Přejít k obsahu


Knoop hardness measurement using computer vision.

Citace: [] HRÚZ, M., ŠIROKÝ, J., MAŇAS, D. Knoop hardness measurement using computer vision.. In Proceedings of the 21st International DAAAM Symposium "Intelligent Manufacturing & Automation: Focus on Interdisciplinary Solutions". Vienna: DAAAM International Vienna, 2010. s. 537-538. ISBN: 978-3-901509-73-5
Druh: STAŤ VE SBORNÍKU
Jazyk publikace: eng
Anglický název: Knoop hardness measurement using computer vision.
Rok vydání: 2010
Místo konání: Vienna
Název zdroje: DAAAM International Vienna
Autoři: Ing. Marek Hrúz , Ing. Jan Široký , Ing. David Maňas Ph.D.
Abstrakt CZ: Výrazné zvýšení výkonu počítačů umožnilo pracovat na automatickém měření tvrdosti. To snižuje míru lidské činnosti a umožňuje provádět rychlé a efektivní měření. Někdy však dochází k selhání automatické vyhodnocení z důvodu špatné přípravy vzorku.Robustní algoritmus zpracování obrazu je nezbytný pro automatické vyhodnocení obrazu. Předložený článek seznamuje s pokročilou technologií zpracování obrazu zvanou Active Shape Modelling v kombinaci s modrní technikou odhadu Particle Filtering. Tato metoda umožňuje měření vzorku s větší drsností povrchu a minimalizuje chybu vyhodnocení.
Abstrakt EN: Rapid increase of computational performance of personal computers has enabled employment of automatic hardness measurement in the last decade. It reduces the human factor in measurement and speeds up the measurement process. On the other hand, the automatic measurement often fails, when the specimen surface is not well prepared. Robust image processing algorithm is crucial for the automatic hardness measurement. The article introduces a combination of an advanced image processing technique called Active Shape Modeling (ASM) and a sophisticated model estimation technique called Particle Filtering (PF). It enables measurement of rough polished specimens and minimizes the effect of specimen surface properties.
Klíčová slova

Zpět

Patička