Mechatronický systém pro třídění LEGO dílků
Loading...
Date
Authors
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Abstract
V rámci diplomové práce byl navržen a sestrojen mechatronický systém, který třídí LEGO dílky na základě zpracované obrazové informace. Snímky kostek jsou pořizovány kamerou připojenou k PC. Činnost třídícího mechanismu a správnou klasifikaci jednotlivých dílků zajišťuje vytvořený ovládací program. Určování barvy a tvaru LEGO kostky se provádí na základě zpracování získaného obrazu a natrénovaného klasifikačního modelu neuronové sítě. Mechatroniský systém byl vytvořen ze stavebnice LEGO MINDSTORMS NXT.V technické dokumentaci jsou představeny některé využívané segmentační procesy a metody strojového učení. Metoda podpůrných vektorů (SVM) a konvoluční neuronové sítě (CNN) byly v závěru práce podrobeny experimentům, aby se následně nejoptimálnější klasifikátor LEGO dílků implementoval do ovládacího programu. Byl zkoumán i vliv různé datové sady obrázků, které byly za tímto účelem vytvořeny a sloužily jako vstup pro učící se algoritmy.
This thesis includes design and build a mechatronic system that sorts LEGO pieces using image processing. Images are taken by a camera connected to a PC. The operation of the sorting mechanism and the correct classification of the individual pieces is ensured by the created control program. Determination of the color and shape of the LEGO cube is based on the processing of the acquired image and the trained model of the neural network.The technical documentation presents some used segmentation processes and machine learning methods. SVM and CNN were experimented at the end of the work and the most optimal LEGO classifier was implemented into the control program. The influence of different sets of images on the learning algorithms was studied.
This thesis includes design and build a mechatronic system that sorts LEGO pieces using image processing. Images are taken by a camera connected to a PC. The operation of the sorting mechanism and the correct classification of the individual pieces is ensured by the created control program. Determination of the color and shape of the LEGO cube is based on the processing of the acquired image and the trained model of the neural network.The technical documentation presents some used segmentation processes and machine learning methods. SVM and CNN were experimented at the end of the work and the most optimal LEGO classifier was implemented into the control program. The influence of different sets of images on the learning algorithms was studied.
Description
Subject(s)
LEGO MINDSTORMS NXT, zpracování obrazu, strojové učení, SVM, CNN, segmentace obrazu, LEGO MINDSTORMS NXT, image processing, ML, SVM, CNN, image segmentation