Usage of real time machine vision in rolling mill

This article deals with the issue of computer vision on a rolling mill. The main goal of this article is to describe the designed and implemented algorithm for the automatic identification of the character string of billets on the rolling mill. The algorithm allows the conversion of image information from the front of the billet, which enters the rolling process, into a string of characters, which is further used to control the technological process. The purpose of this identification is to prevent the input pieces from being confused because different parameters of the rolling process are set for different pieces. In solving this task, it was necessary to design the optimal technical equipment for image capture, choose the appropriate lighting, search for text and recognize individual symbols, and insert them into the control system. The research methodology is based on the empirical-quantitative principle, the basis of which is the analysis of experimentally obtained data (photographs of billet faces) in real operating conditions leading to their interpretation (transformation into the shape of a digital chain). The first part of the article briefly describes the billet identification system from the point of view of technology and hardware resources. The next parts are devoted to the main parts of the algorithm of automatic identification-optical recognition of strings and recognition of individual characters of the chain using artificial intelligence. The method of optical character recognition using artificial neural networks is the basic algorithm of the system of automatic identification of billets and eliminates ambiguities during their further processing. Successful implementation of the automatic inspection system will increase the share of operation automation and lead to ensuring automatic inspection of steel billets according to the production plan. This issue is related to the trend of digitization of individual technological processes in metallurgy and also to the social sustainability of processes, which means the elimination of human errors in the management of the billet rolling process.Web of Science137art. no. 385

Attendance system for Raspberry PI

Import 22/07/2015Bakalářská práce se zabývá docházkovými systémy používanými v podnicích, popisem databázových systémů a seznámení s softwarovým prostředím mini počítače Raspberry PI. V praktické části je vytvořen návrh docházkového systému pro tuto platformu.The bachelor thesis deals with attendance systems used in enterprises, describes database systems and acquaints with programming environment of mini computer Raspberry PI. The practical part of thesis describes proposing attendance system for this platform.638 - Katedra automatizace a počítačové techniky v metalurgiivýborn

Usage of artificial intelligence methods in industrial enterprises control systems

Disertační práce se zabývá zpracováním obrazů získaných z průmyslového prostředí. Je popsána metoda pro filtraci stop po řezu v obraze, nově vytvořená metoda binarizace na základě derivací sum pixelů a byly vytvořeny metody pro automatickou selekci binarizační metody na základě parametrů obrazů a s použitím metod umělé inteligence. Byly realizovány metody pro nalezení pozic znaků v obraze s následným rozpoznáním znaků. Pro rozpoznání znaků byly realizovány tři různé metody – OCR, Hopfieldova neuronová síť a neuronová síť s algoritmem zpětného šíření chyby. Součástí práce je srovnání výsledných úspěšností jednotlivých metod pro rozpoznání obrazu na obrazech získaných běžně používaným procesem zpracování obrazu a na metodě, která využívá všechny realizované metody pro zvýšení kvality obrazu a úspěšnosti rozpoznání znaků, které jsou v práci popsány.The dissertation deals with the processing of images obtained from the industrial environment. A method for filtering tracks after cutting in an image, a newly created binarization method based on pixel sum derivatives, and methods for automatic selection of a binarization method based on image parameters and using artificial intelligence methods have been described. Methods for finding the positions of characters in the image with subsequent character recognition were implemented. Three different methods were implemented for character recognition - OCR, Hopfield neural network and neural network with error backpropagation algorithm. Part of the work is a comparison of the resulting success of individual methods for image recognition on images obtained by the commonly used image processing process and on a method that uses all implemented methods to increase image quality and success of character recognition, which are described in the work.638 - Katedra automatizace a počítačové techniky v průmysluvyhově

Visualization environment for Rasberry PI

Import 23/08/2017Diplomová práce se zabývá kompilací zdrojových kódů mezi dvěma odlišnými platformami, popisem procesu kompilačních souborů, tvorbou softwaru pro jednoduchou vizualizaci systémových informací minipočítače Raspberry Pi a jeho pinů v programovacím prostředí Qt Creator. K tomuto účelu byla vytvořena deska plošných spojů, která ulehčuje manipulaci a orientaci s výstupy z minipočítače.The thesis deals with a compilation the source codes between two different platforms, describes process of compilation of files, describes creating of software for simple visualization of Raspberry Pi system informations and its pins in programming environment Qt Creator. For this purpose, the printed circuit board was formed, which facilitates the handling and orientation of the outputs of minicomputer.638 - Katedra automatizace a počítačové techniky v metalurgiivýborn