Experimentální srovnání metod rozpoznávání a lokalizace průmyslových dílů pomocí strojového vidění

Abstract

Tato bakalářská práce porovnává tradiční algoritmy a neuronové sítě při detekci a lokalizaci průmyslových dílů. Na platformě Raspberry Pi 5 je hodnocena účinnost šesti vybraných přístupů - od metod založených na extrakci příznaků (Huovy momenty, Fourierovy deskriptory, SIFT, ORB) až po modely hlubokého učení (YOLOv8n a vlastní CNN). Testování probíhá na vlastní sadě snímků se dvěma typy objektů, přičemž je kladen důraz na simulaci reálných průmyslových podmínek, včetně odlesků a změn osvětlení. V závěru práce je zhodnocení výpočetní náročnosti, přesnosti (mAP, IoU) a celkové odolnosti vybraných metod, jež slouží jako podklad pro volbu optimálního řešení v průmyslové praxi.