Advancing Brick Detection from Lab to Industry: A Machine Vision Approach for Robotic Applications

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216275%3A25530%2F24%3A39922177" target="_blank" >RIV/00216275:25530/24:39922177 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

<a href="https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-031-75010-6_9" target="_blank" >https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-031-75010-6_9</a>

DOI - Digital Object Identifier

<a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-75010-6_9" target="_blank" >10.1007/978-3-031-75010-6_9</a>

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Advancing Brick Detection from Lab to Industry: A Machine Vision Approach for Robotic Applications

Popis výsledku v původním jazyce

This paper focuses on the application of a computer vision system for the detection of interlacing bricks within a robotic handling system, highlighting the challenges and solutions related to transitioning these systems from controlled laboratory environments to dynamic industrial manufacturing conditions. By addressing practical problems encountered in industrial settings, we emphasize the reliability issues of image-based object detection systems when integrated into automated robotic manipulation processes. The study includes the development and testing of various modified U-Net architectures for brick detection and evaluates their performance in both laboratory and industrial environments.

Název v anglickém jazyce

Advancing Brick Detection from Lab to Industry: A Machine Vision Approach for Robotic Applications

Popis výsledku anglicky

This paper focuses on the application of a computer vision system for the detection of interlacing bricks within a robotic handling system, highlighting the challenges and solutions related to transitioning these systems from controlled laboratory environments to dynamic industrial manufacturing conditions. By addressing practical problems encountered in industrial settings, we emphasize the reliability issues of image-based object detection systems when integrated into automated robotic manipulation processes. The study includes the development and testing of various modified U-Net architectures for brick detection and evaluates their performance in both laboratory and industrial environments.

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

—

OECD FORD obor

20200 - Electrical engineering, Electronic engineering, Information engineering

Projekt

<a href="/cs/project/EF17_049%2F0008394" target="_blank" >EF17_049/0008394: Spolupráce Univerzity Pardubice a aplikační sféry v aplikačně orientovaném výzkumu lokačních, detekčních a simulačních systémů pro dopravní a přepravní procesy (PosiTrans)</a><br>

Návaznosti

P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)<br>S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Rok uplatnění

2024

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název statě ve sborníku

19th International Conference on Soft Computing Models in Industrial and Environmental Applications, SOCO 2024

ISBN

978-3-031-75009-0

ISSN

2367-3370

e-ISSN

2367-3389

Počet stran výsledku

12

Strana od-do

82-93

Název nakladatele

Springer Nature Switzerland AG

Místo vydání

Cham

Místo konání akce

Salamanca

Datum konání akce

9. 10. 2024

Typ akce podle státní příslušnosti

WRD - Celosvětová akce

Kód UT WoS článku

—