Informacja

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

Wyszukujesz frazę "Machine Vision" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-7 z 7
Tytuł:
Widzenie maszynowe jako narzędzie zapewniające wysoką jakość wyrobów
Machine vision system as a tool to secure high quality of articles
Autorzy:
Szymonik, J.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/234525.pdf
Data publikacji:
2010
Wydawca:
Wojskowy Instytut Techniczny Uzbrojenia
Tematy:
widzenie maszynowe
wizja komputerowa
jakość wyrobów
machine vision
computer vision
quality of articles
Opis:
Artykuł składa się z czterech rozdziałów, wstępu oraz zakończenia. Jego myślą przewodnią jest zapoznanie czytelnika z systemami widzenia maszynowego, które pełnią coraz większa rolę w procesach produkcyjnych oraz ich automatyzacji. W rozdziale pierwszym wymienione są czynniki wskazujące na pozytywne skutki wdrażania systemów widzenia maszynowego do procesów produkcyjnych. Omówione są również szerokie zastosowania systemów w wielu gałęziach przemysłu oraz pełnione przez nie funkcje. Rozdział drugi przedstawia architekturę typowego systemu widzenia maszynowego, wskazując jednocześnie jego najważniejszy element jakim jest system wizyjny. W dalszej części przedstawiona jest struktura oraz poszczególne etapy z jakich składa się system wizyjny. Kolejny rozdział skupia się na budowie oraz zasadzie działania kamery przemysłowej – głównego czynnika systemu wizyjnego (na przykładzie kamery przemysłowej firmy Allied Vision Technologies).W ostatnim rozdziale zawarte są parametry kamer takie jak: rozdzielczość, interfejsy komunikacyjne, typ sensora, liczba klatek na sekundę, rozmiar sensora, których znajomość jest niezbędna do odpowiedniego doboru urządzenia będącego podstawą poprawnie funkcjonującego systemu wizyjnego.
The article consists of four chapters, the introduction and the conclusion. Its keynote is to familiarize the reader with machine vision systems, which are becoming more and more important in production processes and their automation. The first chapter lists the factors indicating the positive effects of machine vision systems implementation for manufacturing processes. The wide application and functions of computerized systems in different industries are also discussed. The second chapter presents the architecture of a typical machine vision system, pointing at the same time at its most important element - vision system. The structure and various stages, of which consists vision system, are presented later in this chapter. The next chapter focuses on the structure and the principle of operation of industrial cameras - a key factor of the vision system (on the example of industrial camera produced by Allied Vision Technologies). The last chapter includes camera parameters such as resolution, communication interfaces, sensor type, number of frames per second, sensor size, which are required for the proper selection of equipment forming the basis of correctly functioning visual system.
Źródło:
Problemy Techniki Uzbrojenia; 2010, R. 39, z. 115; 67-76
1230-3801
Pojawia się w:
Problemy Techniki Uzbrojenia
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
From Linear Classifier to Convolutional Neural Network for Hand Pose Recognition
Autorzy:
Rościszewski, P.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/305776.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie. Wydawnictwo AGH
Tematy:
machine learning
artificial neural networks
computer vision
Opis:
Recently gathered image datasets and new capabilities of high performance computing systems allowed developing new artificial neural network models and training algorithms. Using the new machine learning models, computer vision tasks can be accomplished based on the raw values of image pixels, instead of specific features. The principle of operation of deep artificial neural networks is more and more resembling of what we believe to be happening in the human visual cortex. In this paper we build up an understanding of convolutional neural networks through investigating supervised machine learning methods suchas K-Nearest Neighbors, linear classifiers and fully connected neural networks. We provide examples and accuracy results based on our implementation aimed for the problem of hand pose recognition.
Źródło:
Computer Science; 2017, 18 (4); 341-356
1508-2806
2300-7036
Pojawia się w:
Computer Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Comparison between finite elements simulation of residual stress and computer vision measurements in a welding TIG process
Autorzy:
Bianchi, Federico
Petrucci, Luca
Scappaticci, Lorenzo
Garinei, Alberto
Biondi, Lorenzo
Marconi, Marcello
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1840899.pdf
Data publikacji:
2021
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Polskie Towarzystwo Diagnostyki Technicznej PAN
Tematy:
welding process
FEM simulation
computer vision
machine learning
symulacja MES
proces spawania
wizja komputerowa
uczenie maszynowe
Opis:
In this work, residual stresses arising after an industrial TIG welding process on an aerospace grade part are investigated. The customer demand for high product resistance and high dimensional accuracy calls for the control of the welding process and the minimisation of the residual stresses. Dimensional check of manufactured parts was traditionally performed in a quality room by means of coordinate measuring machines (CMM). For parts larger than 1 meter, this operation shows several issues, as the handling and the need for large and expensive measuring devices. These needs can be fulfilled by an innovative method that, through continuous dimensional check, allows to optimise the welding process parameters. This method is built on a post-process measurement of part shrinkage based on a Computer Vision technique, the outcome being a 3D reconstruction of the actual part. Moreover, the whole procedure is low-cost and time saving, as it can be performed with a conventional camera mounted on a tripod. A Finite Element Model (FEM) of the TIG process on the selected sample was developed. The result of the numerical model was compared with the Computer Vision-based post-process measurement. The simulation scenario predicted by Finite Element Analysis agrees with measurements.
Źródło:
Diagnostyka; 2021, 22, 2; 29-37
1641-6414
2449-5220
Pojawia się w:
Diagnostyka
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Systematic analysis and review of video object retrieval techniques
Autorzy:
Ghuge, C. A.
Prakash, V. Chandra
Ruikar, Sachin D.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2050246.pdf
Data publikacji:
2020
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Instytut Badań Systemowych PAN
Tematy:
video object retrieval
computer vision
deep learning
fuzzy-based techniques
machine learning
query-based techniques
graph-based techniques
Opis:
Video object retrieval is a promising research direction, developing in the recent years, and the current video object retrieval strategies are used for visualizing, digitizing, modeling, and retrieving the objects especially in graphics and in architectural design. The research performed led to the design of proficient video object retrieval techniques. Yet, although, a number of algorithms had been devised for tracking objects, the problems persist in enhancing the performance, for instance – with regard to non-rigid objects. In this review article we provide a detailed survey of 50 research papers presenting the suggested video object retrieval methodologies, based on approaches such as deep learning techniques, graph-based techniques, query-based techniques, feature-based techniques, fuzzybased techniques, machine learning-based techniques, distance metric learning-based technique, and also other ones. Moreover, analysis and discussion are presented concerning the year of publication, employed methodology, evaluation metrics, accuracy range, adopted framework, datasets utilized, and the implementation tool. Finally, the research gaps and issues related to various proposed video object retrieval schemes are presented for guiding the researchers towards improved contributions to the video object retrieval methods.
Źródło:
Control and Cybernetics; 2020, 49, 4; 471-498
0324-8569
Pojawia się w:
Control and Cybernetics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Analysis of computer vision and image analysis technics
Autorzy:
Rybchak, Z.
Basystiuk, O.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/411187.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Oddział w Lublinie PAN
Tematy:
computer vision
image recognition
object recognition
machine learning
computer with high-level understanding
digital images processing
scene reconstruction
wizja komputerowa
rozpoznawanie obrazów
rozpoznawanie obiektów
systemy uczące się
cyfrowe przetwarzanie obrazów
Opis:
Computer vision and image recognition are one of the most popular theme nowadays. Moreover, this technology developing really fast, so filed of usage increased. The main aims of this article are explain basic principles of this field and overview some interesting technologies that nowadays are widely used in computer vision and image recognition.
Źródło:
ECONTECHMOD : An International Quarterly Journal on Economics of Technology and Modelling Processes; 2017, 6, 2; 79-84
2084-5715
Pojawia się w:
ECONTECHMOD : An International Quarterly Journal on Economics of Technology and Modelling Processes
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Multi-feature ensemble system in the renal tumour classification task
Autorzy:
Osowska-Kurczab, Aleksandra Maria
Markiewicz, Tomasz
Dziekiewicz, Miroslaw
Lorent, Malgorzata
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2173572.pdf
Data publikacji:
2021
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
medical imaging
renal cell carcinoma
convolutional neural networks
textural features
support vector machine
computer vision
deep learning
technika deep learning
obrazowanie medyczne
rak nerkowokomórkowy
konwolucyjne sieci neuronowe
cechy tekstury
maszyna wektorów nośnych
wizja komputerowa
głęboka nauka
Opis:
Recently, the analysis of medical imaging is gaining substantial research interest, due to advancements in the computer vision field. Automation of medical image analysis can significantly improve the diagnosis process and lead to better prioritization of patients waiting for medical consultation. This research is dedicated to building a multi-feature ensemble model which associates two independent methods of image description: textural features and deep learning. Different algorithms of classification were applied to single-phase computed tomography images containing 8 subtypes of renal neoplastic lesions. The final ensemble includes a textural description combined with a support vector machine and various configurations of Convolutional Neural Networks. Results of experimental tests have proved that such a model can achieve 93.6% of weighted F1-score (tested in 10-fold cross validation mode). Improvement of performance of the best individual predictor totalled 3.5 percentage points.
Źródło:
Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences; 2021, 69, 3; art. no. e136749
0239-7528
Pojawia się w:
Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Multi-feature ensemble system in the renal tumour classification task
Autorzy:
Osowska-Kurczab, Aleksandra Maria
Markiewicz, Tomasz
Dziekiewicz, Miroslaw
Lorent, Malgorzata
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2128157.pdf
Data publikacji:
2021
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
medical imaging
renal cell carcinoma
convolutional neural networks
textural features
support vector machine
computer vision
deep learning
technika deep learning
obrazowanie medyczne
rak nerkowokomórkowy
konwolucyjne sieci neuronowe
cechy tekstury
maszyna wektorów nośnych
wizja komputerowa
głęboka nauka
Opis:
Recently, the analysis of medical imaging is gaining substantial research interest, due to advancements in the computer vision field. Automation of medical image analysis can significantly improve the diagnosis process and lead to better prioritization of patients waiting for medical consultation. This research is dedicated to building a multi-feature ensemble model which associates two independent methods of image description: textural features and deep learning. Different algorithms of classification were applied to single-phase computed tomography images containing 8 subtypes of renal neoplastic lesions. The final ensemble includes a textural description combined with a support vector machine and various configurations of Convolutional Neural Networks. Results of experimental tests have proved that such a model can achieve 93.6% of weighted F1-score (tested in 10-fold cross validation mode). Improvement of performance of the best individual predictor totalled 3.5 percentage points.
Źródło:
Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences; 2021, 69, 3; e136749, 1--8
0239-7528
Pojawia się w:
Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-7 z 7

    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