Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс:
http://elar.urfu.ru/handle/10995/119854
Название: | Автоматизация процесса подсчета труб на предприятии с использованием технологий компьютерного зрения : магистерская диссертация |
Другие названия: | Automation of the process of counting pipes at the enterprise using computer vision technolog |
Авторы: | Гуськова, Д. В. Guskova, D. V. |
Научный руководитель: | Медведева, М. А. Medvedeva, M. A. Итяйкин, Д. А. Ityaykin, D. A. |
Дата публикации: | 2022 |
Издатель: | б. и. |
Библиографическое описание: | Гуськова Д. В. Автоматизация процесса подсчета труб на предприятии с использованием технологий компьютерного зрения : магистерская диссертация / Д. В. Гуськова ; Уральский федеральный университет имени первого Президента России Б. Н. Ельцина, Институт радиоэлектроники и информационных технологий – РТФ, Базовая кафедра «Аналитика больших данных и методы видеоанализа». — Екатеринбург, 2022. — 87 с. — Библиогр.: с. 74-78 (40 назв.). |
Аннотация: | В диссертации рассматривается проблема учета труб на производственных предприятиях. Целью данного исследования является предоставление автоматизированного решения проблемы, которое потребует меньше времени для подсчета труб и будет более эффективным, чем подсчет вручную. Разработан алгоритм, основанный на технологии компьютерного зрения. Для выполнения задачи компьютерного зрения была использована библиотека OpenCV, языком программирования был выбран Python. После разработки алгоритма, основанного на технологии компьютерного зрения, стал возможен автоматический подсчет труб. Дальнейшее исследование может быть проведено для удовлетворения всех необходимых потребностей предприятия. The dissertation addresses the problem of pipe counting in the manufacturing enterprises. The aim of this study is to provide an automated solution to the problem that will take less time to count pipes and will be more efficient than manual counting. An algorithm based on computer vision technology is developed. The library for undertaking the computer vision task was Open Source Computer Vision (OpenCV) and it was performed in Python. After the development of an algorithm based on computer vision, automatic pipe counting became possible. Further research might be conducted to meet all the required needs of the enterprise. |
Ключевые слова: | МАГИСТЕРСКАЯ ДИССЕРТАЦИЯ MASTER'S THESIS ПОДСЧЕТ ТРУБ КОМПЬЮТЕРНОЕ ЗРЕНИЕ АНАЛИЗ ДАННЫХ РАЗМЕТКА ИЗОБРАЖЕНИЙ OPENCV МЕТАЛЛУРГИЧЕСКИЙ ЗАВОД PIPE COUNTING COMPUTER VISION DATA ANALYSIS LABELING THE IMAGES OPENCV METALLURGICAL PLANT |
URI: | http://elar.urfu.ru/handle/10995/119854 |
Условия доступа: | Предоставлено автором на условиях простой неисключительной лицензии |
Текст лицензии: | http://elar.urfu.ru/handle/10995/31613 |
Располагается в коллекциях: | Магистерские диссертации |
Файлы этого ресурса:
Файл | Описание | Размер | Формат | |
---|---|---|---|---|
m_th_d.v.guskova_2022.pdf | 4,3 MB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.