Publikace: Neural Network for Smart Adjustment of Industrial Camera - Study of Deployed Application
Konferenční objektOmezený přístuppeer-reviewedpostprint| dc.contributor.author | Doležel, Petr | cze |
| dc.contributor.author | Honc, Daniel | cze |
| dc.date.accessioned | 2020-03-19T13:16:39Z | |
| dc.date.available | 2020-03-19T13:16:39Z | |
| dc.date.issued | 2018 | eng |
| dc.description.abstract | Since machine vision is gaining more and more interest lately, it is necessary to deal with correct approaches to visual data acquisition in industry. As a particular part of this complex problematics, a technique for the industrial camera exposure time and image sensor gain tuning is presented in this contribution. In comparison to other approaches, a human expert photographer is used instead of explicitly defined cost function. His knowledge is transformed into an artificial expert system represented by a feedforward neural network. The expert system then provides the suitable exposure time and image sensor gain to gather sharp and balanced images. | eng |
| dc.description.abstract-translated | Protože strojové vidění získává v poslední době stále větší význam, je nutné se zabývat správnými přístupy k získávání vizuálních dat v průmyslu. Jako zvláštní součást této složité problematiky je v tomto příspěvku prezentována technika pro nastavení doby expozice průmyslové kamery a vylepšení zisku obrazového snímače. Ve srovnání s jinými přístupy se místo explicitně definované nákladové funkce používá lidský fotograf - expert. Jeho znalosti jsou transformovány do umělého expertního systému reprezentovaného dopřednou neuronovou sítí. Expertní systém pak poskytuje vhodný čas expozice a zisk obrazového senzoru pro shromažďování ostrých a vyvážených snímků. | cze |
| dc.event | AETA 2018 - Recent Advances in Electrical Engineering and Related Sciences (11.09.2018 - 13.09.2018, Ostrava) | eng |
| dc.format | p. 101-113 | eng |
| dc.identifier.doi | 10.1007/978-3-030-14907-9_11 | eng |
| dc.identifier.isbn | 978-3-030-14906-2 | eng |
| dc.identifier.issn | 1876-1100 | eng |
| dc.identifier.obd | 39883947 | eng |
| dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/10195/75123 | |
| dc.language.iso | eng | eng |
| dc.peerreviewed | yes | eng |
| dc.project.ID | EF17_049/0008394/Spolupráce Univerzity Pardubice a aplikační sféry v aplikačně orientovaném výzkumu lokačních, detekčních a simulačních systémů pro dopravní a přepravní procesy (PosiTrans) | eng |
| dc.publicationstatus | postprint | eng |
| dc.publisher | Springer | eng |
| dc.relation.ispartof | AETA 2018 - Recent Advances in Electrical Engineering and Related Sciences : Theory and Application | eng |
| dc.rights | pouze v rámci univerzity | cze |
| dc.subject | industrial camera | eng |
| dc.subject | smart camera | eng |
| dc.subject | auto-exposure | eng |
| dc.subject | artificial neural network | eng |
| dc.subject | průmyslová kamera | cze |
| dc.subject | chytrá kamera | cze |
| dc.subject | umělá neuronová síť | cze |
| dc.title | Neural Network for Smart Adjustment of Industrial Camera - Study of Deployed Application | eng |
| dc.title.alternative | Umělá neuronová síť pro nastavení parametrů průmyslové kamery | cze |
| dc.type | ConferenceObject | eng |
| dspace.entity.type | Publication |
Soubory
Původní svazek
1 - 1 z 1
Načítá se...
- Název:
- AETA_clanek.pdf
- Velikost:
- 9.15 MB
- Formát:
- Adobe Portable Document Format