Detekce semi-strukturovaně rozmístěných polotovarů z plochy pomocí metod umělé inteligence
Loading...
Date
Authors
Zmrzlý, Jan
ORCID
Advisor
Referee
Mark
A
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta strojního inženýrství
Abstract
Tato práce se zabývá problematikou strojového vidění v kontextu Průmyslu 4.0, s důrazem na detekci semi-strukturovaně rozmístěných objektů z plochy. V první části práce jsou probrány teoretické aspekty úlohy, včetně vybraných algoritmů strojového vidění a využití neuronových sítí v této oblasti. Dále je provedena rešerše dostupných metod pro řešení tohoto problému, jakož i současného stavu robotické buňky EDUset ONE s ohledem na strojové vidění. Na základě analýzy je navrženo hardwarové řešení v podobě kamery, osvětlení a dalších komponent. Následně je proveden návrh a implementace různých metod detekce více druhů objektů, s důrazem na modularitu, efektivitu a přesnost. V závěru práce jsou tyto metody porovnány a je ověřena funkčnost v interakci s reálnou robotickou buňkou.
This thesis addresses the issue of machine vision in the context of Industry 4.0, with an emphasis on the detection of semi-structured objects from surfaces. The first part of the thesis discusses the theoretical aspects of the task, including selected machine vision algorithms and the use of neural networks in this area. Furthermore, a survey of the available methods for solving this problem is conducted, as well as the current state of the art of the EDUset ONE robotic cell with respect to machine vision. Based on the analysis, a hardware solution in the form of camera, lighting and other components is proposed. Subsequently, the design and implementation of different methods for detecting multiple types of objects is carried out, with emphasis on modularity, efficiency and accuracy. Finally, the work compares these methods and verifies their functionality in interaction with a real robotic cell.
This thesis addresses the issue of machine vision in the context of Industry 4.0, with an emphasis on the detection of semi-structured objects from surfaces. The first part of the thesis discusses the theoretical aspects of the task, including selected machine vision algorithms and the use of neural networks in this area. Furthermore, a survey of the available methods for solving this problem is conducted, as well as the current state of the art of the EDUset ONE robotic cell with respect to machine vision. Based on the analysis, a hardware solution in the form of camera, lighting and other components is proposed. Subsequently, the design and implementation of different methods for detecting multiple types of objects is carried out, with emphasis on modularity, efficiency and accuracy. Finally, the work compares these methods and verifies their functionality in interaction with a real robotic cell.
Description
Citation
ZMRZLÝ, J. Detekce semi-strukturovaně rozmístěných polotovarů z plochy pomocí metod umělé inteligence [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta strojního inženýrství. 2024.
Document type
Document version
Date of access to the full text
Language of document
cs
Study field
bez specializace
Comittee
prof. Ing. Roman Šenkeřík, Ph.D. (předseda)
prof. RNDr. Ing. Miloš Šeda, Ph.D. (místopředseda)
prof. RNDr. PaedDr. Eva Volná, PhD. (člen)
doc. Ing. Pavel Škrabánek, Ph.D. (člen)
doc. Ing. Miloš Hammer, CSc. (člen)
doc. Ing. Zdeněk Hadaš, Ph.D. (člen)
Ing. Jiří Kurfűrst, Ph.D. (člen)
Date of acceptance
2024-06-11
Defence
Student sebejistě seznámil přítomné s výsledky své diplomové práce. Otázky oponenta byly zoodpovězeny. Oponent vyjádřil pochvalu ke komplexnosti řešení a zdůraznil, že se v posudku soustředil na problematiku strojového vidění, ve které je expertem.
Práce byla doporučena k návrhu na Cenu průmyslového podniku 2024.
Result of defence
práce byla úspěšně obhájena
Document licence
Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení