Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

English (EN)·Polski (PL)·Yкраїнський (UK)
Przejdź do strony domowej biblioteki Centralna Biblioteka Wojskowa Link otwiera się w nowym oknie Logo biblioteki Prolib Integro - strona głównaCentralna Biblioteka Wojskowa

Wyszukujesz frazę "programming language Python" wg kryterium: Wszystkie pola

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-2 z 2
    Tytuł:
    Automatyzacja oceny objawów chorobowych septorioz zbóż z wykorzystaniem komputerowej analizy obrazu w języku programowania Python.
    Automation of septoria disease image analysis using Python programming language.
    Autorzy:
    Bartosiak, Sławomir
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/2199427.pdf
    Data publikacji:
    2020-10-22
    Wydawca:
    Instytut Hodowli i Aklimatyzacji Roślin
    Tematy:
    Python
    detekcja
    septoriozy
    liście
    pszenica
    pszenżyto
    automation
    septoria
    leaves
    wheat
    triticale
    Opis:
    Ocena objawów chorobowych septorioz na liściach zbóż, opisywanie i tworzenie dokumentacji fotograficznej poszczególnych liści jest czasochłonnym i pracochłonnym zadaniem. W opracowaniu przedstawiona została automatyzacja oceny objawów chorobowych septorioz zbóż za pomocą aplikacji open-source stworzonych w języku Python. Oprogramowanie umożliwia automatyzację odczytywania nazw obiektów doświadczalnych oraz ocenę objawów chorobowych poszczególnych liści, dzięki czemu istnieje możliwość np. usuwania obserwacji odstających z analizy.
    Septoria disease severity assessment is time consuming and laborious task. In this paper a computational detection of diseased and healthy leaf tissue using simple software developed in Python programming language was discussed. Software automate labels reading from digital images and facilitates septoria disease severity examination. Program extracts each leaf from input image,  examine septoria severity and summarizes results, thus there is the possibility for outliers elimination, thereby minimizing experimental error.
    Źródło:
    Biuletyn Instytutu Hodowli i Aklimatyzacji Roślin; 2020, 289; 31-35
    0373-7837
    2657-8913
    Pojawia się w:
    Biuletyn Instytutu Hodowli i Aklimatyzacji Roślin
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Automatyzacja pomiarów współrzędnościowych organów roboczych maszyn urabiających z wykorzystaniem skanowania 3D
    Automation of Coordinate Measurements of Mining Machines Working Units with 3D Scanning
    Autorzy:
    Cheluszka, P.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/274737.pdf
    Data publikacji:
    2016
    Wydawca:
    Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Automatyki i Pomiarów
    Tematy:
    maszyna urabiająca
    organ roboczy
    stereometria
    skanowanie 3D
    pomiary
    automatyzacja
    język programowania Python
    mining machine
    working unit
    stereometry
    3D scanning
    measurements
    automation
    Python programming language
    Opis:
    Maszyny urabiające należą do podstawowej grupy maszyn roboczych stosowanych w górnictwie podziemnym i powierzchniowym. W przypadku maszyn urabiających na zasadzie skrawania proces urabiania realizowany jest za pomocą organów roboczych wyposażonych w wymienne narzędzia, np. noże osadzone w uchwytach nożowych. Noże te rozmieszczone i ustawione są w przestrzeni w ustalony na etapie projektowania sposób, dostosowany do właściwości urabianego ośrodka skalnego. Pomiary współrzędnościowe sprowadzają się do wyznaczenia sześciu parametrów dla każdego z noży. Ze względu na sposób rozmieszczenia, pomiar bezpośredni tych parametrów nie jest możliwy. Metody pośrednie polegają na pomiarze wielkości wchodzących do definicji funkcji modelujących pomiar. W takim przypadku wygodnym rozwiązaniem zadania metrologicznego, szczególnie pod kątem automatyzacji procesu, jest wykorzystanie metod optycznych, na przykład skanera światła strukturalnego. Metoda ta wymaga zbudowania, dla każdego uchwytu nożowego oraz związanego z nim noża, modelu pomiaru. W przypadku dużej liczby noży jest to proces czaso- i pracochłonnych. Możliwość automatyzacji procesu pomiarowego przedstawiono na przykładzie głowicy urabiającej wysięgnikowych kombajnów chodnikowych, stosowanych do drążenia wyrobisk korytarzowych i tuneli. Omówiono przetwarzanie uzyskanych w trakcie pomiaru danych w celu wyznaczenia zestawu wartości parametrów stereometrycznych opisujących rozmieszczenie i ustawienie w przestrzeni poszczególnych noży oraz związanych z nimi uchwytów nożowych. Wykorzystano do tego funkcjonalność oprogramowania GOM Inspect Professional umożliwiającą budowanie strategii pomiaru za pomocą skryptów w języku Python.
    Mining machines belong to the key group of working machines used in underground and surface mining. In case of machines mining by way of cutting, the process is carried out with working units fitted with a specific number of replaceable tools in the form of picks mounted in pickboxes. The picks are arranged and positioned in space in a way defined at the stage of design, adapted to the properties of the rock being excavated. The stereometry of such working units is measured by determining the values of six parameters for each of the picks. Such parameters cannot be measured directly due to the way they are arranged. Measurements are carried out with indirect methods where values are measured which form part of a definition of measurement modelling functions. The use of optical methods, for example a structured light scanner, is a convenient solution to carry out the considered metrological task, especially in view of the automation of this process. For this, however, a measurement model enabling to determine the values of the magnitudes searched for has to be built for each pickbox and for the related pick. This is a time- and work-intensive process in case of a large number of picks, though. The options of the measurement process automation are presented with the example of a cutting head of boom–type roadheaders employed for drilling dog headings and tunnels. The focus was put on the stage of processing the measuring data obtained in the measurement process to establish a set of stereometry parameters values describing the arrangement and position of individual picks and related pickboxes in space. For this purpose, a feature of GOM Inspect Professional software was used enabling to build a measurement strategy based on scripts created in Python language.
    Źródło:
    Pomiary Automatyka Robotyka; 2016, 20, 3; 33-42
    1427-9126
    Pojawia się w:
    Pomiary Automatyka Robotyka
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-2 z 2

      Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies