<?xml version="1.0"?>
<rdf:RDF xmlns:rdf="http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/"><rdf:Description rdf:about="https://repozitorij.uni-lj.si/IzpisGradiva.php?id=184195"><dc:title>Samodejno razvrščanje izdelkov iz poliuretanske pene z registracijo oblakov točk</dc:title><dc:creator>KRESNIK,	ŽAN	(Avtor)
	</dc:creator><dc:creator>Perš,	Janez	(Mentor)
	</dc:creator><dc:subject>registracija</dc:subject><dc:subject>razvrščanje</dc:subject><dc:subject>strojni vid</dc:subject><dc:subject>računalniški vid</dc:subject><dc:subject>robustnost</dc:subject><dc:subject>realnočasnost</dc:subject><dc:subject>industrija</dc:subject><dc:subject>pakiranje</dc:subject><dc:description>Pričujoče delo opisuje industrijski sistem za samodejno razvrščanje proizvodov vse od zahtev naročnika do konkretne realizacije. Razvit sistem strojnega vida je osrednji del pakirne linije, ki kot vhod sprejme izdelke iz poliuretanske pene velikosti od 5 cm × 5 cm × 5 cm do 70 cm × 70 cm × 70 cm. Namen avtomatske pakirne linije je povečati robustnost in produktivnost doslej ročno izvedenega procesa.

Dani problem rešimo z registracijo oblaka točk. Z ustreznim senzorskim sistemom zajamemo zunanjo površino izdelka, nato pa jo primerjamo z referenčnimi oblaki točk, dobljenimi z vzorčenjem izhodiščnih CAD-modelov, katerih proizvode pričakujemo na tekočem traku. V kolikor je odstopanje točk ob primerjanju zajetega oblaka z referenčnim dovolj majhno, zaključimo, da trenutno opazovani izdelek pripada temu referenčnemu modelu. Z identifikacijo lahko proizvod spakiramo v njemu namenjeno škatlo.

Rezultati kažejo, da lahko s cenovno dostopno strojno opremo in razvito programsko opremo v realnem času izvajamo registracijo in nadalje klasifikacijo izdelkov. To dokazujemo na zahtevni podatkovni zbirki s 24 proizvodi, kjer 20 od teh prihaja v obliki zrcalnih parov. Potrebna natančnost točk za razločevanje zrcalnih proizvodov omenjenih velikosti znaša 8 mm, tj. natančnost, dosegljiva mnogim globinskim kameram. Z zamenjavo senzorja s takim z večjo natančnostjo lahko pristop preprosto razširimo v preverjanje kakovosti, saj je za to ključna registracija, ki je že del arhitekture. Povprečni čas odločanja se nahaja pri približno pol sekunde, kar pri zahtevani hitrosti tekočega traku 6 cm/s ne omejuje produktivnosti linije.</dc:description><dc:date>2026</dc:date><dc:date>2026-07-01 12:30:03</dc:date><dc:type>Magistrsko delo/naloga</dc:type><dc:identifier>184195</dc:identifier><dc:language>sl</dc:language></rdf:Description></rdf:RDF>
