Metoda invarijantnih momenata sa primjenom u prepoznavanju oblika

Barišić, Marko (2017) Metoda invarijantnih momenata sa primjenom u prepoznavanju oblika. = Method of invariant moments with application in pattern recognition. Undergraduate thesis , Sveučilište u Zagrebu, Fakultet strojarstva i brodogradnje, UNSPECIFIED. Mentor: Kasać, Josip.

[img]
Preview
Text
Barišić_2017_preddiplomski.pdf - Published Version Jezik dokumenta:Croatian

Download (2MB) | Preview
[img] Text
Barišić_Marko_autorska_izjava_zavrsni_2017.pdf - Published Version
Restricted to Repository staff only Jezik dokumenta:Croatian

Download (463kB)

Abstract (Croatian)

U današnjim suvremenim inteligentnim montažnim sustavima postalo je nužno moći prepoznati objekt snimljen digitalnom kamerom. Najveću primjenu u industriji, prepoznavanje objekata, pronalazi u automatskoj montaži, odnosno u sklapanju proizvoda od više dijelova. Dijelovi koji se nalaze na radnoj površini ili pokretnoj traci spajaju se pomoću robotskog manipulatora navođenog pomoću kamere. Kako se predmeti na radnoj površini ili pokretnoj traci mogu nalaziti u različitim položajima u odnosu na originalni referentni položaj, ključnu ulogu imaju algoritmi koji vrše prepoznavanje. Ovaj rad se bavi implementacijom metode invarijantnih momenata pomoću koje je moguće prepoznati objekte koji su translatirani, zarotirani i skalirani u odnosu na originalni referentni položaj. U sklopu rada snimljeno je 5 referentnih fotografija različitih objekata u horizontalnoj ravnini, a zatim je svaki objekt snimljen u nekoliko različitih položaja koji su dobiveni translacijom, rotacijom i skaliranjem u odnosu na originalni položaj objekta. Nakon toga napisan je računalni program koji učitava fotografije, pretvara ih iz slika u boji u binarne slike i računa odgovarajuće momentne invarijante na translaciju, rotaciju i skaliranje. Invarijantni momenti slike uspoređuju se jedni sa drugim i određuje se da li je prepoznat isti objekt u drugačijem položaju. Nakon uviđanja mana osnovnih momentnih invarijanti na translaciju, rotaciju i skaliranje testirane su drugačije invarijante koje su invarijantne na simetriju objekta.

Abstract

In today's contemporary intelligent mounting systems it has became necessary to be able to recognize object taken with digital camera. Recognition of object found greatest application in automatic assembly regarding assembling products that consists of several parts. Parts that are found on a working surface or a treadmill are put together by a robot manipulator guided by camera. Since objects on working surfaces and treadmills can be found in different positions in regarding to original position algorithms for recognition play key role. This paper deals with the implementation of invariant moment method which enables us to recognize objects that are translated, rotated and scaled in regarding to original referent position. As part of the work 5 images of different objects were photographed in horizontal plane and then every object was photographed several times in different positions obtained by translation, rotation and scaling. After that computer program was written that uploads photographs, converts them into binary images and calculates translation, rotation and scaling moment invariants. Moment invariants of each image is compared to one another and determined if the same object but in different position was recognized as that object. After seeing faults of basic translation, rotation and scaling moment invariants different invariants were tested that are invariant to symmetry of objects.

Item Type: Thesis (Undergraduate thesis)
Uncontrolled Keywords: prepoznavanje objekata; obrada slike; metoda invarijantnih momenata
Keywords (Croatian): object recognition; image analysis; invariant moment method
Subjects: TECHNICAL SCIENCE > Mechanical Engineering
Divisions: 900 Department of Robotics and Production System Automation > 910 Chair of Engineering Automation
Date Deposited: 03 Mar 2017 08:51
Last Modified: 13 Mar 2017 09:17
URI: http://repozitorij.fsb.hr/id/eprint/7457

Actions (login required)

View Item View Item

Downloads

Downloads per month over past year

Nema podataka za dohvacanje citata