Tato práce se zaměřuje na návrh a vývoj mobilní aplikace pro načítání a zpracování čísel, s důkladným zkoumáním technologie OCR a vývoje mobilních aplikací. Práce je rozdělena na teoretickou část, zkoumající OCR a vývoj mobilních aplikací, a praktickou část, zaměřenou na návrh, implementaci a testování aplikace. V praktické části byla vyvinuta mobilní aplikace, která načítá a zpracovává čísla pomocí vestavěné kamery. Testování aplikace na různých testovacích sadách prokázalo její efektivitu. Práce nabízí detailní pohled na vývoj mobilní aplikace pro načítání a zpracování čísel, což je v praxi využitelné pro optimalizaci ustavování výkovků v průmyslovém prostředí. To dokazuje případová studie prezentovaná v závěru práce.
Annotation in English
This work focuses on the design and development of a mobile application for reading and processing numbers, with thorough examination of OCR technology and mobile application development. The work is divided into a theoretical part, studying OCR and mobile application development, and a practical part, focused on the design, im- plementation, and testing of the application. A mobile application was developed that reads and processes numbers using a built-in camera. Testing the application on various test sets demonstrated its effectiveness. The work offers a detailed view of the develop- ment of a mobile application for reading and processing numbers, which is practically applicable for optimizing the establishment of forgings in an industrial environment. This is evidenced by a case study presented at the end of the work.
Keywords
Optické rozpoznávání znaků (OCR), Mobilní aplikace, Načítání čísel, Zpracování čísel, Vývoj mobilních aplikací, Swift, SwiftUI, Vývojová prostředí, Testo- vání aplikací, Architektura aplikace.
Keywords in English
Optical Character Recognition (OCR), Mobile Application, Number Rea- ding, Number Processing, Mobile Application Development, Swift Programming Lan- guage, Development Environments, Application Testing, Application Architecture.
Length of the covering note
101
Language
CZ
Annotation
Tato práce se zaměřuje na návrh a vývoj mobilní aplikace pro načítání a zpracování čísel, s důkladným zkoumáním technologie OCR a vývoje mobilních aplikací. Práce je rozdělena na teoretickou část, zkoumající OCR a vývoj mobilních aplikací, a praktickou část, zaměřenou na návrh, implementaci a testování aplikace. V praktické části byla vyvinuta mobilní aplikace, která načítá a zpracovává čísla pomocí vestavěné kamery. Testování aplikace na různých testovacích sadách prokázalo její efektivitu. Práce nabízí detailní pohled na vývoj mobilní aplikace pro načítání a zpracování čísel, což je v praxi využitelné pro optimalizaci ustavování výkovků v průmyslovém prostředí. To dokazuje případová studie prezentovaná v závěru práce.
Annotation in English
This work focuses on the design and development of a mobile application for reading and processing numbers, with thorough examination of OCR technology and mobile application development. The work is divided into a theoretical part, studying OCR and mobile application development, and a practical part, focused on the design, im- plementation, and testing of the application. A mobile application was developed that reads and processes numbers using a built-in camera. Testing the application on various test sets demonstrated its effectiveness. The work offers a detailed view of the develop- ment of a mobile application for reading and processing numbers, which is practically applicable for optimizing the establishment of forgings in an industrial environment. This is evidenced by a case study presented at the end of the work.
Keywords
Optické rozpoznávání znaků (OCR), Mobilní aplikace, Načítání čísel, Zpracování čísel, Vývoj mobilních aplikací, Swift, SwiftUI, Vývojová prostředí, Testo- vání aplikací, Architektura aplikace.
Keywords in English
Optical Character Recognition (OCR), Mobile Application, Number Rea- ding, Number Processing, Mobile Application Development, Swift Programming Lan- guage, Development Environments, Application Testing, Application Architecture.
Research Plan
Vytvořte literární rešerši, která se bude zabývat metodami optického rozpoznávání znaků.
Stručně popište nástroje a vývojová prostředí používaná pro tvorbu aplikací pro chytré telefony. Zaměřte se na rozdíly oproti tvorbě desktopových aplikací.
Zvolte vhodnou mobilní platformu a vytvořte aplikaci, která bude schopna pomocí vestavěné kamery načítat sady čísel a tyto zasílat na externí úložiště pro další zpracování.
Doplňte aplikaci o možnost opravy chyb, základní statistické analýzy a grafické prezentace načtených dat ve formě grafů.
Otestujte vytvořenou aplikaci na rozsáhlejší množině čísel napsaných různými fonty a řezy písma. Vyzkoušejte také funkčnost pro ručně psaná čísla.
Formou případové studie ukažte rozšíření vytvořené aplikace pro použití na vybrané konkrétní praktické úloze.
Research Plan
Vytvořte literární rešerši, která se bude zabývat metodami optického rozpoznávání znaků.
Stručně popište nástroje a vývojová prostředí používaná pro tvorbu aplikací pro chytré telefony. Zaměřte se na rozdíly oproti tvorbě desktopových aplikací.
Zvolte vhodnou mobilní platformu a vytvořte aplikaci, která bude schopna pomocí vestavěné kamery načítat sady čísel a tyto zasílat na externí úložiště pro další zpracování.
Doplňte aplikaci o možnost opravy chyb, základní statistické analýzy a grafické prezentace načtených dat ve formě grafů.
Otestujte vytvořenou aplikaci na rozsáhlejší množině čísel napsaných různými fonty a řezy písma. Vyzkoušejte také funkčnost pro ručně psaná čísla.
Formou případové studie ukažte rozšíření vytvořené aplikace pro použití na vybrané konkrétní praktické úloze.
Recommended resources
CHAUDHURI, Arindam, Krupa MANDAVIYA, Pratixa BADELIA a Soumya K. GHOSH. Optical character recognition systems for different languages with soft computing. Cham, Switzerland: Springer, 2017, 1 online resource. Studies in fuzziness and soft computing. Dostupné z: doi:9783319502526.
PÁLKA, Jan. Optimalizace systémů pro rozpoznávání ručně psaného textu pomocí metod umělé inteligence: disertační práce = Optimization of systems for handwritten text recognition using artificial intelligence methods. 2013, 154 s. Disertační práce.
VÁVRŮ, Jiří a Miroslav UJBÁNYAI. Programujeme pro Android. 2., rozš. vyd. Praha: Grada, 2013, 250 s. Průvodce. ISBN 9788024748634.
UJBÁNYAI, Miroslav. Programujeme pro Android. Grada, 2012, 1 online zdroj (192 stran). ISBN 978-80-247-7983-6. Dostupné také z: https://www.bookport.cz/AccountSaml/SignIn/?idp=https://shibboleth.utb.cz/idp/shibboleth&returnUrl=/kniha/programujeme-pro-android-776/.
VÁVRŮ, Jiří. IPhone: vývoj aplikací. Grada, 2012, 1 online zdroj (192 stran). ISBN 978-80-247-8338-3. Dostupné také z: https://www.bookport.cz/AccountSaml/SignIn/?idp=https://shibboleth.utb.cz/idp/shibboleth&returnUrl=/kniha/iphone-957/.
MEDLÍK, Milan. Rozpoznávání ručně psaných symbolů. 2010, 70 s. Dostupné také z: http://hdl.handle.net/10563/11800.
Recommended resources
CHAUDHURI, Arindam, Krupa MANDAVIYA, Pratixa BADELIA a Soumya K. GHOSH. Optical character recognition systems for different languages with soft computing. Cham, Switzerland: Springer, 2017, 1 online resource. Studies in fuzziness and soft computing. Dostupné z: doi:9783319502526.
PÁLKA, Jan. Optimalizace systémů pro rozpoznávání ručně psaného textu pomocí metod umělé inteligence: disertační práce = Optimization of systems for handwritten text recognition using artificial intelligence methods. 2013, 154 s. Disertační práce.
VÁVRŮ, Jiří a Miroslav UJBÁNYAI. Programujeme pro Android. 2., rozš. vyd. Praha: Grada, 2013, 250 s. Průvodce. ISBN 9788024748634.
UJBÁNYAI, Miroslav. Programujeme pro Android. Grada, 2012, 1 online zdroj (192 stran). ISBN 978-80-247-7983-6. Dostupné také z: https://www.bookport.cz/AccountSaml/SignIn/?idp=https://shibboleth.utb.cz/idp/shibboleth&returnUrl=/kniha/programujeme-pro-android-776/.
VÁVRŮ, Jiří. IPhone: vývoj aplikací. Grada, 2012, 1 online zdroj (192 stran). ISBN 978-80-247-8338-3. Dostupné také z: https://www.bookport.cz/AccountSaml/SignIn/?idp=https://shibboleth.utb.cz/idp/shibboleth&returnUrl=/kniha/iphone-957/.
MEDLÍK, Milan. Rozpoznávání ručně psaných symbolů. 2010, 70 s. Dostupné také z: http://hdl.handle.net/10563/11800.
