| | 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 / 85
First pagePrevious page123456789Next pageLast page
1.
Uporaba strojnega vida za izvajanje dimenzijskih meritev v proizvodnih sistemih
Jakob Rebevšek, 2020, master's thesis

Abstract: Magistrsko delo obravnava uporabo sistemov strojnega vida za izvajanje dimenzijskih meritev v proizvodnem okolju. Na osnovi teoretičnih ugotovitev je bil razvit sistem strojnega vida za brezkontaktno merjenje dimenzij. Z merjenjem evrskih kovancev, kovinskih ploščic in ojnice smo ugotovili, kako na vrednosti izmerjenih dimenzij vplivajo velikost vidnega polja, način osvetlitve, položaj v vidnem polju in debelina objektov. Meritve dimenzij ravninskih objektov bi ustrezale industrijskim standardom. Da bi razviti sistem lahko uporabili v proizvodnji, bi ga bilo potrebno prilagoditi dejavnikom, ki v industrijskem okolju vplivajo na merjenje.
Keywords: proizvodni sistemi, strojni vid, merjenje dimenzij
Published: 04.01.2021; Views: 211; Downloads: 46
.pdf Full text (2,64 MB)

2.
Identifikacija okroglic, označenih z 2D-matričnimi kodami, z uporabo strojnega vida
Niko Turšič, 2020, undergraduate thesis

Abstract: V diplomski nalogi je predstavljena idejna zasnova sistema za identifikacijo aluminijastih okroglic z uporabo 2D-matričnih kod, s katerimi bi te označevali za boljšo sledljivost materiala. Tako označene okroglice bi nato pregledovali s pametnimi kamerami pred obdelavo v proizvodni celici (v tem primeru stiskalni liniji). Predstavljeni so rezultati testiranja kamer različnih proizvajalcev in oblika ustrezne matrične kode z ozirom na potrebne informacije in sposobnosti gravirne naprave. Poleg teoretičnega opisa sistema je podan še CAD-model hipotetične proizvodne linije. S tem sistemom je izključena možnost človeške napake pri zalaganju linije z vhodnim materialom in s tem uporaba napačnega materiala v proizvodnji.
Keywords: Okroglica, 2D-matrična koda, pametna kamera, identifikacija, idejna zasnova, strojni vid
Published: 04.11.2020; Views: 146; Downloads: 37
.pdf Full text (2,09 MB)

3.
Določanje lege objektov s strojnim vidom za robotsko manipulacijo v namenski aplikaciji
Žan Rotovnik, 2020, undergraduate thesis

Abstract: Cilj diplomske naloge je s pomočjo industrijske kamere najprej določiti orientacijo in nato pozicijo določenega objekta ter ta podatka uporabiti v aplikaciji z dvema kolaborativnima robotoma. Prednost kolaborativnih robotov je v tem, da omogočajo sodelovanje s človekom in je zato njihova uporaba v industriji v porastu. V kombinaciji s strojnim vidom oziroma z industrijsko kamero je sistem mogoče nadgraditi na precej visoko stopnjo avtonomnosti, kar pa je želja in cilj večine uspešnih podjetij v svetu. V diplomski nalogi je predstavljeno programiranje robotov in industrijske kamere, povezava in vzpostavitev komunikacije med komponentami ter simulacija sistema v računalniškem programu.
Keywords: robotizacija, kolaborativni robot, strojni vid
Published: 03.11.2020; Views: 156; Downloads: 57
.pdf Full text (1,78 MB)

4.
Selektivno zaznavanje in odstranjevanje plevela
Urban Kenda, 2020, undergraduate thesis

Abstract: V diplomskem delu smo spoznali robota Farmbeast, različne pristope k škropljenju, osnovne principe iz področja strojnega vida in uporabo robotskega operacijskega sistema. Na podlagi novopridobljenega znanja smo ustvarili sistem, ki je s strojnim vidom sposoben ločevati plevel med ozko- in širokolistnim plevelom. Rezultat prepoznave pa predstavlja vhodni podatek za novo razvito orodje, s katerim je omogočeno škropljenje z dvema različnima fitofarmacevtskima pripravkoma, glede na vrsto plevela. Za prepoznavo sta bila razvita dva različna algoritma, ki omogočata ločevanje plevela in sta bila testirana na 30 vzorcih. Test je pokazal, da prvi način v 93,3 % uspešno loči ozkolisten plevel in je 53,3 % uspešen pri ločevanju širokolistnega plevela, drugi način pa obe vrsti plevela loči 93,3 % uspešno.
Keywords: plevel, škropljenje, strojni vid
Published: 03.11.2020; Views: 104; Downloads: 28
.pdf Full text (3,75 MB)

5.
Analiza uvajanja strojnega vida v proizvodne sisteme
Samo Lorenčič, 2020, master's thesis

Abstract: Strojni vid je kombinacija kompleksne strojne in programske opreme, ki stroju ali robotu omogočata zaznavanje svoje okolice oz. izdelkov na tekočem traku, s ciljem izboljšanja izvedbe proizvodnih procesov. Namen vpeljave in uporabe strojnega vida v proizvodnji je torej predvsem pospešitev delovnih operacij, povečanje kakovosti izdelkov in zmanjšanje izmeta. Namen magistrske naloge je podrobno predstaviti sestavne dele sistema strojnega vida, proces njegove vpeljave v proizvodnjo, ter njegovo vlogo v industriji 4.0. V drugem delu pa se naloga osredotoča tako na tehnološke, kot na ekonomske učinke, ki jih strojni vid prinaša industrijskim podjetjem. Na podlagi teh informacij sem predlagal korake implementacije strojnega vida v proizvodnji sistem, po katerih se lahko podjetja pri vpeljavi strojnega vida orientirajo oz. dobijo vpogled v primernost investicije glede na njihov primer.
Keywords: Strojni vid, optimizacija proizvodnje, tehnološki učinki, ekonomski učinki, upravljanje proizvodnje, Industrija 4.0
Published: 05.10.2020; Views: 201; Downloads: 45
.pdf Full text (1,32 MB)

6.
ROSUS 2020 - Računalniška obdelava slik in njena uporaba v Sloveniji 2020
2020, proceedings

Abstract: ROSUS 2020 – Računalniška obdelava slik in njena uporaba v Sloveniji 2020 je strokovna računalniška konferenca, ki jo od leta 2006 naprej vsako leto organizira Inštitut za računalništvo iz Fakultete za elektrotehniko, računalništvo in informatiko, Univerze v Mariboru. Konferenca povezuje strokovnjake in raziskovalce s področij digitalne obdelave slik in strojnega vida z uporabniki tega znanja, pri čemer uporabniki prihajajo iz raznovrstnih industrijskih okolij, biomedicine, športa, zabavništva in sorodnih področij. Zbornik konference ROSUS 2020 združuje strokovne prispevke več deset avtorjev, od tega dva vabljena predavanje ter več demonstracijskih prispevkov. Prispevki podajajo najnovejše dosežke slovenskih strokovnjakov s področij digitalne obdelave slik in strojnega vida, osvetljujejo pa tudi trende in novosti na omenjenih strokovnih področjih. Velik poudarek prispevkov je na promoviranju ekonomske koristnosti aplikacij računalniške obdelave slik in vida v slovenskem prostoru. Takšne računalniške aplikacije zaradi visoke natančnosti, robustnosti in izjemnih hitrosti pri obdelovanju informacij nudijo namreč nove priložnosti za uveljavitev na trgu visokih tehnologij.
Keywords: računalniška obdelava slik, strojni vid, biomedicina, industrijske aplikacije, prenos znanja.
Published: 04.03.2020; Views: 449; Downloads: 90
URL Link to file

7.
Krmilnik bliskavice z integriranim omrežnim stikalom
Mihael Sklepić, 2019, master's thesis

Abstract: V magistrskem delu je opisan razvoj vgrajenega sistema, krmilnika bliskavice z integriranim omrežnim stikalom. Znano je, da za dobro zajemanje slike iz kamere potrebujemo ustrezno osvetlitev, ki je zelo pomembna tudi pri strojnem vidu. Za krmiljenje osvetlitve se uporablja sklop, ki se v industriji strojnega vida imenuje krmilnik bliskavice (angleško Strobe controller). Primer uporabe je v industriji, kjer je treba hitro premikajoče predmete ujeti z minimalno zamegljenostjo slike. Trenutno se uporablja krmilnik bliskavice s samo enim integriranim omrežnim priključkom. Na tale priključek je lahko povezana kamera, računalnik ali ostala omrežna oprema (usmerjevalnik, stikalo …). Za večje število priključkov je do sedaj uporabljeno zunanje omrežno stikalo (angleško Network Switch), ki pa potrebuje dodaten prostor, kar v nekaterih aplikacijah sploh ni uporabno. Zaradi prej omenjenih razlogov smo razvili krmilnik bliskavice z integriranim omrežnim stikalom. Opisan je celoten postopek razvoja od začetka do tipičnega primera in demonstracije uporabe.
Keywords: krmilnik bliskavice, omrežno stikalo, strojni vid, osvetlitev
Published: 13.12.2019; Views: 397; Downloads: 46
.pdf Full text (2,79 MB)

8.
Preslikavanje oblik z uporabo industrijskega robota
Tomaž Verdenik, 2019, undergraduate thesis

Abstract: V diplomskem delu je predstavljen razvoj sistema za prerisovanje slik iz kamere na industrijskega robota. Kamera, ki je priključena na osebni računalnik sliko zajame, aplikacija, ki je v ta namen zasnovana v LabView pa iz slike generira točke za premikanje industrijskega robota, ki sliko nariše.
Keywords: strojni vid, PLK, LabView, industrijski robot, USB kamera, OPC strežnik
Published: 25.11.2019; Views: 336; Downloads: 52
.pdf Full text (3,28 MB)

9.
Avtomatizacija pobiranja cevakov kamene volne z robotsko celico
Nejc Pregel, 2019, undergraduate thesis

Abstract: V diplomskem delu je predstavljen koncept izvedbe avtomatizacije pobiranja cevakov kamene volne z robotsko celico, katere osnovni gradnik je robot ABB IRB 4600 – 20/2.50. Gre za tako imenovano »pick and place« operacijo pobiranja izdelkov (cevakov) iz narezanih blokov in zlaganje izdelkov v transportne škatle. Pobiranje je vodeno s sistemom strojnega vida. Diplomsko delo je razdeljeno na več delov. Najprej kratek opis podjetja Isomat, d. o. o., sledi opis ročnega pobiranja. V nadaljevanju je opisan princip avtomatizacije z robotsko celico: najprej so opisani posamezni podsistemi celice, njihov namen in delovanje, nato pa še izdelava in delovanje simulacije v programu Robot Studio.
Keywords: avtomatizacija, robotika, strojni vid, simulacija, Robot Studio, programiranje, RAPID, ABB IRB 4600
Published: 21.11.2019; Views: 370; Downloads: 57
.pdf Full text (4,19 MB)

10.
Razvoj naprednega sistema za detektiranje voznih pasov na platformah GPU
Karlo Crnek, 2019, master's thesis

Abstract: Problem, ki ga obravnavamo v magistrski nalogi je detektiranje voznih pasov na RGB slikah oz. posnetkih ceste pred vozilom med vožnjo. Za rešitev tega problema smo se odločili uporabiti tehnike »globokega učenja«, predvsem konvolucijske nevronske mreže, s katerimi smo izvedli semantično segmentiranje. Problem smo reševali s tremi različnimi arhitekturami nevronskih mrež, ki smo jih učili na naboru podatkov BDD100k. Modele mrež smo nato testirali in primerjali rezultate s pomočjo IoU metrike za semantično segmentacijo. Opravili smo tudi več eksperimentov s ciljem izboljšanja IoU vrednosti in generalizacije modelov. Na koncu smo modele testirali tudi na Nvidia Jetson TX2 platformi in predlagali možnost vključitve takšnih modelov v sistem avtonomnega vozila.
Keywords: globoko učenje, konvolucijske nevronske mreže, segmentacija voznega pasu, strojni vid, avtonomno vozilo
Published: 13.11.2019; Views: 673; Downloads: 112
.pdf Full text (3,48 MB)

Search done in 0.3 sec.
Back to top
Logos of partners University of Maribor University of Ljubljana University of Primorska University of Nova Gorica