Preverjanje kvalitete izdelkov z uporabo strojnega vida

Marolt, Jakob

| | SLO | ENG | Piškotki in zasebnost

Večja pisava | Manjša pisava

Prva stran > Izpis gradiva

Izpis gradiva

Naslov:	Preverjanje kvalitete izdelkov z uporabo strojnega vida
Avtorji:	ID Marolt, Jakob (Avtor) ID Klančnik, Simon (Mentor) Več o mentorju...
Datoteke:	MAG_Marolt_Jakob_2017.pdf (3,64 MB) MD5: 7435BED27F59585BE3DEB2F6B1D7A18F PID: 20.500.12556/dkum/c381c7f1-0a0a-4848-a946-a81ce2b3ed8d
Jezik:	Slovenski jezik
Vrsta gradiva:	Magistrsko delo/naloga
Tipologija:	2.09 - Magistrsko delo
Organizacija:	FS - Fakulteta za strojništvo
Opis:	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 €.
Ključne besede:	strojni vid, računalniški vid, preverjanje kvalitete, OpenCV, Python, rebričenje, SIFT, SURF, ORB
Kraj izida:	Maribor
Založnik:	[J. Marolt]
Leto izida:	2017
PID:	20.500.12556/DKUM-66789
UDK:	004.923.021:004.93(043.2)
COBISS.SI-ID:	20880662
NUK URN:	URN:SI:UM:DK:OE0JWWPM
Datum objave v DKUM:	07.08.2017
Število ogledov:	1599
Število prenosov:	319
Metapodatki:
Področja:	KTFMB - FS
:	MAROLT, Jakob, 2017, Preverjanje kvalitete izdelkov z uporabo strojnega vida [na spletu]. Magistrsko delo. Maribor : J. Marolt. [Dostopano 26 marec 2025]. Pridobljeno s: https://dk.um.si/IzpisGradiva.php?lang=slv&id=66789 Kopiraj citat

Skupna ocena:	0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 4.5 5 (0 glasov)
Vaša ocena:	Ocenjevanje je dovoljeno samo prijavljenim uporabnikom.
Objavi na:

Podobna dela iz repozitorija:

Podobna dela iz ostalih repozitorijev:

Postavite miškin kazalec na naslov za izpis povzetka. Klik na naslov izpiše podrobnosti ali sproži prenos.

Licence

Licenca:	CC BY-NC-ND 4.0, Creative Commons Priznanje avtorstva-Nekomercialno-Brez predelav 4.0 Mednarodna

Povezava:	http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/deed.sl
Opis:	Najbolj omejujoča licenca Creative Commons. Uporabniki lahko prenesejo in delijo delo v nekomercialne namene in ga ne smejo uporabiti za nobene druge namene.
Začetek licenciranja:	10.07.2017

Sekundarni jezik

Jezik:	Angleški jezik
Naslov:	Quality control of products using computer vision
Opis:	In our master thesis we inspected the quality of knurled parts with the use of machine vision. We briefly introduced the field of computer vision and explained the processes behind three popular feature matching algorithms (SIFT, SURF and ORB). We engineered a prototype system for quality control of knurled parts using machine vision. For data processing we used Raspberry Pi model 1 B+ which ran on the Raspbian debian system. We installed two white LED diodes with high brightness for lighting. Pictures were taken by a standard Raspberry Pi CMOS camera with 5 MP. The program was created in Python, using its standard modules and the OpenCV library. We analyzed success and time delay of all three feature matching algorithms. All were 100% successful in distinguishing the good parts from the bad ones. The fastest algorithm was ORB, followed by SURF and then SIFT. The material cost of the system was 87€.
Ključne besede:	machine vision, computor vision, quality control, OpenCV, Python, knurling, SIFT, SURF, ORB

Komentarji

Dodaj komentar

Za komentiranje se morate prijaviti.

Komentarji (0)

0 - 0 / 0

Ni komentarjev!

Nazaj