LABUDOVÁ, K. Rozpoznávání obrazů pro ovládání robotické ruky [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2017.
Studentka se ve své práci věnovala rozpoznávaní obrazovek (displeje u tiskáren) pro ovládání robotické ruky, která slouží k automatizovaným testům grafických rozhraní. Zadání práce bylo vytvořeno ve spolupráci s firmou Y-Soft. Studentka ke své práci přistupovala velice aktivně. Během konzultací řešila některé konkrétní postupy a diskutovala doposud dosažených výsledků. Sama přicházela s nápady, jak řešit dílčí problémy, které se v průběhu práce objevily. Vyjádření odborného konzultanta Ing. Jakuba Pavláka: „Na úvod bych rád uvedl, že zpracování obrazu je pro funkčnost testovacího robotického systému naprosto klíčové, protože robotický systém musí přesně vědět, co se děje s testovaným objektem (v tomto případě displej tiskárny, případně jiného embedded zařízení). Zároveň musím doplnit, že toto téma významně zesložiťuje fakt, kdy využíváme robotický systém přes den a za různých světelných podmínek. Studentka Labudová řešila diplomovou práci velmi samostatně s aktivní spolupráci s kolegy z týmu, který vyvíjí robotický systém. Práci zpracovávala průběžně a dílčí výsledky proaktivně testovala na živém systému a komunikovala s kolegy z týmu. Praktický přínos práce je velmi významný, protože rozšiřuje přesnost a spolehlivost robotického systému, což jsou jedny z klíčových vlastnosti pro testovací systém.“ Odevzdaná práce je na výborné úrovni, pouze v teoretické části práce jsou některé zavádějící informace, a tak navrhuji hodnocení 90/A.
Studentka se v předložené práci zabývá návrhem rozšíření a zvýšení efektivity již existujícího algoritmu analyzujícího snímky dotykových displejů. Výsledky z analýzy následně slouží pro ovládání robotické ruky testující zařízení software SafeQ určený pro tiskový management. Rozčlenění práce je dle mého názoru nevhodně zvoleno, které neutváří ucelenou představu o základní struktuře práce a dosažených výsledků (např. Kapitola 2.2 i 6 se jmenují stejně – Deskriptory). Negativně také hodnotím stručné a nevýstižné názvy jednotlivých kapitol obsahující zkratky metod včetně vložené citace. Nicméně samotný text je v jednotlivých kapitolách smysluplný, plynule na sebe navazuje a popisuje danou problematiku. V rámci jednoho bodu zadání studentka vyhledala a nastudovala různé metody počítačového vidění pro detekci význačných bodů a jejich charakteristických vlastností, přičemž využívala relevantní literaturu. Rešerše těchto metod je uvedena nemístně jako 2. kapitola za kapitolou popisující návrh a realizaci předzpracování obrazu. Studentka v části rešerše používá velké množství překlepů a nepřesných formulací (např. zlepšení obrazu, zajímavé body, filtrace vektorů/bodů namísto selekce, krabicové filtry). Dosti rušivě působí používání pojmu Deskriptor jak pro algoritmus, tak i jako příznak. Popis vyhledaných metod je na nízké odborné úrovni, často jen doslovně přeložen z angličtiny. Rovnice 6-10 nejsou správně uvedeny z citovaného zdroje, tudíž nepopisují, co mají a ani nejsou vhodně komentovány či popsány, stejně tak i rovnice 14. Nicméně studentka vybrala nejvhodnější metody pro svou praktickou část a svůj výběr také v diskuzi odůvodnila. V praktické části studentka podrobně popisuje testování jednotlivých zvolených metod a optimalizaci jejich parametrů pomocí testovací množiny, které je vždy doplněno grafy s následnou diskuzí výsledků. Chybí mi zde popis této testovací databáze. Práce také obsahuje několik blokových schémat usnadňující pochopení navržených algoritmů. Po formální stránce je práce na dobré úrovni, výtku mám ke kvalitě některých obrázků a neúplnosti literárního zdroje 16. Závěrem konstatuji, že studentka splnila všechny body zadání, po odborné stránce je práce na dobré úrovni a pro výše zmíněné nedostatky hodnotím práci stupněm B (85).
eVSKP id 102368