Strukturální metody identifikace objektů pro řízení průmyslového robotu

Simple item page
but.defencePřínos práce spočívá v řešení problematiky zejména řízení průmyslových robotů v reálném čase. Přínosem je rovněž vytvořené simulační prostředí pro testování navržených algoritmů prokazující efektivitu navrženého řešení.cs
but.jazykčeština (Czech)
but.programStroje a zařízenícs
but.resultpráce byla úspěšně obhájenacs
dc.contributor.advisorŠťastný, Jiřícs
dc.contributor.authorMinařík, Martincs
dc.contributor.refereeŠlapal, Josefcs
dc.contributor.refereeKonečný, Vladimírcs
dc.date.created2009cs
dc.description.abstractTato dizertační práce se zabývá využitím strukturálních metod identifikace objektů pro řízení průmyslového robotu. Nejprve je popsán současný stav znalostí v dané oblasti, tedy celý proces rozpoznávání objektů pomocí metod klasické syntaktické analýzy. Největší nevýhodou je nemožnost rozpoznávat objekty, jejichž digitalizovaný obraz je nějakým způsobem porušen či zkreslen (díky nadměrnému šumu nebo poruchám obrazu), tedy deformován. Pro rozpoznávání deformovaných objektů jsou dále popsány metody využívající strukturálního popisu pro jejich rozpoznávání – metody pro stanovení vzdáleností mezi atributovými popisy obrazů. Vlastní jádro celé práce spočívá až v kapitole 5, kde jsou popsány deformační gramatiky, jež jsou schopny popsat všechny možné deformace objektu. Komplikací při jejich analýze je nejednoznačnost deformační gramatiky, která snižuje efektivitu analýzy. Dále je věnován prostor výběru a modifikaci vhodného parseru schopného efektivně analyzovat deformační gramatiku. Popsány jsou tři typy parseru: modifikovaný Earlyho parser, modifikovaný Tomita parser a modifikovaný hybridní LRE(k) parser. Pro Earlyho parser je popsán efektivní způsob jeho implementace. Nezbytnou součástí rozpoznávání objektů je zajištění invariancí, čímž se tato práce též detailně zabývá. Závěrem jsou uvedeny výsledky popsaných algoritmů (úspěšnost a rychlost rozpoznávání deformovaných objektů) a je popsáno navržené testovací prostředí a algoritmy v něm implementované. V závěru jsou shrnuty zjištěné možnosti deformačních gramatik a jejich výsledky.cs
dc.description.abstractThis PhD thesis deals with the use of structural methods of objects identification for industrial robots operation. First, the present state of knowledge in the field is described, i.e. the whole process of objects recognition with the aid of common methods of the syntactic analysis. The main disadvantage of these methods is that is impossible to recognize objects whose digitalized image is corrupted in some ways (due to excessive noise or image disturbances), objects are therefore deformed. Further, other methods for the recognition of deformed objects are described. These methods use structural description of objects for object recognition, i.e. methods which determine the distance between attribute descriptions of images. The core part of this PhD thesis begins in Chapter 5, where deformation grammars, capable of description of all possible object deformations, are described. The only complication in the analysis is the ambiguity of the deformation grammar, which lowers the effectiveness of the analysis. Further, PhD thesis deals with the selection and modification of a proper parser, which is able to analyze a deformation grammar effectively. Three parsers are described: the modified Earley parser, the modified Tomita parser and the modified hybrid LRE(k) parser. As for the modified Earley’s parser, ways of its effective implementation are described. One of the necessary parts of the object recognition is providing the invariances, which this PhD thesis covers in detail, too. Finally, the results of described algorithms are mentioned (successfulness and speed of deformed objects recognition) and suggested testing environment and implemented algorithms are described. In conclusion, all determined possibilities of deformation grammars and their results are summarized.en
dc.description.markPcs
dc.identifier.citationMINAŘÍK, M. Strukturální metody identifikace objektů pro řízení průmyslového robotu [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta strojního inženýrství. 2009.cs
dc.identifier.other26422cs
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11012/16254
dc.language.isocscs
dc.publisherVysoké učení technické v Brně. Fakulta strojního inženýrstvícs
dc.rightsStandardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezenícs
dc.subjectstrukturální metodycs
dc.subjectrozpoznávání objektůcs
dc.subjectsyntaktická analýzacs
dc.subjectdeformační gramatikacs
dc.subjectinvariance vůči rotacics
dc.subjectdiferenciální primitivacs
dc.subjectEarlyho parsercs
dc.subjectLR(k) parsercs
dc.subjectTomita parsercs
dc.subjectLRE(k) parsercs
dc.subjectinvariance vůči změně měřítkacs
dc.subjectstructural methoden
dc.subjectpattern recognitionen
dc.subjectsyntactic analysisen
dc.subjectdeformation grammaren
dc.subjectrotation invarianceen
dc.subjectdifferential primitivesen
dc.subjectEarley parseren
dc.subjectLR(k) parseren
dc.subjectTomita parseren
dc.subjectLRE(k) parseren
dc.subjectinvariance towards change of scaleen
dc.titleStrukturální metody identifikace objektů pro řízení průmyslového robotucs
dc.title.alternativeStructural Methods of Objects Identification for Industrial Robot Operationen
dc.typeTextcs
dc.type.driverdoctoralThesisen
dc.type.evskpdizertační prácecs
dcterms.dateAccepted2009-12-08cs
dcterms.modified2009-12-17-07:17:58cs
eprints.affiliatedInstitution.facultyFakulta strojního inženýrstvícs
sync.item.dbid26422en
sync.item.dbtypeZPen
sync.item.insts2025.03.27 13:13:53en
sync.item.modts2025.01.17 09:49:44en
thesis.disciplineKonstrukční a procesní inženýrstvícs
thesis.grantorVysoké učení technické v Brně. Fakulta strojního inženýrství. Ústav automatizace a informatikycs
thesis.levelDoktorskýcs
thesis.namePh.D.cs
Files
Original bundle
Now showing 1 - 3 of 3
Thumbnail Image
Name:
final-thesis.pdf
Size:
900.88 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
final-thesis.pdf
Download
Thumbnail Image
Name:
thesis-1.pdf
Size:
419.97 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
thesis-1.pdf
Download
Thumbnail Image
Name:
review_26422.html
Size:
1.69 KB
Format:
Hypertext Markup Language
Description:
file review_26422.html
Download
Collections
2009