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 "diagnostyka sieci" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-2 z 2
    Tytuł:
    Wykorzystanie sieci neuronowych w diagnostyce poprawności wykonania płytek drukowanych
    Utilization of neural networks in process of diagnosis of correctness of assembling the printed circuit-boards
    Autorzy:
    Sikora, M.
    Grochowski, M.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/277213.pdf
    Data publikacji:
    2011
    Wydawca:
    Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Automatyki i Pomiarów
    Tematy:
    diagnostyka
    przetwarzanie obrazów
    sztuczne sieci neuronowe
    diagnostics
    image processing
    neural networks
    Opis:
    Artykuł opisuje stanowisko badawcze do diagnostyki optycznej poprawności wykonania płytek drukowanych przesuwających się po taśmie produkcyjnej. Diagnostyka optyczna realizowana jest za pomocą kamery. Obraz z kamery przekazywany jest do komputera PC, gdzie trafia do zaprojektowanego systemu diagnostycznego, zaimplementowanego w środowisku MATLAB. Po wstępnym przetworzeniu obrazy kierowane są do właściwego systemu diagnostycznego wykorzystującego sztuczne sieci neuronowe, który podejmuje ostateczną decyzję o poprawności montażu elementów płytki drukowanej. Cała aplikacja zrealizowana jest w środowisku MATLAB. W artykule zamieszczono wybrane wyniki badań analizujących wpływ aspektów takich, jak rodzaj oświetlenia, sposób obróbki i kompresji obrazu, dobór architektury i parametrów sieci neuronowej na jakość osiąganych wyników.
    The paper describes research test stand that is used for optical diagnostics of correctness of assembling of printed circuit-board that moves on a tape. Optical diagnostics is carried out by camera, the images are transferred to computer PC and then to designed diagnostic system implemented in Matlab. After processing of the images they are analyzed by neural networks and the decisions about the correctness of assembling the elements on printed circuit-board are made. The whole application is designed in Matlab environment. The paper presents selected results describing researches carried out in the field of: illumination, image processing techniques, structures and parameters of neural networks and their influence on efficiency of the described system.
    Źródło:
    Pomiary Automatyka Robotyka; 2011, 15, 2; 49-54
    1427-9126
    Pojawia się w:
    Pomiary Automatyka Robotyka
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    System wspomagający diagnostykę czerniaka złośliwego przy pomocy metod przetwarzania obrazu i algorytmów inteligencji obliczeniowej
    Decision system supporting melanomena detection with the usage of image processing and computational intelligence methods
    Autorzy:
    Mikołajczyk, A.
    Kwasigroch, A.
    Grochowski, M.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/269110.pdf
    Data publikacji:
    2016
    Wydawca:
    Politechnika Gdańska. Wydział Elektrotechniki i Automatyki
    Tematy:
    diagnostyka
    wspomaganie decyzji
    przetwarzanie obrazu
    sztuczne sieci neuronowe
    czerniak złośliwy
    diagnostics
    decision support
    image processing
    artificial neural networks
    melanoma malignant
    Opis:
    Nowotwory skóry są najczęściej spotykanymi nowotworami na świecie. Czerniaki złośliwe stanowią od około 5 do 7% wszystkich nowotworów złośliwych skóry u człowieka. Ich wczesne zdiagnozowanie jest kluczowym czynnikiem w późniejszej pomyślnej terapii. Niniejsza praca zawiera propozycję rozwinięcia i zautomatyzowania najważniejszej metody diagnozowania czerniaków, metody ABCD Stoltza. W artykule przedstawiono koncepcję i implementację zautomatyzowanego systemu do diagnostyki znamion skórnych pod kątem wykrycia czerniaka zł ościowego. Zaproponowano nową, rozszerzoną wersję metody dermatoskopowej ABCD i zaimplementowano niezbędne algorytmy w środowisku Matlab. Główne cechy znamion skórnych o charakterze nowotworowym są wyszukiwane automatycznie przy pomocy metod przetwarzania obrazu oraz opracowanych algorytmów. Decyzja na temat rozpoznania lub nie czerniaka złośliwego podejmowana jest przez sztuczną sieć neuronową, wnioskującą na podstawie wskaźników wyznaczonych na etapie przetwarzania obrazów. Omawiany system wspomagania decyzji może służyć jako narzędzie usprawniające pracę lekarzy pierwszego kontaktu lub jako system umożliwiający szybkie samobadanie skóry przez pacjentów. Aplikację przetestowano na 126 znamionach skórnych. Uzyskano czułość równą 98% oraz swoistość równą 73%, co jest bardzo dobrym osiągnięciem.
    Skin cancer is the most common cancer in the world. Malignant melanomas make up about 5-7% of all types of human skin cancer. The work describes the development process of an automated system purposed for the diagnosis of skin lesions in order to detect a malignant melanoma. The application should be used as a decision support system for primary care physicians or as a system capable of self-examination of the skin. When designing an application author developed and proposed a new, enhanced version of the ABCD dermatoscopic method of Stoltz. To describe main features of skin lesions for malignancy, image processing methods were used. In addition, application was trained by artificial neural network, which acts as a specialist doctor, who is responsible of making a diagnosis based on these features. The application has been tested on 126 the skin moles. It gets high final score with a sensitivity of 98% and specificity equal to 73.08%.
    Źródło:
    Zeszyty Naukowe Wydziału Elektrotechniki i Automatyki Politechniki Gdańskiej; 2016, 51; 119-122
    1425-5766
    2353-1290
    Pojawia się w:
    Zeszyty Naukowe Wydziału Elektrotechniki i Automatyki Politechniki Gdańskiej
    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