Algorytm wizyjny rozpoznający zabrudzenie komory farbowej

• Autorzy: Wyciślok Piotr , Wyciślok Artur

Identyfikatory

DOI

10.54264/0034

Warianty tytułu

EN

Vison algorithm for detection of ink chamber stains

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

W artykule przedstawiono algorytm systemu wizyjnego oraz przedstawiono przykłady jego działania, przetwarzający obraz komory farbowej w sposób umożliwiający automatyczne rozpoznanie czy jest i w jakim stopniu zabrudzona farbą drukarską. Istotą algorytmu jest jego prostota, umożliwiająca jego aplikacje na wybranych sterownikach PLC. Przykładowe oprogramowanie oparto o system Vision firmy National Instruments. Algorytm stanowi część urządzenia myjącego komory farbowe.

EN

The article presents the algorithm of the vision system and presents examples of its operation, which processes the image of the ink chamber in a way that enables automatic recognition of whether it is dirty with printing ink and to what extent. The essence of the algorithm is its simplicity, which enables its applications on selected PLC devices. The sample software was based on the National Instruments Vision system. The algorithm is part of the ink chamber washing device

Słowa kluczowe

PL

system wizyjny; rozpoznawanie barw; komora farbowa; identyfikacja zabrudzeń

EN

vision system; color recognition; ink chamber; chambestains identification

• Wydawca: Wydawnictwo Wyższej Szkoły Technicznej w Katowicach
• Czasopismo: Zeszyty Naukowe Wyższej Szkoły Technicznej w Katowicach
• Rocznik: 2022
• Tom: T. 14
• Strony: 77--88
• Opis fizyczny: Bibliogr. 13 poz., rys., tab.

Twórcy

autor

Wyciślok Piotr

• Wydział Architektury, Budownictwa i Sztuk Stosowanych ,Wyższa Szkoła Techniczna w Katowicach, Katowice, 40-555, Polska

autor

Wyciślok Artur

• Wydział Automatyki, Elektroniki i Informatyki, Politechnika Śląska, Gliwice, 44-100, Polska

Bibliografia

• [1] Diplaros, A., Gevers, T., Patras, I.: Combining color and shape information for illumination-viewpoint invariant object recognition. W IEEE Transactions on Image Processing 2006, T. 15, nr 1, s. 1–11. ISSN: 1057-7149
• [2] Luo, J., Crandall, D.: Color object detection using spatial-color joint probability functions. W IEEE Transactions on Image Processing 2006, T. 15, nr 6, s. 1443–1453. ISSN: 1057-7149
• [3] Wu, Y., Huang, T.S.: Nonstationary color tracking for vision-based human–computer interaction. W IEEE Transactions on Neural Networks 2002, T. 13, nr 4, s 948–960. ISSN: 1045-9227
• [4] Gevers, T., Gijsenij, A., van de Weijer, J., Geusebroek, J.-M.: Color in Computer Vision. New York: John Wiley & Sons, Inc. 2012. ISBN: 9780470890844
• [5] Batchelor, B.G.: Intelligent Image Processing in Prolog. London: Springer-Verlag 1991. ISBN: 978-1-4471-0401-8
• [6] Batchelor, B.G., Whelan, P. F.: Real-time colour recognition in symbolic programming for machine vision systems. W Machine Vision and Applications 1995, T. 8, nr 6, s 385–398. ISSN: 0932-8092
• [7] Stokman, H., Gevers, T.: Selection and fusion of color models for image feature detection. W IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 2007, T. 29, nr 3, s 371–38. ISSN: 0162-8828
• [8] Cernadas, E., Fernández-Delgado, M., González-Rufino, E., Carrión P.: Influence of normalization and color space to color texture classification. W Pattern Recognition 2016, nr 61, s 120-138. ISSN: 0031-3203
• [9] Sun, C., Talbot, H., Ourselin, S., Adriaansen, T. (Eds.).: Digital Image Computing: Techniques and Applications. Canberra: Australian Pattern Recognition Society 2003. ISBN: 978-0-643-09098-9
• [10] Yang, J., Liu, C., Zhang, L.: Color space normalization: Enhancing the discriminating power of color spaces for face recognition. W Pattern Recognition 2009, nr 43, s. 1454–1466. ISSN: 0031-3203
• [11] Kandaswamy, U., Adjeroh, D., Schuckers, S.A., Hanbury A.: Robust Color Texture Features Under Varying Illumination Conditions. W IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics - Part B: Cybernetics 2012, T. 42, nr 1, s 58–68. ISSN: 1083-4419
• [12] Plataniotis, K.N., Venetsanopoulos, A.N.: Color Image Processing and Applications. Digital Signal Processing. Berlin: Springer 2000. ISBN: 978-3-540-66953-1
• [13] Weeks, A.R.: Fundamentals of Electronic Image Processing. Washington: SPIE Optical Engineering Press, IEEE Press 1996. ISBN: 9780780334106

Uwagi

Opracowanie rekordu ze środków MEiN, umowa nr SONP/SP/546092/2022 w ramach programu "Społeczna odpowiedzialność nauki" - moduł: Popularyzacja nauki i promocja sportu (2022-2023).