Ing. Jakub Novák

Ing. Jakub Novák

Mgr. Jan Spěvák, Ph.D.

Katedra aplikované matematiky

Předmětem bakalářské práce je snímání a následná detekce a klasifikace vad čokoládových forem používaných k výrobě čokoládových bonbónů apod. Pro akvizici snímků je navržena snímací soustava využívající řádkovou kameru, osvětlení v temné poli a osvětlení ve světlém poli. Detekční algoritmus je založen na hranové detekci. Vady jsou klasifikovány do dvou skupin, dle testu jímž byly odhaleny. Detekované vady okrajů dutin (první skupina) jsou správně detekovány v 78 % případů. Povrchové vady (druhá skupina) byly správně detekovány v 76 % případů.

Práce na DSpace

Ing. Jakub Novák

Ing. Magda Friedjungová, Ph.D.

Katedra aplikované matematiky

Práce se zabývá automatizovanou detekcí a klasifikací vad na skleněných tyčích. Jsou analyzována předchozí řešení podobných problémů a popsán vlastní postup, v rámci kterého byly navrženy čtyři snímací soustavy využívající pokročilých optických prvků a osvětlení. Dále byly upraveny a rozšířeny analyzované metody detekce a klasifikace vad. Druhá z nich, využívající model založený na moderní architektuře Faster R-CNN, detekuje správně na jednom z datasetů 83 % vad a správně klasifikuje 77 % z nich.

Práce na DSpace

Ing. Jakub Novák

Ing. Mgr. Ladislava Smítková Janků, Ph.D.

Katedra aplikované matematiky

Práce se zabývá ziskem textových informací z fotografií osobních dokladů. Je navržen a implementován postup využívající konvoluční neuronové sítě U-Net natrénované na tvorbu segmentační masky pro zisk dokladu z reálné scény. V rámci nalezeného dokladu jsou vyříznuty oblasti s textem, v nichž je text blíže lokalizován na základě barvy a je přečten knihovnou Tesseract. Na testovací sadě 48 fotografií dokladů je dosaženo přesnosti 98,4 % správně přečtených znaků a pokrytí 92,6 %. Přínosem práce je extrakce textových informací i z fotografií dokladů vyskytujících se v obrazově komplikované scéně.

Práce na DSpace

Ing. Jakub Novák

Mgr. Eva Pernecká, Ph.D.

Katedra aplikované matematiky

Práce se zaměřuje na analýzu a vyhodnocování techniky cviků pomocí metod počítačového vidění a strojového učení. Ze vstupních videí cvičenců byly získávány lidské skeletony a z nich spočítány parametry popisující ideální průběh cviku. Pomocí metody Dynamic Time Warping byly testované cviky porovnávány s ideálním průběhem a každý parametr vyhodnocován zvlášť. Porovnávány byly různé modely pro zisk skeletonu, stejně tak různé pozice, ze kterých byl cvičenec natáčen. Pro vybrané orientace, ze kterých byly cviky natáčeny, dosahovalo hodnocení kvality cviků průměrnou přesnost 90 % a průměrné f-skóre 83 %.

Práce na DSpace

Ing. Jakub Novák

prof. RNDr. Pavel Surynek, Ph.D.

Katedra aplikované matematiky

Tato práce se zabývá zmapováním limitujících faktorů tvorby mračen bodů a meření vzdálenosti pomocí běžně dostupných hloubkových kamer. Byl zkoumán vliv incidenčního úhlu, vzdálenosti měření, tvaru objektu, velikosti objektu a povrchových charakteristik na třech zařízeních, využívajících principy Time-of-Flight, pasivního stereo vidění a aktivního stereo vidění. Porovnaná zařízení jsou Basler ToF, OAK-D-Lite a Intel RealSense D415. Testy odhalily silné a slabé stránky každého zařízení. Kamera Basler ToF má nejlepší strukturální rozlišení, ale je snadno ovlivnitelná povrchovou úpravou měřených objektů. Přesnost hloubky a strukturální rozlišení kamery Intel RealSense D415 jsou srovnatelné s Basler ToF, ale nejsou tak snadno ovlivněny povrchovou úpravou. OAK-D-Lite postrádá strukturální rozlišení potřebné pro přesnou rekonstrukci 3D objektů, ale zdá se být dobrou volbou pro použití ve vizuálně různorodých prostředí pro přibližný odhad hloubky scény. Výsledky provedených experimentů jsou využitelné jako podklad pro studie proveditelnosti projektů strojového vidění s využitím hloubkových kamer.

Práce na DSpace

Ing. Jakub Novák

Ing. Miroslav Čepek, Ph.D.

Katedra aplikované matematiky

Práce porovnává algoritmy určené k segmentaci objektu v obraze. Porovnány jsou tři algoritmy řadící se do kategorie superpixels (felzenszwalb, SLIC a quickshift), dva zástupci active contour models (snakes a level sets), random walker, region adjacency graphs a Otsu prahování. K tomuto účelu jsou zmapovány defekty objevující se v průmyslu. Nad defekty je vytvořena obecnější kategorizace. Následně jsou z každé kategorie vybrány dvě vady. Na první vadě je nalezena vhodná kombinace parametrů. U hledání jsou zohledněny efekty různého předzpracování a reprezentace snímku pomocí odlišných barevných prostorů. S nalezenými parametry je provedena segmentace druhé vady. Tak je otestována schopnost generalizace a vhodnost použití algoritmu pro vady dané kategorie. Úspěšnost segmentace je měřena metrikou IOU. Úspěšnější algoritmy dosáhly průměrného IOU měřeného přes všechny snímky jedné vady 90 %. U testu generalizace bylo v některých případech dosaženo průměrného IOU 53 %.

Práce na DSpace

Ing. Jakub Novák

Ing. Magda Friedjungová, Ph.D.

Katedra aplikované matematiky

Práce se zabývá optimalizací detekce vad v metodách NDT (nedestruktivního testování). Problém je řešen navržením nového detekčního algoritmu, založeného na modelu U-NET, který řeší nedostatky dřívějšího modelu. Zároveň je rozebíráno, jak algoritmicky rozšířit bázi dat pro trénování. Výsledkem práce jsou optimalizace procesu, které podstatně zvýšily přesnost celého systému detekce. Tyto optimalizace jsou univerzálně aplikovatelné na problém detekce malých vad a mohou tak zlepšit výkonost systému i mimo doménu NDT.

Práce na DSpace

Ing. Jakub Novák

doc. RNDr. Pavel Surynek, Ph.D.

Katedra aplikované matematiky

Tato práce se zabývá automatizovaným detekováním indikací vad na dílech testovaných metodami nedestruktivního testování, konkrétně magnetickou práškovou metodou. Jsou analyzována předchozí řešení daného problému a popsán vlastní návrh. V rámci vlastního návrhu je sestavena snímací soustava, přizpůsobena zmíněné metodě testování. Dále je navržen algoritmus detekce vad využívající moderních R-CNN metod. Při implementaci je využit systém Detectron2 od firmy Facebook a na trénovacím datasetu o 27 snímcích a testovacím datasetu o 10 snímcích detekuje model 83 % všech pravých indikací, přičemž každý pátý snímek detekuje chybně.

Práce na DSpace

Ing. Jakub Novák

Mgr. Jan Spěvák, Ph.D.

Katedra aplikované matematiky

Práce se zabývá měřením vlivu lukostřelecké techniky na let šípu. Využívá vysokorychlostních kamer pro analýzu střelcovy techniky. Pohyby střelce přímo ovlivňují trajektorii šípu, která je naznačena jeho výslednou polohou v terči. Za pomoci vysokorychlostní kamery jsou nasnímány ruce v okamžiku vypouštění tětivy. Poté jsou využity metody zpracování obrazu k získání poloh prstů z těchto snímků. Ke každému nahranému výstřelu je zaznamenán korespondující zásah v terči pomocí kartézského souřadného systému s počátkem uprostřed terče. Je potvrzeno, že příčinou zásahů velmi vzdálených od středu terče je příliš malá vzdálenost ukazováčku a prostředníčku, že vyšší horizontální vzdálenost ruky od pozice kotvení vede k zásahům v levé části terče a nakonec, že nižší míra rotace vede k zásahům pod úrovní soustřelu a naopak.

Práce na DSpace

Ing. Jakub Novák

Ing. Mgr. Ladislava Smítková Janků, Ph.D.

Katedra softwarového inženýrství

Tato práce se zabývá měřením rozměrů bižuterních kamenů na základě počítačového vidění a zpracování obrazu. Kvalita bižuterních šatonů je kontrolována pomocí velikosti kružnice opsané, kružnice vepsané, kružnice vepsané tabulce diamantu, míry vyleštěnosti a vyosení středu diamantu. V rámci vlastní realizace byly sestaveny tři snímací soustavy z monochromatické kamery, telecentrického objektivu, koaxiálního světla a specifických difuzorů na světla kruhová a pruhová. Byly implementovány čtyři algoritmy, které využívají Canny-Otsu detektor, Otsuovo prahování a watershed algoritmus segmentace. Algoritmy měří velikosti kružnic s přesností 0,0098 mm, odchylka velikostí stejných kamenů v závislosti na poloze ve snímku se pohybuje v rozmezí 0,0028 mm až 0,0040 mm.

Práce na DSpace

Ing. Jakub Novák

doc. Ing. Štěpán Starosta, Ph.D.

Katedra aplikované matematiky

Práce se zabývá automatickým vyhodnocením rozložení stavebnice projektu iSophi SMART pomocí tabletu. Nejdříve je navržena metodika měření tak, aby uživatel viděl na displej tabletu, měl prostor na manipulaci se stavebnicí a zároveň, aby tablet viděl na snímanou plochu. Poté je navržen algoritmus využívající tradičních metod zpracování obrazu, jako jsou mean-shift filtrace, barevná segmentace a marker-controlled watershed segmentace, pro zisk informace o stavebnici ze snímku. Algoritmus je nakonec implementován v podobě serverové aplikace, která na vstupu přijímá obrázek a požadavek na vyhodnocení. Snímek se zpracuje a ze získaných informací a referenčního řešení se vyhodnotí výsledek. Navržené řešení bylo otestováno při dvou světelných podmínkách na 116 snímcích. Při denním světle je úspěšnost validace 84,48 % a při osvětlení žárovkou v místnosti 88,79 %.

Práce na DSpace

Ing. Jakub Novák

Dr.-Ing. Martin Novotný

Katedra číslicového návrhu

Cílem práce je vytvoření hardwarového přípravku pro zacílení pohledu průmyslové kamery, aby bylo možné získat vyšší rozlišení v zvolené oblasti zájmu. Zvoleným řešením bylo využití dvou kamer. Jedna je přehledová a druhá detailní, jejíž pohled je směrován pomocí zrcadla nakláněného v dvou osách. Vytvořené řešení umožňuje zacílit na hledaný objekt z přehledové kamery a získat jeho detail ve větším rozlišení druhou kamerou. Hlavním výsledkem práce je vytvořený hardwarový přípravek a jeho firmware k ovládání náklonu zrcadla.

Práce na DSpace

Ing. Jakub Novák

doc. Ing. Štěpán Starosta, Ph.D.

Katedra aplikované matematiky

Práce se zabývá technikami přesného snímání 3D objektů v průmyslových aplikacích, zejména technikou laserové triangulace. Byla analyzována přesnost snímání v závislosti na materiálu snímaného objektu, geometrie a úhlu mezi kamerou a laserem, a barvě laseru. Pro laserový profiler byla vytvořena univerzální snímací soustava s otočnými rameny. Analýza přesnosti byla provedena pomocí čtyř experimentů, ve kterých byl využit algoritmus RANSAC. V některých případech byla využita korekce rotovaných profilů a pro vyhodnocení metrika RMSE. Při měření vlivu materiálu snímaného objektu bylo dosaženo nejlepších výsledků u matné mědi a dřeva, kdy maximální chyba naměřených rozměrů kostek byla 0,4 mm. Nejvyšší přesnosti při snímání dřevěné koule bylo dosaženo při laseru mířícím shora a kamery z boku, úhlu mezi kamerou a laserem o velikosti 30 * a červenou barvou laseru, kdy byla chyba naměřeného poloměru koule 1 mm a RMSE 0,3458. Nejvyšší přesnosti laserového profileru bylo dosaženo při snímání matných dřevěných objektů v geometrii 1 (laser shora, kamera z boku) s úhlem 30 * a červeným laserem.

Práce na DSpace

Ing. Jakub Novák

doc. Ing. Štěpán Starosta, Ph.D.

Katedra aplikované matematiky

Práce se zabývá automatickou detekcí reklamních sdělení a korepsondujících interakcí uživatele ze záznamu obrazovky sociální sítě Instagram na platformě iOS. Řešení se v pořadí skládá z detekce lokality, nového příspěvku, reklamního sdělení, typu média a následně samotných interakcí. Na jednotlivé podproblémy jsou využity algoritmy počítačového vidění a zpracování obrazu jako template matching, Hough circles, SSIM index nebo segmentace prahováním. Algoritmy jsou implementovány v aplikaci, která na základě vstupního videa, barevného režimu operačního systému a modelu zařízení vytvoří strukturovaný textový soubor skládající se z tzv. transakcí. Transakce popisují reklamní sdělení a obsahují informace jako je lokalita detekce, délka trvání manipulace s reklamou, typ reklamy, typ média a v neposlední řadě interakce. Aplikace dokázala na testovacím datasetu detekovat reklamní sdělení v 92,16 % případů a korespondující interakce s úspěšností 93,53 %. Výsledky na datech z uživatelského testování mají úspěšnost detekce reklamního sdělení 78,57 %. Úspěšnost určení korespondujících interakcí je 81,25 %, avšak s velmi vysokou mírou falešných detekcí.

Práce na DSpace

Ing. Jakub Novák

doc. Ing. Tomáš Vitvar, Ph.D.

Katedra softwarového inženýrství

Cílem je navrhnout systém, který zvládne zpracovat data z více vision systémů. Řešení je postaveno na vztahu klient-server. Celkem vznikly 4 samostatné aplikace. Pro implementaci byl použit jazyk C++. Testy funkčnosti byly úspěšné. V oblasti škálovatelnosti zvládá řešení obsluhovat 30 zdrojů dat a zpracovávat vstupní data o velikosti 100 MB z 10 zdrojů za průměrně 4 s.

Práce na DSpace

Ing. Jakub Novák

doc. Ing. Ivan Šimeček, Ph.D.

Katedra softwarového inženýrství

Diplomová práce se zabývá návrhem a implementací Android mobilní aplikace pro podporu rozhodování lékařů. Je provedena rešerše stávajících zdravotnických a analytických nástrojů a také analýza webové aplikace Alma Diagnostics, na jejímž základě mobilní aplikace vznikla, a která poskytuje relevantní data pomocí architektonického stylu REST. Práce dále analyzuje zdravotnické datové standardy a zabývá se možností jejich využití.

Práce na DSpace

Ing. Jakub Novák

Ing. Jitka Hrabáková, Ph.D.

Katedra aplikované matematiky

Práce se věnuje měření tepové frekvence pomocí běžné kamery. Proces měření je rozdělen do tří hlavních částí: detekce obličeje, segmentace kůže a výpočet tepové frekvence. Detekce obličeje využívá single shot detector neuronové sítě. Segmentace kůže může probíhat buď tradičními prahovacími metodami, nebo pomocí neuronové sítě pro tvorbu masky obličeje. Výpočet tepové frekvence je založen na odhadu signálu srdečního systolického objemu z jemných změn v odstínu pokožky, následovaný Fourierovou transformací k určení počtu úderů srdce za minutu. V rámci práce je navržen snímací systém a vytvořena konfigurovatelná aplikace. Výsledná přesnost při měření klidové tepové frekvence (50-80 BPM) dosahuje srovnatelných výsledků s referenčními zařízeními s chybou měření 5 %. Při měření vyšších tepových frekvencí (80-200 BPM) je chyba měření 10 %.

Práce na DSpace

Ing. Jakub Novák

Katedra aplikované matematiky

Tato práce se zabývá automatizovanou detekcí částic proteinů na snímku z mikroskopu, jejichž rozložení je následně analyzováno. Práce obsahuje analýzu exisujících řešení zabývajících se podobnými problémy a podrobnější popis vybraných metod zpracování obrazu. Tyto metody byly implementovány v jazyce Java a použity pro návrh algoritmu schopného detekovat na snímku jednotlivé částice. Různé kombinace metod byly testovány na reálných datech a porovnány s manuálně anotovanými daty. Pozice částic nalezené nejlepšími algoritmy sloužily jako vstup pro vybrané metody prostorové analýzy.

Práce na DSpace

Ing. Jakub Novák

doc. RNDr. Ing. Marcel Jiřina, Ph.D.

Katedra softwarového inženýrství

Táto diplomovaná práca sa zaoberá revitalizáciou programu DITHYRON určeného na diagnostiku porúch štítnej žľazy, ktorý vznikol v 90. rokoch minulého storočia pre operačný systém MS-DOS, do formy modulu modernej webovej aplikácie Alma Diagnostics. V rámci práce je uvedená podrobná analýza nedostatkov historickej implementácie, ktoré neumožňovali program v súčasnosti používať, rozširovať a vylepšovať. V práci sú zároveň analyzované existujúce aplikácie na pomoc s diagnostikou ochorení a problémy, ktoré limitujú ich rozšírenie. S využitím týchto informácii je navrhnutý a následné implementovaný modul na pomoc s diagnostikou porúch štítnej žľazy.

Práce na DSpace