magistrsko delo magistrskega študijskega programa II. stopnje Strojništvo
Matej Čampelj (Avtor), Rok Vrabič (Mentor), Miha Brojan (Komentor)

Povzetek

Največji problem pri sortiranju smeti je prepoznavanje in klasifikacija smeti, ki je lahko direktna glede na fizikalne lastnosti ali pa indirektna s kamero. Pri slednji se po navadi uporabljajo nevronske mreže, naučene na pripravljeni učni množici za prepoznavanje objektov na sliki. V nalogi smo natrenirali algoritem YOLO na javno dostopni učni množici z imenom TACO. Za namen testiranja smo naredili testno robotsko celico, tako da smo izdelali mehko odrivalo in ga namestili na sodelovalnega robota Fanuc CR-7iA/L ter razvili spletno aplikacijo za sledenje in upravljanje sortiranja.

Ključne besede

magistrske naloge;globoko učenje;prepoznavanje objektov;YOLO;TACO;mehka robotika;sodelovalni roboti;

Podatki

Jezik: Slovenski jezik
Leto izida:
Tipologija: 2.09 - Magistrsko delo
Organizacija: UL FS - Fakulteta za strojništvo
Založnik: [M. Čampelj]
UDK: 007.52:681.52:628.4(043.2)
COBISS: 218803715 Povezava se bo odprla v novem oknu
Št. ogledov: 169
Št. prenosov: 70
Ocena: 0 (0 glasov)
Metapodatki: JSON JSON-RDF JSON-LD TURTLE N-TRIPLES XML RDFA MICRODATA DC-XML DC-RDF RDF

Ostali podatki

Sekundarni jezik: Angleški jezik
Sekundarni naslov: Deep learning-based trash recognition and sorting system using soft robotics
Sekundarni povzetek: The biggest challenge in waste sorting is the recognition and classification of waste, which can be done either directly, based on physical properties, or indirectly, using a camera. The latter usually involves the use of neural networks trained on a prepared training set to recognize objects in the image. We trained the YOLO algorithm on a publicly available dataset called TACO. For testing purposes, we created a test robotic cell by developing a soft pusher, mounting it on the collaborative robot Fanuc CR7iA/L and developed a web application for tracking and managing the sorting process.
Sekundarne ključne besede: master thesis;deep learning;object recognition;YOLO;TACO;soft robotics;collaborative robots;
Vrsta dela (COBISS): Magistrsko delo/naloga
Študijski program: 0
Konec prepovedi (OpenAIRE): 1970-01-01
Komentar na gradivo: Univ. Ljubljana, Fak. za strojništvo
Strani: XX, 59 str.
ID: 25001791
Priporočena dela:
, magistrsko delo magistrskega študijskega programa II. stopnje Strojništvo
, zaključna naloga Univerzitetnega študijskega programa I. stopnje Strojništvo - Razvojno raziskovalni program
, magistrsko delo magistrskega študijskega programa II. stopnje Strojništvo
, diplomsko delo
, ni podatka o podnaslovu