| | SLO | ENG | Piškotki in zasebnost

Večja pisava | Manjša pisava

Iskanje po katalogu digitalne knjižnice Pomoč

Iskalni niz: išči po
išči po
išči po
išči po
* po starem in bolonjskem študiju

Opcije:
  Ponastavi


1 - 10 / 44
Na začetekNa prejšnjo stran12345Na naslednjo stranNa konec
1.
Snovanje modularnega avtonomnega kmetijskega robota : magistrsko delo
Miha Kajbič, 2023, magistrsko delo

Opis: Hiter razvoj tehnologije in avtomatizacija procesov v kmetijstvu vplivata na vse pogostejšo uporabo različnih senzorskih in mehatronskih sistemov. V tako imenovanem preciznem kmetovanju nepogrešljivo vlogo igrajo različne mobilne robotske platforme. Slednje so v večini primerov zasnovane za opravljane točno določenih nalog tekom pridelave pridelkov in jih ne moremo uporabljati za različna opravila. Magistrsko delo prikazuje snovanje in izdelavo modularnega avtonomnega kmetijskega robota. Modularna zasnova omogoča enostavno prilagajanje robota množici različnih aplikacij v kmetijstvu. Predstavljen kmetijski robot sestoji iz šestih glavnih sestavnih modulov. V zaključnem delu bodo predstavljeni preračuni elementov, ki so potrebni za ustrezno delovanje robotskega sistema.
Ključne besede: precizno kmetovanje, robotska platforma, modularna zasnova
Objavljeno v DKUM: 05.10.2023; Ogledov: 281; Prenosov: 50
.pdf Celotno besedilo (7,54 MB)

2.
Zaznava in lociranje malin z uporabo YOLO algoritma : magistrsko delo
Urban Kenda, 2023, magistrsko delo

Opis: V magistrskem delu smo raziskali delovanje LiDAR senzorjev ter uporabo umetne inteligence v strojnem vidu, vključno z nevronskimi mrežami, konvolucijskimi nevronskimi mrežami (CNN) in algoritmi YOLOv3, v4 in v4-tiny. V praktičnem delu smo testirali vse tri algoritme in nato izbrali najuspešnejšega, YOLOv4, ter ga dodatno analizirali. Preverili smo hitrost algoritmov ter razvili algoritem, ki je na podlagi oblakov točk in kamere sposoben določiti lokacijo malin. Ugotovili smo, da je uporaba LiDAR senzorjev v kombinaciji z umetno inteligenco učinkovita pri zaznavanju in lociranju malin v 3D-prostoru. Najuspešnejši algoritem YOLOv4 je bil sposoben razvrstiti zrele in nezrele maline z natančnostjo 84,13 %. Naš razviti algoritem je omogočil določanje lokacije malin s kombinirano uporabo oblakov točk in kamere ter tako skoraj v polovici izmerjenih primerov določil lokacijo z napako, manjšo od 2 cm.
Ključne besede: malina, strojni vid, YOLO, nevronska mreža, CNN, oblak točk
Objavljeno v DKUM: 15.06.2023; Ogledov: 398; Prenosov: 71
.pdf Celotno besedilo (1013,36 KB)

3.
Možnosti uporabe brezpilotnih letalnikov za dostavo hrane : magistrsko delo
Benjamin Založnik, 2022, magistrsko delo

Opis: V zadnjem času opažamo spremembe pri prehranjevalnih navadah potrošnikov. Pametne rešitve in digitalizacija omogočajo naročanje hrane na izbran naslov. Čeprav storitev dostave hrane obstaja že dolgo, je šele v zadnjemu času doživela razcvet globalnih razsežnosti. Ena izmed potencialnih možnosti za dostavo hrane je tudi uporaba brezpilotnih letalnikov za dostavo hrane. Z namenom raziskati možnosti brezpilotne dostave hrane smo opravili pregled literature in zakonodaje na področju brezpilotnega letalstva ter izvedli poskusni let na področju vzhodne Slovenije. Raziskane so bile tehnične zmožnosti posebej zasnovanega brezpilotnega letalnika za dostavo hrane. Ugotovljeno je bilo, da uporaba brezpilotnih letalnikov prinaša veliko prednosti v industrijo dostave, kot sta večja varnost v prometu in nižja poraba energije. Ne glede na način dostave pa moramo potrošniku predstaviti varno in kvalitetno hrano.
Ključne besede: brezpilotni letalnik, dostava hrane, UAV, COVID-19, varnost hrane
Objavljeno v DKUM: 04.01.2023; Ogledov: 494; Prenosov: 64
.pdf Celotno besedilo (2,80 MB)

4.
Uporaba aeroponike v vertikalnem kmetovanju : magistrsko delo
Žan Mongus, 2022, magistrsko delo

Opis: Uporaba aeroponike v vertikalnem kmetijstvu se uveljavlja kot učinkovita metoda vzgoje rastlin v pokritih prostorih. S tem se zagotavlja boljša samooskrba mestnega prebivalstva in se zmanjšuje transportna pot zelenjave, kar ohranja njeno svežino. V sklopu projekta smo testirali učinkovitost in upravljanje avtonomnega rastlinjaka oz. tovarne rastlin za vzgojo rastlin brez substrata. Za izvedbo preliminarne študije, ki je zajemala vzgojo 56 rastlin v sistemu aeroponike, so se spremljali vhodni parametri. Poraba vode, električne energije, hranilne raztopine in izguba vode skozi transpiracijo so predstavljali parametre, ki so bili potrebni za uspešno vzgojo 56 glav solate. Skozi rastni cikel je bil sistem nadziran avtonomno in tako vzdrževal rastne pogoje. Ti so zajemali temperaturo zraka, relativno vlažnost, dolžino osvetlitve in načrtovane prehrambne cikle, ki so bili vnaprej določeni skozi 60-dnevno obdobje. Po končanju rastnega cikla so solatne glave dajale videz dobrega zdravstvenega stanja, njihov prirastek biomase pa je bil ovrednoten s pomočjo tehtanja.
Ključne besede: vertikalno kmetijstvo, aeroponika, avtonomni rastlinjak, porabljeni viri, hidroponika
Objavljeno v DKUM: 04.01.2023; Ogledov: 627; Prenosov: 65
.pdf Celotno besedilo (2,82 MB)

5.
Konstrukcija podvozja in ogrodja avtonomnega kmetijskega robota : diplomsko delo
Liza Škulj, 2022, diplomsko delo

Opis: Diplomsko delo obravnava konstrukcijo podvozja in ogrodja. Na začetku je predstavljen projekt in robot FarmBeast, splošna teorija konstrukcije podvozja, ter materialov, ki jih bomo uporabljali pri konstruiranju. V nadaljevanju načrtujemo in modeliramo dve verziji podvozja z istim ogrodjem. Podvozja se razlikujeta predvsem v izbiri gradiva, kjer je prva zasnovana iz konstrukcijskega jekla in druga iz standardnih aluminijevih profilov z režami. V okviru naloge je izvedena tudi računalniška simulacija, s katero preverimo ali sta konstrukciji primerni za predvidene obremenitve in prikažemo ustrezne rezultate. Diplomsko delo se zaključi z vrednotenjem rezultatov.
Ključne besede: podvozje robota, šasija, kmetijski robot, FarmBeast
Objavljeno v DKUM: 21.10.2022; Ogledov: 501; Prenosov: 47
.pdf Celotno besedilo (4,99 MB)

6.
Posodobitev vmesnika robota farmbeast : diplomsko delo
Urban Naveršnik, 2022, diplomsko delo

Opis: V okviru študija sem bil vključen v ekipo robota farmbeast, ki se ukvarja z avtonomnimi roboti v kmetijstvu. V sklopu projekta sem se posvetil strojnem vidu, robotskem operacijskem sistemu (ROS) ter priključku za odstranjevanje plevela na robotu farmbeast. Namen diplomske naloge je bil posodobiti odstranjevalnik plevela s tem, da zamenjam vmesnik na robotu ter prilagodim programe k delovanju prek razširitvene plošče Pi-plate. Krmilni program priključka deluje na vmesniku Raspberry Pi, medtem ko procesiranje zahtevnejšega strojnega vida poteka na drugi procesni enoti, s katero se podatki izmenjujejo prek ROS sistema.
Ključne besede: Raspberry Pi, Pi-plate, ROS
Objavljeno v DKUM: 21.10.2022; Ogledov: 477; Prenosov: 26
.pdf Celotno besedilo (3,17 MB)

7.
Adaptivni sistem za nanos fitofarmacevtskih sredstev v češnjevem sadovnjaku : diplomsko delo
Vasilij Femić, 2022, diplomsko delo

Opis: V češnjevem nasadu smo izvedli preizkus adaptivnega sistema za nanos fitofarmacevtskih sredstev (v nadaljevanju besedila FFS), ki deluje po principu krmiljenja elektro – magnetnih ventilov na pršilniku. Sistem je bil nadgrajen in preizkušen v sklopu projekta TRANSFARM 4.0 na Katedri za biosistemsko inženirstvo Fakultete za kmetijstvo in biosistemske vede Univerze v Mariboru. Primerjali smo teoretično količino odmerkov FFS pri uporabi pršilnika v konvencionalnem in adaptivnem načinu delovanja. Pridobljene podatke, tj. zabeležena odpiranja in zapiranja ventilov smo izvozili v programski paket Microsoft Office Excel in jih nato obdelali s pomočjo programskega paketa IBM SPSS Statistics. Izračunali smo deskriptivne statistike ter preverili frekvenčno porazdelitev. Opravljena sta bila analiza normalnosti porazdelitve in neparametričen test oz. Wilcoxon signed – ranks test, kjer smo statistično analizirali odprtja in zaprtja elektromagnetnih ventilov za konvencionalni in adaptivni način delovanja razvitega adaptivnega sistema. Z opravljenimi testi smo ugotovili, da razviti adaptivni sistem prinaša statistično značilen prihranek količin odmerkov FFS in hkrati zmanjšuje onesnaževanje z FFS na bližnjo okolico. Razviti adaptivni sistem se je pri delovanju izkazal zelo zanesljivo in učinkovito in predstavlja pomemben korak v smeri bolj natančnega nanosa ter varčne uporabe FFS, ki prinaša kmetom prihranke.
Ključne besede: češnja, ventili, pršilnik, fitofarmacevtska sredstva, krmiljenje
Objavljeno v DKUM: 06.10.2022; Ogledov: 545; Prenosov: 57
.pdf Celotno besedilo (3,26 MB)

8.
Uporaba multispektralne kamere v industijskih aplikacijah : diplomsko delo
Franci Piko, 2022, diplomsko delo

Opis: V diplomski nalogi je predstavljen postopek zajemanja multispektralnih slik ter obdelava multispektralnih slik. V prvem delu je predstavljeno delovanje mulispektralne kamere in nekaj razlik med njimi ter delovanje multispektralnega senzorja. V drugem delu predstavimo uporabo multispektralne kamere v različnih industrijskih panogah, kjer se ta tehnologija najbolj uporablja. Na koncu v tretjem delu pa je predstavljeno zajemanje slik z multispektralno kamero in obdelava zajetih slik ter vrednotenje rezultatov, ki smo jih dobili z obdelavo.
Ključne besede: multispektralna kamera, multispektralno slikanje, obdelava slik, raster, ločevanje.
Objavljeno v DKUM: 29.09.2022; Ogledov: 408; Prenosov: 43
.pdf Celotno besedilo (2,92 MB)

9.
Načrtovanje in sledenje poti kmetijskega robota FarmBeast : diplomsko delo
Domen Toš, 2022, diplomsko delo

Opis: Kmetijski robot FarmBeast je nastal v okviru obštudijskega dela študentov treh fakultet Univerze v Mariboru. V nadaljevanju diplomske naloge je opisan postopek ustvarjanja algoritma za načrtovanje in sledenje poti ob avtonomni vožnji robota. Naloga robota je, da se avtonomno vozi po polju koruze in ob tem načrtuje pot, kateri bo kasneje sledil. Postopek opisa zajema spoznavanje strojnega dela opreme, predvsem senzorjev, kot so LiDAR, IMU, inkrementalni dajalnik, itd., ki so ključni faktor, da se lahko robot avtonomno premika ter programskega dela, ki je rezultat našega dela. Programske kode so zapisane v programskem jeziku C++, ki je eden najbolj razširjenih jezikov in je priporočljiv za programiranje v meta operacijskem sistemu ROS. ROS deluje na operacijskem sistemu LINUX, na katerem smo uporabljali tudi 3D simulacijsko okolje Gazebo in grafični vmesnik Rviz.
Ključne besede: FarmBeast, LiDAR, ROS, Gazebo
Objavljeno v DKUM: 14.09.2022; Ogledov: 400; Prenosov: 30
.pdf Celotno besedilo (3,15 MB)

10.
Rožnice (Rosaceae) v Botaničnem vrtu Univerze v Mariboru in cianogeni glikozidi
2022

Opis: Monografija je nastala v okviru projekta ŠIPK z naslovom »Cianogeni glikozidi v rastlinah iz družine rožnic na območju nekdanjega grajskega vrta«. Delo bralcu predstavi Botanični vrt Univerze v Mariboru, zgodovino vrta in povezavo z rožnicami. Na kratko so opisani posamezni deli vrta, rožni vrt, vsebuje morfologijo vrtnic, njihovo zgodovino in delitev, dogodke na temo vrtnic in popis vrtnic v rozariju botaničnega vrta. Predstavljene so nekatere bolj (jabolka, hruške, maline, jagode) in manj (kutina, šipek, skorš, robide, aronija, šmarna hrušica, nešplja, plahtica, srčna moč, glog) znane užitne rožnice. Ker veliko rastlin iz družine rožnic uporabljamo v vsakdanji prehrani, gradivo vključuje tudi zbirko receptov in predstavi zdravju škodljive cianogene glikozide in postopke, s katerimi lahko določimo njihove vsebnosti v živilih. Zaključi se z delovnimi listi za spoznavanje rožnic in raziskovanje cianogenih glikozidov, namenjenim šolarjem, dijakom, študentom in drugim obiskovalcem vrta.
Ključne besede: rožnice (Rosaceae), vrtnice, naravni toksini, cianogeni glikozidi, QR koda, didaktična gradiva
Objavljeno v DKUM: 31.03.2022; Ogledov: 902; Prenosov: 108
.pdf Celotno besedilo (23,17 MB)
Gradivo ima več datotek! Več...

Iskanje izvedeno v 0.83 sek.
Na vrh
Logotipi partnerjev Univerza v Mariboru Univerza v Ljubljani Univerza na Primorskem Univerza v Novi Gorici