| Title: | Uporaba globokega učenja in strojnega vida za prepoznavanje objektov v proizvodnih sistemih : magistrsko delo |
|---|
| Authors: | ID Hernavs, Jernej (Author)
ID Klančnik, Simon (Mentor) More about this mentor...  |
|---|
| Files: |  MAG_Hernavs_Jernej_2019.pdf (3,55 MB)
MD5: AE9EB009BF9E1C41EE91406192970B01
PID: 20.500.12556/dkum/7b7eb523-442e-4e51-88a3-57f23f60ab69
|
|---|
| Language: | Slovenian |
|---|
| Work type: | Master's thesis/paper |
|---|
| Typology: | 2.09 - Master's Thesis |
|---|
| Organization: | FS - Faculty of Mechanical Engineering
|
|---|
| Abstract: | Delo opisuje nekaj najsodobnejših pristopov reševanja inženirskih problemov z uporabo globokega učenja in predstavlja sistem za zaznavanje okolice v dinamičnem proizvodnem okolju. Algoritmi strojnega učenja ponujajo v kombinaciji z optičnimi senzorji (kamerami) možnost reševanja izjemno kompleksnih problemov, katerim so do sedaj bili kos le ljudje. Avtomatizacija procesov, pretok informacij med stroji in ljudmi ter pametna analiza podatkov s procesiranjem v oblaku, so le nekateri izzivi, ki jih naslavlja Industrija 4.0. Magistrsko delo predstavlja dinamičen sistem strojnega vida, ki ponuja rešitev na področju klasifikacije in lokalizacije poljubnih objektov v proizvodnih sistemih. |
|---|
| Keywords: | proizvodni sistemi, strojni vid, globoko učenje, industrija 4.0 |
|---|
| Place of publishing: | Maribor |
|---|
| Place of performance: | Maribor |
|---|
| Publisher: | [J. Hernavs] |
|---|
| Year of publishing: | 2019 |
|---|
| Number of pages: | IV, 49 f. |
|---|
| PID: | 20.500.12556/DKUM-73132 |
|---|
| UDC: | [004.85+004.93]:681.586.5(043.2) |
|---|
| COBISS.SI-ID: | 22352150 |
|---|
| NUK URN: | URN:SI:UM:DK:IB3AASB0 |
|---|
| Publication date in DKUM: | 01.03.2019 |
|---|
| Views: | 1801 |
|---|
| Downloads: | 369 |
|---|
| Metadata: |    |
|---|
| Categories: | KTFMB - FS
|
|---|
|
:
|
Copy citation |
|---|
| | | | Average score: | (0 votes) |
|---|
| Your score: | Voting is allowed only for logged in users. |
|---|
| Share: |  |
|---|
Hover the mouse pointer over a document title to show the abstract or click
on the title to get all document metadata. |
