haku: @keyword pinnantarkastus / yhteensä: 3
viite: 1 / 3
« edellinen | seuraava »
Tekijä: | Sippola, Tomi |
Työn nimi: | Piirteiden valinta konenäkösovelluksessa |
Feature Selection in a Machine Vision Application | |
Julkaisutyyppi: | Diplomityö |
Julkaisuvuosi: | 2007 |
Sivut: | 98 Kieli: fin |
Koulu/Laitos/Osasto: | Sähkö- ja tietoliikennetekniikan osasto |
Oppiaine: | Laskennallinen tekniikka (S-114) |
Valvoja: | Lampinen, Jouko |
Ohjaaja: | Kenola, Pasi |
OEVS: | Sähköinen arkistokappale on luettavissa Aalto Thesis Databasen kautta.
Ohje Digitaalisten opinnäytteiden lukeminen Aalto-yliopiston Harald Herlin -oppimiskeskuksen suljetussa verkossaOppimiskeskuksen suljetussa verkossa voi lukea sellaisia digitaalisia ja digitoituja opinnäytteitä, joille ei ole saatu julkaisulupaa avoimessa verkossa. Oppimiskeskuksen yhteystiedot ja aukioloajat: https://learningcentre.aalto.fi/fi/harald-herlin-oppimiskeskus/ Opinnäytteitä voi lukea Oppimiskeskuksen asiakaskoneilla, joita löytyy kaikista kerroksista.
Kirjautuminen asiakaskoneille
Opinnäytteen avaaminen
Opinnäytteen lukeminen
Opinnäytteen tulostus
|
Sijainti: | P1 Ark S80 | Arkisto |
Avainsanat: | feature selection surface quality inspection machine vision piirteiden valinta pinnantarkastus konenäkö |
Tiivistelmä (fin): | Visuaalinen laaduntarkastus on eräs konenäön tärkeimpiä teollisia sovelluskohteita. Konenäön tekemä laaduntarkastus perustuu havaittujen kohteiden luokitteluun. Luokittelu puolestaan tehdään kohteita kuvaavien piirteiden avulla. Tässä työssä tutkittiin piirteiden valintaa valmiina annetusta piirrejoukosta sekä luokittimien muodostamista valittujen piirteiden avulla. Menetelmiä sovellettiin teollisuudessa käytössä olevan pinnantarkastusjärjestelmän keräämään datajoukkoon. Piirteiden valinnassa käytettävät menetelmät jaetaan yleisesti kahteen pääryhmään: suodatin- ja kääremenetelmiin. Kirjallisessa työssä esitellään suodatinmenetelmien yhteydessä käytettäviä kriteerejä. Kääremenetelmien yhteydessä vertaillaan kahta etsintä-algoritmia. Luokittimien valinnassa kiinnitettiin huomiota luokittelusääntöjen läpinäkyvyyteen ja muokattavuuteen, jotta automaattisen opetusvaiheen jälkeiset ihmisen tekemät muutokset olisivat mahdollisia. Esitellyt menetelmät testattiin puuviilun pintavioista koostuneella aineistolla. Tulokset osoittivat, että noin 130 piirteen joukosta on mahdollista löytää luokittelun kannalta hyvä piirrejoukko käyttämällä suodatin- ja kääremenetelmät yhdistävää hybridimenetelmää. Piirteiden esivalinta suodatinmenetelmällä karsii joukosta selkeästi huonoimmat piirteet. Kääremenetelmä puolestaan löytää tietylle luokittelijalle sopivan piirrejoukon todennäköisemmin ja nopeammin tästä karsitusta piirrejoukosta kuin kaikkien piirteiden joukosta. Menetelmiä testattaessa törmättiin moniin sovellusalaan liittyviin ongelmiin esimerkiksi opetusjoukon muodostamiseen liittyen. Näihin ongelmiin liittyviä kysymyksiä ja ratkaisuehdotuksia tarkastellaan kirjallisen työn kokeellisessa osassa. |
ED: | 2008-01-03 |
INSSI tietueen numero: 35046
+ lisää koriin
« edellinen | seuraava »
INSSI