Кафедра автоматизації та безпілотних систем
Постійне посилання на фондhttps://repository.lntu.edu.ua/handle/123456789/79
Переглянути
3 результатів
Результати пошуку
Item type:Наукова стаття, Автоматизація процесу вибору напрямку руху кабіни ліфта(Луцьк: ЛНТУ, 2023) Гуменюк, Лариса ОлександрівнаПроведено детальне дослідження автоматизації процесу вибору напрямку руху кабіни ліфта. Цей процес є важливою складовою ефективної роботи будь-якого будинку з великою кількістю поверхів, оскільки забезпечує швидке та безпечне транспортування пасажирів до призначених місць. Робота присвячена розробці імітаційної моделі для дослідження алгоритмів автоматизації процесу вибору напрямку руху кабіни ліфта з метою вибору системи, що має найбільшу продуктивність і найменший час очікування. Модель включає в себе можливість змінювати різні параметри, такі як кількість ліфтів, потужності ліфтів, навантаженість, час моделювання та ін.Item type:Наукова стаття, Сегментація медичного зображення пороговими методами(Луцьк: ЛНТУ, 2024) Гуменюк, Лариса ОлександрівнаРобота присвячена програмній реалізації методів цифрової обробки зображень, зокрема сегментації медичних знімків, з використанням переваг мови програмування Python. У роботі реалізовані алгоритми фільтрації та придушення шуму, такі як нечіткий адаптивний медіанний фільтр, а також сегментація із застосуванням методів кластеризації та алгоритмів, зокрема методу Оцу та фільтра Габора для визначення текстури. Також розглянуто модифікації алгоритмів нечітких C-середніх для покращення сегментації медичних даних. Розробка скриптів сегментації медичних зображень дозволить автоматизувати процес обробки та аналізу даних у медичній сфері. Це сприятиме покращенню точності діагностики, забезпечить швидший доступ до результатів обробки медичних зображень і відкриє нові можливості для досліджень та планування лікування.Item type:Наукова стаття, Автоматизація процесу виявлення тріщин на основі обробки зображень(Луцьк: ЛНТУ, 2023) Гуменюк, Лариса ОлександрівнаЗапропоновано алгоритм виявлення тріщин на зображеннях, який використовує різні методи для досягнення високої точності та ефективності. Алгоритм включає етапи попередньої обробки, такі як регулювання яскравості, підвищення контрастності та віднімання фону для зменшення шуму та підвищення контрастності зображення. Алгоритм застосовує фільтри Габора для виділення деталей на зображенні, а потім застосовує бінаризацію і виявлення країв для вилучення тріщин із зображення. Виконано його програмну реалізацію.