PL
 |
EN
Ten serwis zostanie wyłączony 2025-02-11.
Nowa wersja platformy, zawierająca wyłącznie zasoby pełnotekstowe, jest już dostępna.
Przejdź na https://bibliotekanauki.pl
Preferencje help
Polish version English version Język
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 10

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
1
Content available remote Regularization of the solution for noisy data using the FOCUSS method in transmission ultrasound tomography
100%
Kania K. , Mazurek M. , Sikora J.
Przegląd Elektrotechniczny
|
2023
|
tom R. 99, nr 2
169--172
EN
In the paper, the FOCUSS method was applied to the noisy data, and the effect of the Tikhonov regularization factor on image retrievability was analysed. This method is used to solve systems of underdetermined equations, strongly underdetermined systems could not be solved by this method even with different values of the regularization parameter. It turned out that overdetermined systems can also be solved by this method. The execution time of the algorithm implementing the linear least squares task is much longer than that of the FOCUSS method algorithm.
PL
W pracy zastosowano metodę fokusową do zaszumionych danych oraz przeanalizowano wpływ współczynnika regularyzacji Tichonowa na odtwarzalność obrazu. Metoda ta służy do rozwiązywania układów równań niezdeterminowanych, silnie niezdeterminowane układy nie mogły być rozwiązane tą metodą nawet przy różnych wartościach parametru regularności. Okazało się, że układy naddeterminowane również mogą być rozwiązywane tą metodą. Czas wykonania algorytmu realizującego zadanie liniowych najmniejszych kwadratów jest znacznie dłuższy od czasu wykonania algorytmu metody FOCUSS.
2
Content available Fault diagnosis of machines operating in variable conditions using artificial neural network not requiring training data from a faulty machine
100%
Pawlik P. , Kania K. , Przysucha B.
Eksploatacja i Niezawodność
|
2023
|
tom Vol. 25, no. 3
art. no. 168109
EN
The fault diagnosis for maintenance of machines operating in variable conditions requires special dedicated methods. Variable load or temperature conditions affect the vibration signal values. The article presents a new approach to diagnosing rotating machines using an artificial neural network, the training of which does not require data from the damaged machine. This is a new approach not previously found in the literature. Until now, neural networks have been used for machine diagnosis in the form of classifiers, where data from individual faults were required. A new diagnostic parameter rDPNS (Relative Differences Product of Network Statistics) as a function of the machine's shaft order was proposed as a kind of new order spectrum independent of the machine's operating conditions. The presented work analyses the use of the proposed method to diagnose misalignment and unbalance. The results of an experiment carried out in the laboratory demonstrated the effectiveness of the proposed method.
3
Content available Application of finite difference method for measurement simulation in ultrasound transmission tomography
100%
Kania K. , Mazurek M. , Rymarczyk T.
|
2022
|
tom Vol. 18, no 2
101--109
EN
In this work, we present a computer simulation model that generates the propagation of sound waves to solve a forward problem in ultrasound transmission tomography. The simulator can be used to create data sets used in the supervised learning process. A solution to the "free-space" boundary problem was proposed, and the memory consumption was significantly optimized from O(n2) to O(n). The given method of simulating wave scattering enables the control of the noise extinction time within the tomographic probe and the permeability of the sound wave. The presented version of the script simulates the classic variant of a circular probe with evenly distributed sensors around the circumference.
4
Content available remote Tomographic ultrasonic sensors in industrial applications
88%
Rymarczyk T. , Kłosowski G. , Kania K. , Rymarczyk P. , Mazurek M.
Przegląd Elektrotechniczny
|
2021
|
tom R. 97, nr 1
166--169
EN
The work presents the results of research on the use of tomographic ultrasonic sensors to analyse industrial processes using dedicated measuring devices, image reconstruction algorithms and cyber-physical system.
PL
W pracy przedstawiono wyniki badań nad wykorzystaniem tomograficznych czujników ultradźwiękowych do analizy procesów przemysłowych z zastosowaniem dedykowanych urządzeń pomiarowych, algorytmów rekonstrukcji obrazu oraz systemu cyber-fizycznego.
5
Content available remote Wearable sensor for biopotential measurements of patients' health monitoring
88%
Rymarczyk T. , Niderla K. , Kania K. , Maj M. , Nita P.
|
|
tom R. 96, nr 9
99--102
EN
The article presents the concept and prototype of a sensor network for biopotential measurements for long-term and remote tracking of vital signs of patients or athletes. Portable monitoring solutions consist of two basic elements: sensors and a data collection device. In this work, we propose a new type of dry textile electrodes to detect physiological signals that can be an alternative to gelled electrodes. Preliminary ECG measurement results show that after further improvements they can be good candidates for use in intelligent clothing for real applications.
PL
Artykuł przedstawia koncepcję i prototyp sieci czujników do pomiarów biopotencjałów do długoterminowego i zdalnego śledzenie parametrów życiowych pacjentów lub sportowców. Przenośne rozwiązania monitorujące składają się z dwóch podstawowych elementów: czujników i urządzenia do gromadzenia danych. W tej pracy proponujemy nowy rodzaj suchych elektrod tekstylnych do wykrywania sygnałów fizjologicznych, które mogą stanowić alternatywę dla elektrod żelowanych. Wstępne wyniki pomiarów EKG pokazują, że po dalszych ulepszeniach mogą być dobrymi kandydatami do zastosowania w inteligentnej odzieży do rzeczywistych zastosowań.
6
Content available Maintenance of industrial reactors supported by deep learning driven ultrasound tomography
88%
Kłosowski G. , Rymarczyk T. , Kania K. , Świć A. , Cieplak T.
Eksploatacja i Niezawodność
|
2020
|
tom Vol. 22, no. 1
138--147
EN
Monitoring of industrial processes is an important element ensuring the proper maintenance of equipment and high level of processes reliability. The presented research concerns the application of the deep learning method in the field of ultrasound tomography (UST). A novel algorithm that uses simultaneously multiple classification convolutional neural networks (CNNs) to generate monochrome 2D images was developed. In order to meet a compromise between the number of the networks and the number of all possible outcomes of a single network, it was proposed to divide the output image into 4-pixel clusters. Therefore, the number of required CNNs has been reduced fourfold and there are 16 distinct outcomes from single network. The new algorithm was first verified using simulation data and then tested on real data. The accuracy of image reconstruction exceeded 95%. The results obtained by using the new CNN clustered algorithm were compared with five popular machine learning algorithms: shallow Artificial Neural Network, Linear Support Vector Machine, Classification Tree, Medium k-Nearest Neighbor classification and Naive Bayes. Based on this comparison, it was found that the newly developed method of multiple convolutional neural networks (MCNN) generates the highest quality images.
PL
Monitorowanie procesów przemysłowych jest ważnym elementem zapewniającym właściwą eksploatację urządzeń i wysoki poziom niezawodności procesów. Prezentowane badania dotyczą zastosowania metod głębokiego uczenia w obszarze eksploatacji zbiornikowych reaktorów przemysłowych. W procesach przemysłowych opartych na reakcjach chemicznych zachodzących wewnątrz procesowej tomografii ultradźwiękowej (UST). Opracowano nowatorski algorytm wykorzystujący jednocześnie wiele klasyfikacyjnych splotowych sieci neuronowych (CNN) do generowania monochromatycznych obrazów 2D. Aby osiągnąć kompromis między liczbą sieci a liczbą wszystkich możliwych wyników pojedynczej sieci, zaproponowano podział obrazu wyjściowego na klastry 4-pikselowe. W związku z tym liczba wymaganych CNN została czterokrotnie zmniejszona i istnieje 16 różnych wyników z jednej sieci. Nowy algorytm został najpierw zweryfikowany przy użyciu danych symulacyjnych, a następnie przetestowany na danych rzeczywistych. Dokładność rekonstrukcji obrazu przekroczyła 95%. Wyniki uzyskane przy użyciu nowego algorytmu klastrowego CNN zostały porównane z pięcioma popularnymi algorytmami uczenia maszynowego: płytką sztuczną siecią neuronową, maszyną liniowego wektora wsparcia, drzewem klasyfikacji, klasyfikacją średniego k-najbliższego sąsiada i naiwnym Bayesem. Na podstawie tego porównania stwierdzono, że nowo opracowana metoda wielu splotowych sieci neuronowych (MCNN) generuje obrazy o najwyższej jakości.
7
Content available remote Image reconstruction in ultrasound transmission tomography using the Fermat’s Principle
88%
Kania K. , Maj M. , Rymarczyk T. , Adamkiewicz P. , Gołąbek M.
|
2020
|
tom R. 96, nr 1
186--189
EN
The article presents image reconstruction in ultrasonic transmission tomography using the Fermat principle. The application consists of an ultrasound tomograph built by the authors and an algorithm implemented to solve the problem of image reconstruction. The solution enables the analysis of processes taking place in the facility without interference. The obtained tomographic imaging can be a picture of the geometry of the examined area. This allows location in the analysed area. The work developed an algorithm based on the Fermat principle as a technique of low computational complexity for real-time image reconstruction using an ultrasound tomograph.
PL
W artykule przedstawiono rekonstrukcja obrazu w ultradźwiękowej tomografii transmisyjnej z wykorzystaniem zasady Fermata. Aplikacja składa się z tomografu ultradźwiękowego zbudowanego przez autorów oraz zaimplementowane algorytmu do rozwiązywania zagadnienia rekonstrukcji obrazu. Rozwiązanie umożliwia analizę procesów zachodzących w obiekcie bez ingerencji. Uzyskane obrazowanie tomograficzne może być obrazem geometrii badanego obszaru. Pozwala to na lokalizację w analizowanym obszarze. W pracy opracowano algorytm oparty na zasadzie Fermata jako technice o niskiej złożoności obliczeniowej do rekonstrukcji obrazu w czasie rzeczywistym za pomocą tomografu ultradźwiękowego.
8
Content available remote The use of the autoencoder to improve images in ultrasound tomography
88%
Rymarczyk T. , Kłosowski G. , Cieplak T. , Kozłowski E. , Kania K.
|
|
tom R. 96, nr 8
160--163
EN
The article presents the idea of a system enabling effective control of industrial processes. The high level of automation and processes monitoring plays a key role in maintaining the competitiveness of each enterprise. The paper presents an innovative approach to industrial ultrasound tomography. A shallow neural network enriched with an autoencoder was used to visualize the 2D cross-section of the tank (reactor) filled with tap water. The novelty is the use of an autoencoder to improve the quality of the measurement vector.
PL
W artykule przedstawiono ideę systemu umożliwiającego efektywną kontrolę procesów produkcyjnych. Wysoki poziom automatyzacji i monitorowania procesów produkcyjnych odgrywa kluczową rolę w utrzymaniu konkurencyjności każdego przedsiębiorstwa. W artykule przedstawiono nowatorskie podejście do przemysłowej tomografii ultradźwiękowej. W celu zobrazowania dwuwymiarowego przekroju zbiornika (reaktora) wypełnionego wodą z kranu wykorzystano płytką sieć neuronową wzbogaconą o autoenkoder. Nowością jest zastosowanie autoenkodera w celu poprawy jakości wektora pomiarowego.
9
Content available remote Analysis of geospatial areas using electrical resistance tomography
75%
Rymarczyk T. , Tchórzewski P. , Niderla K. , Adamkiewicz P. , Kania K. , Sikora J.
|
|
tom R. 96, nr 2
40--43
EN
The article presents an analysis of geospatial areas using electrical resistive tomography. Tomography can be used to calculate conductivity by measuring potential differences in a flood embankment. The problem is that each material has unique conductivity. This method collects data on the edge of the tested area, by which the conductivity distribution in the tested object is determined. An inverse problem has been resolved to visualize the properties of the object being tested. The optimization of the objective function uses so-called regularization based on total variation regularization. The best results were obtained by the Gauss-Newton method with Laplace regularization.
PL
W artykule przedstawiono analizę obszarów geoprzestrzennych z wykorzystaniem elektrycznej tomografii rezystancyjnej. Tomografię można wykorzystać do obliczenia przewodności poprzez pomiar różnic potencjałów w wale przeciwpowodziowych. Problem polega na tym, że każdy materiał ma niepowtarzalną przewodność. Ta metoda zbiera dane na brzegu badanego obszaru, za pomocą których określa się rozkład przewodności w badanym obiekcie. Rozwiązano problem odwrotny w celu wizualizacji właściwości testowanego obiektu. W optymalizacji funkcji celu zastosowano tak zwaną regularyzację opartą na regularyzacji całkowitej zmienności. Najlepsze wyniki uzyskano metodą Gaussa-Newtona z regularyzacją Laplace'a.
10
Content available remote Moisture analysis of building walls using tomographic measurements
75%
Rymarczyk T. , Tchórzewski P. , Niderla K. , Adamkiewicz P. , Kania K. , Sikora J.
|
2020
|
tom R. 96, nr 4
106--109
EN
The article presents the analysis of building walls humidity by means of tomographic measurements. The use of modern tomographic techniques allows for spatial assessment of humidity levels. The proposed application solves the inverse problem in electrical tomography. The measuring system contains special electrodes for measuring humidity. The application includes a number of different methods of image reconstruction, such as the level set methods, LARS, or elastic net.
PL
W artykule przedstawiono analizę wilgotności ścian budynków za pomocą pomiarów tomograficznych. Zastosowanie nowoczesnych technik tomograficznych pozwala na przestrzenną ocenę poziomu wilgotności. Proponowane zastosowanie rozwiązuje zagadnienie odwrotne w tomografii elektrycznej. System pomiarowy zawiera specjalne elektrody do pomiaru wilgotności. Aplikacja obejmuje szereg różnych metod reonstrukcji obrazu, takich jak metoda zbiorów poziomicowych, LARS, czy elastic net.
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.