| | SLO | ENG | Cookies and privacy

Bigger font | Smaller font

Search the digital library catalog Help

Query: search in
search in
search in
search in
* old and bologna study programme

Options:
  Reset


1 - 10 / 10
First pagePrevious page1Next pageLast page
1.
Sistem za podporo postopka tuširanja orodij za globoki vlek : doktorska disertacija
Lucijano Berus, 2022, doctoral dissertation

Abstract: Doktorska disertacija se ukvarja z digitalizacijo postopka tuširanja orodij za globoki vlek. Tuširanje orodja in analiza tuširne slike sta integralni del postopka izdelave orodij, ki služita za določanje prileganja orodja in preoblikovanca. Rezultat analize tuširne slike je pokazatelj tehnološke kakovosti orodja. Zaradi odsotnosti znanstvene obravnave postopka tuširanja doktorska disertacija opisuje postopek in ga umesti v proces izdelave orodij. V nadaljevanju je zaradi digitalizacije postopka tuširanja predstavljen sistem za analizo tuširne slike, ki je sestavljen iz 3D digitalno optičnega zajemanja barvnih in geometrijskih informacij tuširanih preoblikovancev, predhodne obdelave zajetih podatkov z decimacijo, segmentacijo po metodi k-voditeljev, določanja stopnje svetlosti, mreženja (2D in 3D) in prikaza področij z informacijo o kakovosti naleganja na CAD modelu. Ob tem je predstavljena tudi integracija analize tuširne slike z rezultati simulacije preoblikovanja za ocenjevanje naleganja orodij. Razviti so bili kazalniki, za prikaz stopnje pokritosti oblakov točk in stopnje homogenosti. Za delovanje sistema je treba s predobdelavo zajete 3D tuširne slike ločiti barvne točke spodnje in zgornje površine preoblikovanca. Učinkovitost segmentacije je empirično validirana na podlagi Davies-Bouldinovega indeksa. Rezultati sistema so tudi primerjani s strokovnjakovo sposobnostjo analize tuširne slike za določitev naleganja orodja.
Keywords: izdelava preoblikovalnih orodij, tuširanje, 3D skeniranje, tuširna slika, analiza slik, segmentacija
Published in DKUM: 22.08.2022; Views: 215; Downloads: 0

2.
Vpliv obdelave na fibriliranje liocel vlaken
Simona Strnad, Majda Sfiligoj-Smole, 2000, original scientific article

Abstract: Razlike procesov pridobivanja različnih regeneriranih celuloznih vlaken povzročajo različno morfološko zgradbo vlaken, ki se kaže tudi v različnem nagnjenju k fibriliranju. Zaradi visoke orientacije in kristalinosti vlaken kažejo liocel vlakna močno težnjo k fibriliranju, t.j. cepljenju fibrilov vzdolž vlaken. Nabrekanje in mehanske obremenitve ta pojav pospešijo in ojačajo. Zelo tanki fibrili na površini vlaken in njihovo kodranje povzročijo povečano površino vlaken in s tem spremembo površine tkanin. Metoda, ki so trenutno na razpolago za ocenitev stopnje fibriliranja so še nepopolne. Spremembo površine vlakna kot funkcijo fibriliranja lahko zaznamo optično ali po spremembah otipa. V prispevku smo predstavili novo metodo zasledovanja fibriliranja s spremembo optičnih lastnosti tkanin, in sicer Tencel vlaken. Z obdelavo in kvantitativno analizo mikroskopskih slik smo določali spremembe oblike in velikosti por v tkanini, ki so nastale kot posledica različnih postopkov obdelane, n. pr. fibriliranje surove tkanine, encimatska obdelava in zamreženje liocel vlaken.
Keywords: tekstilna industrija liocel vlakna, Tencel, fibriliranje, mikroskopija, obdelava slik, kvantitativna analiza slik
Published in DKUM: 01.09.2017; Views: 1323; Downloads: 99
.pdf Full text (1,00 MB)
This document has many files! More...

3.
Analiza površine vlaken z mikroskopijo atomskih sil (AFM)
Lidija Tušek, Simona Strnad, Karin Stana-Kleinschek, Volker Ribitsch, Carsten Werner, 2000, original scientific article

Abstract: Mikroskopija atomskih sil (ang.: atomic force microscopy AFM) je ena od oblik mikroskopij, ki omogoča opazovanje neprevodnih površin v nanometrskem merilu. Razvila sta jo Nobelova nagrajenca s področja fizike, Binnig in Roher [5, 6]. Od izuma leta 1986 pa do danes je mikroskop atomskih sil postal zelo pomemben inštrument v laboratorijih za fiziko trdnih snovi, kemijskih, polimernih in bioloških laboratorijih, pojavlja pa se tudi že v industriji. Izredno uporaben je na področju tekstilstva, čeprav njegovih zmožnosti na tem področju do sedaj še niso intenzivneje raziskali. Struktura vlaken je zapletena. Večinoma je morfologija površine drugačna od tiste v notranjosti. Oblika površine vlaken vpliva na procese, ki se odvijajo na mejnih površinah. Zato je toliko bolj pomembno uvajanje novih metod na področje analize površinskih lastnosti vlaken. Mikroskop atomskih sil AFM nudi informacije o fibrilni strukturi vlaken, poleg tridimenzionalne analize površine vlaken omogoča tudi merjenje medmolekulskih in medatomskih sil velikostnega reda nekaj nN. V primerjavi z elektronskim mikroskopom je priprava vzorca mnogo enostavnejša. V prispevku je opisan princip delovanja AFM in predstavljeni rezultati analize PAG filamenta. Na površini PA6 monofilamenta je vidna fibrilna struktura. Najmanjši fibrili, ki jih je mogoče razločiti, imajo premer le nekaj 10 nm. Združujejo se v večje fibrilne snope, ki v najširših predelih merijo 1 do 2 μm. Praznine in vdolbine na površini so različno velike (30-200 nm) in so okrogle ali ovalne oblike, usmerjene v smeri osi vlakna. Površina filamenta je v smeri osi vlakna manj razbrazdana; višinska razlika med najnižjimi in najvišjimi področji znaša v prečni smeri do 70 nm, v vzdolžni smeri pa do 30 nm.
Keywords: mikroskop atomskih sil, obdelava slik, površinska analiza, struktura, vlakna, PA6
Published in DKUM: 30.08.2017; Views: 1988; Downloads: 108
.pdf Full text (902,74 KB)
This document has many files! More...

4.
Možnost uporabe digitalne fotografije in računalniške vizualizacije za ugotavljanje kakovosti nanosa škropilne brozge
Matjaž Sagadin, 2016, master's thesis/paper

Abstract: V nasadih jablan smo ugotavljali kakovost nanosa škropilne brozge z uporabo na vodo občutljivih (WSP) lističev, z uporabo barvnega sledilca tartrazin (BST) in fluorescentnega sledilca uvitex (FSU) na filtrskem papirju in na listih. Rezultate smo primerjali z novo razvito metodo ugotavljanja pokrovnosti s pomočjo analize fotografij odtisov fluorescentnega sledilca na listih. Fotografiranje je bilo izvedeno neposredno v nasadu z digitalnim fotoaparatom Olympus C-3000, vgrajenim na zaprto škatlo, v kateri je UV žarnica osvetljevala liste poškropljene s fluorescentnim sledilcem. Dobljene fotografije so bile obdelane z dvema algoritmoma izdelanima v računalniškem okolju LabVIEW IMAQ Vision in Matlab R2015a. Rezultati so pokazali, da je zaradi visokih temperatur pri fotografiranju neposredno v nasadu kakovost fotografij zaradi segrevanja CCD senzorja zelo slaba, kar povzroča napaka imenovana »šum tipala«. Posledica je bila slaba korelacija med rezultati analize pokrovnosti z analizo fotografij listov in vrednostmi za pokrovnost, ugotovljenimi z drugimi uporabljenimi metodami. Postopek fotografiranja smo v naslednjem poskusu ponovili v hladnih prostorih in dobili boljše ujemanje rezultatov analize fotografij in drugih proučevanih metod. Stopnja ujemanja rezultatov analize kakovosti depozita je bila pri fotografski metodi podobno nizka, kot stopnja ujemanja med standardnimi metodami (WSP proti BST ali WSP proti FSU). Kljub nizki stopnji ujemanja med rezultati različnih metod mislimo, da je fotografska metoda uporabna, saj pri statistični analizi ocen kakovosti depozita, privede do enakih sklepov glede učinka preučevanih dejavnikov na kakovost depozita škropilne brozge.
Keywords: pršilnik, jablana (Malus domestica Borkh.), sledilno barvilo, analiza pokrovnosti z oblogo škropiva, analiza slik, digitalna fotografija
Published in DKUM: 09.09.2016; Views: 1041; Downloads: 116
.pdf Full text (2,13 MB)

5.
VREDNOTENJE KAKOVOSTI VEČMODALNIH STORITEV V SODOBNIH TELEKOMUNIKACIJSKIH SISTEMIH
Tomaž Lovrenčič, 2014, doctoral dissertation

Abstract: V doktorski disertaciji obravnavamo problematiko vrednotenja kakovosti večmodalnih storitev v sodobnih telekomunikacijskih sistemih. Pri tem smo izpostavili degradacije, ki vplivajo na uporabniško kakovost in jih glede na izvor razdelimo v izvorne in omrežne. Njihov vpliv lahko izmerimo s subjektivnimi ali z objektivnimi metodami. Ker so večmodalne storitve lahko obojesmerni sistemi, je potreben nadzor degradacij na vhodnih in izhodnih modalnostih sistema. Pri tem prihaja do medmodalnega učinka kot posledice karakteristik človeške zaznave. Osredotočenost uporabnika na polja interesa (ROI) daje degradacijam v teh območjih večji vpliv, kar lahko izkoristimo za porazdeljeno vrednotenje. Cilj disertacije je predlagati model za vrednotenje kakovosti večmodalnih storitev in izdelati vzorčen koncept evalvatorja, ki bo upošteval omenjena dejstva. Za dosego cilja smo nalogo razdelili na tri področja: v prvem smo določili vpliv degradacij na vhodno modalnost, v drugem smo zgradili primerno večmodalno bazo HD-posnetkov in naredili subjektivno in objektivno vrednotenje izhodne modalnosti, v tretjem pa predlagali nov model večmodalnega porazdeljenega vrednotenja kakovosti. Pri vrednotenju kakovosti vhodne modalnosti sistema smo analizirali storitev IVR s funkcijo razpoznavanja govora, kjer smo na podlagi meritev povprečne objektivne ocene kakovosti (objMOS) iz govorne baze SpeechDat(II) ovrednotili vpliv degradacije transkodiranja in izgube paketov (PL). Govorni kodeki so pri tem pokazali precejšnja odstopanja, tudi med različnimi konfiguracijami istih govornih kodekov. Govorna izguba je degradirala signal do te mere, da je bila potrebna uporaba robustnejše modalnosti v obliki DTMF-izbiranja. Na podlagi analize smo predlagali klasifikator vhodne modalnosti na osnovi Gaussovih modelov (GMM). V učni fazi smo analizirali različne konfiguracije klasifikatorja. Testna faza je pokazala uspešno delovanje klasifikatorja za izbiro vhodne modalnosti v različnih scenarijih izgube paketov. Pri raziskavi vpliva degradacij na izhodno modalnost smo izdelali večmodalno bazo posnetkov s štirimi vrstami vsebine. Baza je vsebovala posnetke z avdiom (A, kodek AAC, 48kbps), videom (V, kodek H.264/AVC, 1920x1080) in avdio-videom (AV) pri različnih scenarijih izgube paketov. Izvedli smo subjektivno testiranje z 20 osebami na 240 posnetkih, pri katerih smo dobili povprečne subjektivne ocene kakovosti (subMOS), kar je služilo za referenco objektivnemu vrednotenju. Objektivno vrednotenje je potekalo s standardom PESQ, pri video modalnosti pa smo iz nabora 26 slikovnih metrik izbrali tisto z najboljšo korelacijo s subjektivno oceno: slikovno metriko NQM. Na podlagi rezultatov smo predlagali model vrednotenja kakovosti večmodalne storitve, ki je upošteval tip modalnosti, tip scene, količino degradacij in enomodalne ocene objMOS. Korelacija na testnem naboru je bila 0,892. Pri analizi osredotočenosti uporabnika storitve na ROI in možnosti porazdeljenega vrednotenja smo uporabili detektor vizualne razpoznave strukture obraza, ki temelji na algoritmu Viola-Jones s kaskadnimi klasifikatorji s šibkimi Haarovim podobnimi značilkami, ki smo ga ustrezno modificirali, da smo dosegli čim boljšo detekcijo obraza. Z analizo smo določili pristop porazdeljenega vrednotenja vizualne informacije z enostavnim vrednotenjem ozadja (ne-ROI) z metriko PSNR in kompleksnejšim vrednotenjem obraza (ROI) z metriko NQM. Pomembnost porazdeljenega vrednotenja kakovosti storitev smo potrdili s subjektivnimi testi.
Keywords: kakovost storitev, večmodalne vsebine, kakovost videa, kakovost govora, procesiranje in analiza slik, analiza avdia, klasifikacija
Published in DKUM: 28.01.2015; Views: 1860; Downloads: 172
.pdf Full text (8,05 MB)

6.
ALGORITEM STISKANJA DOMENSKIH ZAPOREDIJ SLIK S PROJEKCIJO V PROSTOR OSNOVNIH KOMPONENT
Simon Gangl, 2014, doctoral dissertation

Abstract: V doktorski disertaciji obravnavamo algoritem stiskanja domenskih zaporedij slik. Pojem domenskega zaporedja slik pri tem predstavlja opis za vsebinsko povezana, urejena zaporedja slik, ki opisujejo bodisi časovni bodisi prostorski potek spremembe poljubne domene. Teoretični opis v praksi združuje dve, za naš algoritem, sorodni nalogi: stiskanje časovnih zaporedij slik, torej videov, ter stiskanje prostorskih zaporedij slik, na primer naborov medicinskih slik, zajetih s tehnologijo CT ali MRI. V disertaciji opišemo strukturo in delovanje algoritma, ki omenjeni problem rešuje s projekcijo v prostor osnovnih komponent. Najprej predstavimo matematično ozadje, ki je osnova za, v statistiki pogosto uporabljeno, metodo analize osnovnih komponent. Prav ta je izhodišče za izračun projekcijskih prostorov, v katerih je možno predstaviti slike dane domene, pri čemer ni pomembno, za kakšno vrsto zaporedja slik gre. Da bi razširili neodvisnost od domene, ki jo zagotavlja izhodiščna matematična metoda, na nivo algoritma stiskanja, je prvi pomemben korak izbira podzaporedja slik, ki so osnova za izračun projekcijskih prostorov. Za to nalogo uporabimo dvokriterijski algoritem, ki izbira slike - imenujemo jih bazne slike - glede na medsebojno odstopanje in oddaljenost v vhodnem zaporedju. Iz izbranega zaporedja baznih slik določimo zaporedje projekcijskih prostorov glede na v disertaciji uveden koncept, po katerem sledeče si projekcijske prostore določamo na osnovi množic baznih slik, ki imajo vsaj en skupni element. Kot analogijo konceptu drsečega okna tak pristop opišemo kot ''drseč lasten prostor''. Vzporedno uvedemo način izračuna projekcijskih prostorov, ki omogoča kasnejšo rekonstrukcijo vhodnih podatkov z bistveno manjšim računskim bremenom. To dosežemo z vključitvijo vmesnih računskih rezultatov v stisnjeno predstavitev podatkov, pri čemer je vpliv na stopnjo stiskanja zanemarljiv. V eksperimentalni analizi podamo primerjavo med razvitim algoritmom, do sedaj najpogosteje uporabljeno metodo s projekcijo v prostor osnovnih komponent, in standardom H.264. Tako dokažemo, da algoritem po vizualni kakovosti ne presega le prejšnje metode, ampak se v njej, kakor tudi v stopnji stiskanja, lahko primerja celo s H.264. Rezultate eksperimentov nadalje potrdimo v teoretični analizi, kjer formalno dokažemo prednosti razvitega algoritma in ocenimo tudi vpliv kontrolnih parametrov metode na učinkovitost stiskanja.
Keywords: algoritmi, izgubno stiskanje, stiskanje zaporedij slik, stiskanje videoposnetkov, slike DICOM, PCA, analiza osnovnih komponent, lasten prostor, projekcija v lasten prostor, lasten vektor
Published in DKUM: 23.05.2014; Views: 2040; Downloads: 198
.pdf Full text (15,39 MB)

7.
ISKANJE PODOBNIH SLIK S KOHONENOVIMI MREŽAMI
Žiga Petek, 2010, undergraduate thesis

Abstract: V diplomski nalogi bomo implementirali sistem za prepoznavanje slik po vsebini (CBIR— content based image retrieval) s pomočjo Kohonenove samoorganizirajoče mreže. Ta vrsta nevronskih mrež je že dolgo močno orodje na področju vizualizacije podatkov ter urejanja podatkov v skupine.
Keywords: Kohonenova samoorganizirajoča mreža, analiza slik, sistemi CBIR, značilke, barvni modeli
Published in DKUM: 06.01.2011; Views: 1714; Downloads: 145
.pdf Full text (3,30 MB)

8.
ODKRIVANJE OBJEKTOV NEPRAVILNIH OBLIK V NARAVNEM OKOLJU S POMOČJO PROSTORSKO-FREKVENČNE ANALIZE IN ELASTIČNE PORAVNAVE SLIK
Jurij Rakun, 2010, dissertation

Abstract: V doktorski disertaciji opisujemo nov način odkrivanja objektov nepravilnih oblik v naravnem okolju. Postopek se začne v slikovnem prostoru s posameznimi slikami iste opazovane scene. Upošteva uveljavljene rešitve, kot so predobdelava slik s klasičnimi prijemi za izboljšanje kontrasta, odpravljanje različnih osvetljenosti in odstranjevanje šuma ter pragovna barvna segmentacija slik, ki upošteva znane barvne lastnosti iskanih objektov. Osrednja prispevka disertacije pomenita izpopolnjeno odkrivanje objektov z nepravilnimi oblikami in razširjata analizo tekstur v frekvenčnem prostoru ter 3D rekonstrukcijo s pomočjo geometrije več pogledov. Teksturno analizo izvedemo z 2D prostorsko-frekvenčnim pristopom oziroma z 2D Wigner-Villeovo predstavitvijo. Z njo poiščemo območja podobnih frekvenčnih karakteristik, ki enolično določajo teksture iskanih objektov. Kadar so objekti delno zakriti ali imajo podobne barvne lastnosti kot ozadje, tudi analiza tekstur ni dovolj občutljiva. Da bi izboljšali robustnost, smo v postopku odkrivanja uporabili več slik iste scene in izsledke z geometrijo več pogledov. Bistvena novost te razširitve je določanje korespondenčnih točk, na katerih temelji 3D rekonstrukcija opazovane scene. Rekonstrukcija mora biti tako detaljna, da so nepravilne prostorske oblike zanesljivo razpoznavne in da jih lahko uporabimo pri končnem potrjevanju iskanih objektov. Ustrezno gostoto korespondenčnih točk dosežemo tako, da pare posnetkov elastično poravnamo in iz parametrov za poravnavo oziroma iz deformacijskih matrik izračunamo ujemanje slikovnih točk. Med njimi izberemo čim večje število dobro ujemajočih se parov, za kar smo uvedli tudi posebno mero zanesljivosti. Izbrane pare uporabimo kot korespondenčne točke v 3D rekonstrukciji opazovane scene. Končno odločitev o najdenih objektih sprejmemo s povezovanjem informacij, pridobljenih v prostorsko-frekvenčnih predstavitvah in njihovih 3D rekonstruiranih oblikah. Učinkovitost razvitega razpoznavalnega postopka smo preverili z realnimi posnetki sadnih dreves. Poskuse smo zasnovali tako, da smo ugotavljali, kako se izboljša razpoznavanje plodov, če poleg znanih postopkov barvne segmentacije v slikovnem prostoru uporabimo še predlagani nadgradnji s prostorsko-frekvenčnimi značilnicami in z geometrijo več pogledov. Opazovane posnetke smo razdelili v štiri skupine: barvno ločljivi objekti (npr. rdeči plodovi, brez večjih zakrivanj), barvno ločljivi objekti z zakrivanji, barvno teže ločljivi objekti (npr. zeleni plodovi, brez večjih zakrivanj) in barvno teže ločljivi objekti z zakrivanji. Rezultati raziskave kažejo, da je uvedeni postopek za odkrivanje objektov nepravilnih oblik v naravnem okolju primeren, saj dosega v povprečju 86 % natančnost določanja korespondenčnih točk, in pripomore k natančnejšemu odkrivanju objektov (plodov na sadnem drevju). Tako lahko pomembno izboljšamo dosedanjo avtomatizirano, računalniško spremljanje in napovedovanje pridelka v sadjarstvu.
Keywords: segmentacija slik, analiza tekstur, poravnava slik, afina transformacija, geometrija več pogledov, korespondenčne točke, 3D rekonstrukcija, analiza 3D oblik
Published in DKUM: 06.05.2010; Views: 2617; Downloads: 260
.pdf Full text (6,04 MB)

9.
10.
Search done in 0.16 sec.
Back to top
Logos of partners University of Maribor University of Ljubljana University of Primorska University of Nova Gorica