1. DETEKCIJA UDRTIN NA PLOČEVINI S POMOČJO STROJNEGA VIDAJure Štefl, 2014, master's thesis Abstract: Namen magistrske naloge je sestaviti metodo za avtomatsko zaznavo udrtin na pločevini avtomobila. Celoten sistem je sestavljen iz tunela v katerem so posebne luči in kamera preko katere zajemamo sliko. Tema naloge se nanaša na področje strojnega vida, kar pomeni, da imamo opravka s programskimi orodji za obdelavo slik. Uporabili smo metode na osnovi hitre Fourierjeve transformacije, valčne transformacije, metod nadzorovanega učenja, filtriranja in še mnogih ostalih potrebnih algoritmov za izboljšanje kakovosti slike. Računalniški program vsako zajeto sliko obdela in na njej označi zaznane udrtine. Rezultat naloge je predstavljen kot video posnetek avtomobila na katerem so označene zaznane udrtine.
Keywords: strojni vid, detekcija, udrtine, toča, avtomobil, hitra fourierjeva transformacija, valčna transformacija
Published in DKUM: 30.10.2015; Views: 1812; Downloads: 189
 Full text (4,90 MB) |
2. |
3. HIERARHIČNO STISKANJE VIDEALuka Markuš, 2014, undergraduate thesis Abstract: V diplomskem delu najprej opravimo kratek pregled različnih metod hierarhičnega stiskanja videa ter diskretne valčne transformacije, ki je ključna pri formatih, kot sta Motion JPEG 2000 in Dirac. Hierarhično kodranje nam bistveno pospeši dekodiranje, kadar želimo video predvajati pri nižji ločljivosti. V praktičnem delu implementiramo aplikacijo, ki ima možnost shranjevanja in predvajanja videa v formatu Motion JPEG 2000, ter primerjamo zmogljivost hierarhičnih kodekov v različnih ločljivostih z nehierarhičnimi kodeki.
Keywords: video kodek, Motion JPEG 2000, diskretna valčna transformacija, stiskanje podatkov, hierarhično stiskanje
Published in DKUM: 17.11.2014; Views: 2272; Downloads: 110
Full text (17,44 MB) |
4. IZDELAVA RAČUNALNIŠKEGA ORODJA ZA ZLIVANJE ASTRONOMSKIH DIGITALNIH SLIKJure Kocbek, 2014, undergraduate thesis Abstract: Pri daljšem zajemanju slik z digitalnimi zrcalnorefleksnimi fotoaparati pogosto naletimo na težavo pregrevanja tipala fotoaparata, ki se izraža kot šum in druge nepravilnosti v digitalni sliki. Rešitev je zajem več slik, ki se zaporedno zajemajo manj časa, nato pa se zlijejo v eno skupno sliko. V tem diplomskem delu smo se ukvarjali s poravnavo in združevanjem (zlivanjem) več digitalnih astronomskih slik. Za združevanje slik smo uporabili postopek valčne transformacije ali metodo svetlejšega piksla, postopek poravnave digitalnih slik pa smo izvedli z oglišči, detektiranimi s Harrisovim detektorjem, in homografijo, ocenjeno z metodo RANSAC.
Rezultat diplomskega dela je programsko orodje za zlivanje astronomskih digitalnih slik – AstrophotoTool, v katerega smo integrirali preučene algoritme za zlivanje in poravnavo slik. Za validiranje rezultatov smo uporabili lastno slikovno gradivo, ki smo ga zajeli na treh različnih lokacijah. Dobljene rezultate smo primerjali še z rezultati štirih uveljavljenih programskih orodij.
Na osnovi analize rezultatov smo ugotovili, da z razvitim orodjem AstrophotoTool dobimo povsem primerne in pričakovane kvalitativne rezultate. V okviru tega diplomskega dela smo dobljene rezultate tudi kvantitativno ovrednotili. Iz slik, dobljenih po zlivanju, smo določili povprečno razmerje SNR in standardni odklon razmerij SNR, izračunanih v oknih velikosti 7x7 pikslov. Ugotovili smo, da se izračunana razmerja SNR za našo aplikacijo AstrophotoTool ujemajo z izračuni primerjanih aplikacij. S tem smo eksperimentalno potrdili pravilnost delovanja naše aplikacije AstrophotoTool.
Keywords: digitalna obdelava slik, zlivanje slik, valčna transformacija, slikovna poravnava, zvezdne sledi, razmerje signal–šum
Published in DKUM: 30.10.2014; Views: 2189; Downloads: 142
Full text (2,81 MB) |
5. OPTIMIZACIJA PROCESNIH PARAMETROV PRI VODENJU INJEKCIJSKEGA BRIZGANJA Z UPORABO INTELIGENTNIH METODDragan Kusić, 2014, doctoral dissertation Abstract: V doktorski disertaciji je predstavljena metoda za optimiziranje procesnih parametrov v procesu injekcijskega brizganja termoplastičnih materialov, ki je implementirana v razvitem inteligentnem sistemu ΔC-3. Predlagana metoda optimizacije procesnih parametrov temelji na kombiniranem pristopu treh metod umetne inteligence, kjer so vsa pravila in dejstva, ki so bila osvojena med množičnimi eksperimentalnimi testiranji na dveh brizgalnih strojih, implementirana tako v bazi znanja kot tudi v podatkovni bazi in so tudi prenosljiva. Ustrezno vrednotenje robustnosti tega proizvodnega procesa je prikazano na primeru nelinearnega matematičnega modela, kjer je izvedena robustna sinteza vodenja hitrosti brizgalnega polža za načrtan robustni regulator po Glover-McFarlanovi metodi ob upoštevanju vpliva motenj in aditivnega modela odstopanj v okolju Matlab/Simulink.
V nadaljevanju smo izvedli obsežne eksperimentalne študije na treh izbranih termoplastičnih materialih, kjer smo analizirali vpliv procesnih parametrov na prečni in vzdolžni skrček kot tudi na kot zvijanja testnih ploščic skupaj z meritvijo signalov akustične emisije. Z neporušitveno metodo smo dokazali njeno praktično uporabnost v tem proizvodnem procesu na primeru iskanja razpok na gravurnih orodnih vložkih in detekciji vlažnosti termoplastičnih materialov. Za podrobnejšo analizo zajetih signalov AE v časovno frekvenčnem prostoru smo uporabili Gaborjevo valčno transformacijo. Prav tako so bile izvedene tudi študije zapolnjevanja testnih ploščic v programskem paketu Moldflow, ki so bile osnova za izvedbo kasnejših morfoloških preiskav z vrstičnim elektronskim mikroskopom na površini testnih ploščic v področju slabe orientacije steklenih vlaken.
Keywords: optimizacija, procesni parametri, robustno vodenje, injekcijsko brizganje, skrčki, zvijanje, umetna inteligenca, neporušitveno testiranje, akustična emisija, valčna transformacija
Published in DKUM: 21.03.2014; Views: 3032; Downloads: 229
Full text (15,04 MB) |
6. Primerjava valčne transformacije in metode mnogokratnih polov za reševanje integralskih enačb Poissonovega tipaJure Ravnik, Leopold Škerget, Matjaž Hriberšek, 2009, published scientific conference contribution Abstract: Če metodo robnih elementov uporabimo za rešitev nehomogene parcialne diferencialne enačbe, moramo po diskretizaciji izračunati polno matriko območnih integralov. V prispevku primerjamo dve metodi: metodo mnogokratnih polov in valčno transformacijo, ki omogočata izdelavo razpršene aproksimacije območnih matrik. Pri metodi mnogokratnih polov uporabljamo razvoj integralskega jedra po sferičnih harmonikih. Uporabljena valčna transformacija temelji na diskretni Haarovi transformaciji za vektorje poljubnih dolžin. Metodi smo testirali na skalarni Poissonovi enačbi in vektorski hitrostno vrtinčni enačbi kinematike. Rezultati kažejo, da metoda večkratnih polov daje natančnejše rezultate pri enaki stopnji razpršenosti območne matrike. Po drugi strani pa valčno transformacijo lahko uporabljamo nespremenjeno za katerokoli matriko, medtem ko je metoda večkratnih polov odvisna od razvoja integralskega jedra v vrsto.
Keywords: metoda robnih elementov, nehomogene parcialne diferencialne enačbe, diskretizacija, metoda mnogokratnih polov, valčna transformacija
Published in DKUM: 31.05.2012; Views: 1802; Downloads: 32
 Link to full text |
7. ALGORITMI ZA PREDOBDELAVO SLIK IN PRIMERJAVA METOD ZA RAZPOZNAVO OBRAZOVSimon Gangl, 2010, undergraduate thesis Abstract: Zaradi visokih teženj trga po varnih sistemih, ki temeljijo na identifikaciji s pomočjo biometričnih podatkov, ostaja razpoznava obrazov atraktivno raziskovalno področje. V tem diplomskem delu obravnavamo razpoznavanje obrazov tako iz vidika predobdelave vhodnih podatkov kot tudi iz vidika analize uspešnosti različnih pristopov. Najprej predstavimo naš postopek za normalizacijo slike obraza. Ta za izločevanje šuma iz vhodnih podatkov združuje različne geometrijske tehnike s tehnikami umetne inteligence in računalniškega vida. Tako obdelane slike so vhod v postopke za razpoznavo obrazov, implementirane v okviru tega diplomskega dela. Ob splošni predstavitvi postopkov razpoznave obrazov natančneje opišemo tri izmed najpomembnejših. Podrobno predstavimo njihovo implementacijo in podamo primerjavo njihovih uspešnosti. Ker za razpoznavo obrazov uporabljamo tudi statistične pristope, ki so pogosto podvrženi vplivom učne množice, rezultate podrobneje analiziramo tudi iz tega vidika.
Keywords: razpoznava obrazov, normalizirana slika obraza, PCA, LDA, Gaborjeva valčna transformacija, vpliv učne množice
Published in DKUM: 07.06.2010; Views: 2952; Downloads: 372
Full text (2,73 MB) |
8. |
9. |
