raspberry Pi kamera s 5 MP. Izdelali smo računalniški program v programskem jeziku Python z uporabo standardnih modulov in knjižnice OpenCV. Primerjali smo uspešnost in čas procesiranja vseh treh algoritmov primerjanja oblik. Vsi algoritmi so 100 % uspešno ločili ustrezne obdelovance od neustreznih. Najkrajši čas procesiranja je imel program z algoritmom ORB, na drugem mestu SURF in na zadnjem mestu SIFT. Ocenili smo materialne stroške prototipnega sistema, ki znašajo 87 €.
Keywords: strojni vid, računalniški vid, preverjanje kvalitete, OpenCV, Python, rebričenje, SIFT, SURF, ORB
Published in DKUM: 07.08.2017; Views: 1599; Downloads: 316
Full text (3,64 MB)

Abstract: V tem delu je opisan postopek za določitev zunanjih koordinat objekta z uporabo dveh kamer in pomočjo metod strojnega vida. Sistem na ta način omogoča brezstično določitev zunanjih koordinat objekta oz. aktivnega markerja. Izdelali smo dva markerja in preizkusili njuno točnost določanja zunanjih koordinat. Pridobljeno znanje iz prvega sklopa dela smo uporabili še za določanje zunanjih koordinat orientacije glave. V začetnih poglavjih so opisane osnove digitalne fotografije in teoretično ozadje popačitev, ki so prisotne ob zajetju slike s kamero. Opisan je tudi postopek modeliranja omenjenih popačitev. Naslednja poglavja zajemajo pristop in načrtovanje sistema z markerjem. Pri tem je največji izziv predstavljala ocena točnosti pozicije in ocena hitrosti sledenja markerja. V nadaljevanju je opisana še metoda, izračuna zunanjih koordinat orientacije glave, ter problemi, ki so se pojavili med samim delom. Na koncu so podani merilni rezultati primerjav obeh markerjev, ter uspešnost določanja pozicije glave.
Keywords: OpenCV, določanje pozicije objekta, kalibracija kamere, določanje orientacije glave
Published in DKUM: 11.12.2015; Views: 1574; Downloads: 258
Full text (3,83 MB)

Abstract: V diplomskem delu so raziskane metode računalniškega vida za avtomatsko prepoznavanje ust iz digitalnih posnetkov, pri čemer so v ospredje postavljeni aktivni modeli. V uvodu so natančneje predstavljeni problem, cilji, omejitve in struktura diplomskega dela. Preučene so tri metode, ki temeljijo na aktivnih modelih: aktivni modeli kontur, aktivni modeli oblike in aktivni modeli izgleda. Poudarek je na slednjima in njuna uporaba je v delu tudi demonstrirana. Predstavljen je nov pristop za detekcijo ustnic, imenovan dvofazni aktivni model izgleda. Za aktivni model izgleda je sintetizirana lastna učna in testna množica vzorcev tako za eno-, kot tudi dvofazni model. V zaključnih poglavjih sta podani še kvalitativna in kvantitativna primerjava treh podanih algoritmov, pri čemer je kot ena izmed metrik uporabljena Hausdorffova razdalja. Najboljši rezultati na naši lastni testni množici so doseženi z dvofaznim aktivnim modelom izgleda.
Keywords: prepoznavanje ust, aktivni modeli kontur, aktivni modeli oblike, aktivni modeli izgleda, OpenCV, računalniški vid, razpoznavanje vzorcev
Published in DKUM: 17.07.2015; Views: 2401; Downloads: 326
Full text (2,74 MB)

Abstract: V tem diplomskem delu smo se ukvarjali z razpoznavo registrskih tablic na mobilnem telefonu z operacijskim sistemom Android. Kot izhodiščno metodo smo uporabili detekcijo s konturami. Z uporabo različnih morfoloških operacij smo izboljšali natančnost razpoznave, vključili pa smo še sistem za optično razpoznavo znakov. Nastala je aplikacija, s katero med vožnjo iz video toka zajemamo slike ter na njih lociramo registrske tablice. Iz njih nato izločimo posamezne znake in jih pretvorimo v tekst. V zadnjem koraku enake registrske tablice združimo s pomočjo primerjave histogramov in na ta način še izboljšamo končne rezultate. Uspešnost postopka smo preverjali s pomočjo predhodno zajetega video materiala. Ocenjevali smo uspešnost posameznih faz ter uspešnost celotnega postopka. Rezultati kažejo, da smo glede na metodo, iz katere smo izhajali, uspešnost razpoznave registrskih tablic bistveno izboljšali. Odstotek pravilno razpoznanih registrskih tablic namreč presega 80 %.
Keywords: razpoznavanje registrskih tablic, obdelava digitalnih slik, segmentacija, primerjava histogramov, knjižnica OpenCV, knjižnica Tesseract, operacijski sistem Android
Published in DKUM: 20.05.2014; Views: 2926; Downloads: 211
Full text (12,51 MB)