Digitální knihovna UPCE přechází na novou verzi. Omluvte prosím případné komplikace. / The UPCE Digital Library is migrating to a new version. We apologize for any inconvenience.

Publikace:
Neural Network for Smart Adjustment of Industrial Camera - Study of Deployed Application

Konferenční objektOmezený přístuppeer-reviewedpostprint
dc.contributor.authorDoležel, Petrcze
dc.contributor.authorHonc, Danielcze
dc.date.accessioned2020-03-19T13:16:39Z
dc.date.available2020-03-19T13:16:39Z
dc.date.issued2018eng
dc.description.abstractSince 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-translatedProtože 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.eventAETA 2018 - Recent Advances in Electrical Engineering and Related Sciences (11.09.2018 - 13.09.2018, Ostrava)eng
dc.formatp. 101-113eng
dc.identifier.doi10.1007/978-3-030-14907-9_11eng
dc.identifier.isbn978-3-030-14906-2eng
dc.identifier.issn1876-1100eng
dc.identifier.obd39883947eng
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/10195/75123
dc.language.isoengeng
dc.peerreviewedyeseng
dc.project.IDEF17_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.publicationstatuspostprinteng
dc.publisherSpringereng
dc.relation.ispartofAETA 2018 - Recent Advances in Electrical Engineering and Related Sciences : Theory and Applicationeng
dc.rightspouze v rámci univerzitycze
dc.subjectindustrial cameraeng
dc.subjectsmart cameraeng
dc.subjectauto-exposureeng
dc.subjectartificial neural networkeng
dc.subjectprůmyslová kameracze
dc.subjectchytrá kameracze
dc.subjectumělá neuronová síťcze
dc.titleNeural Network for Smart Adjustment of Industrial Camera - Study of Deployed Applicationeng
dc.title.alternativeUmělá neuronová síť pro nastavení parametrů průmyslové kamerycze
dc.typeConferenceObjecteng
dspace.entity.typePublication

Soubory

Původní svazek

Nyní se zobrazuje 1 - 1 z 1
Načítá se...
Náhled
Název:
AETA_clanek.pdf
Velikost:
9.15 MB
Formát:
Adobe Portable Document Format