Magyar
Toggle navigation
Tudóstér
Magyar
Tudóstér
Keresés
Egyszerű keresés
Összetett keresés
CCL keresés
Egyszerű keresés
Összetett keresés
CCL keresés
Böngészés
Saját polc tartalma
(
0
)
Korábbi keresések
Összesen 1 találat.
#/oldal:
12
36
60
120
Rövid
Hosszú
MARC
Részletezés:
Rendezés:
Szerző növekvő
Szerző csökkenő
Cím növekvő
Cím csökkenő
Dátum növekvő
Dátum csökkenő
1.
001-es BibID:
BIBFORM121684
035-os BibID:
(WoS)001257212500001 (Scopus)85197315831
Első szerző:
Erdei Timotei István (mechatronikai mérnök)
Cím:
Image-to-Image translation-based deep learning application to object identification in industrial robot systems / Timotei István Erdei, Tibor Péter Kapusi, András Hajdu, Géza Husi
Dátum:
2024
ISSN:
2218-6581
Megjegyzések:
Industry 4.0 has become one of the most dominant research areas in industrial science today. Many industrial machinery units do not have modern standards that allow for the use of image analysis techniques in their commissioning. Intelligent material handling, sorting, and object recognition are not possible with the machinery we have. We therefore propose a novel deep learning approach for existing robotic devices that can be applied to future robots without modification. In the implementation, 3D CAD models of the PCB relay modules to be recognized are also designed for the implantation machine. Alternatively, we developed and manufactured parts for the assembly of aluminum profiles using FDM 3D printing technology, specifically for sorting purposes. We also apply deep learning algorithms based on the 3D CAD models to generate a dataset of objects for categorization using CGI rendering. We generate two datasets and apply image-to-image translation techniques to train deep learning algorithms. The synthesis achieved sufficient information content and quality in the synthesized images to train deep learning algorithms efficiently with them. As a result, we propose a dataset translation method that is suitable for situations in which regenerating the original dataset can be challenging. The results obtained are analyzed and evaluated for the dataset.
Tárgyszavak:
Műszaki tudományok
Informatikai tudományok
idegen nyelvű folyóiratközlemény külföldi lapban
folyóiratcikk
deep learning
cyber-physical
neural networks
industry 4.0
image-to-image
dataset translation
Megjelenés:
Robotics. - 13 : 6 (2024), p. 1-21. -
További szerzők:
Kapusi Tibor Péter (1993-) (mérnökinformatikus, villamosmérnök)
Hajdu András (1973-) (matematikus, informatikus)
Husi Géza (1962-) (gépészmérnök, mechatronikai mérnök, számítógépes tervezőmérnök)
Pályázati támogatás:
TKP2020-NKA-04
Egyéb
Internet cím:
DOI
Intézményi repozitóriumban (DEA) tárolt változat
Borító:
Saját polcon:
Rekordok letöltése
1
Corvina könyvtári katalógus v8.2.27
© 2023
Monguz kft.
Minden jog fenntartva.