Vizuální detekce vad v sériové výrobě konektorů pro automobilový průmysl

Simple item page
but.committeedoc. Ing. Vladislav Singule, CSc. (předseda) doc. Ing. Stanislav Věchet, Ph.D. (místopředseda) Ing. Petr Krejčí, Ph.D. (člen) Ing. Petr Marcián, Ph.D. (člen) doc. Ing. Tomáš Profant, Ph.D. (člen) doc. Ing. Pavel Vorel, Ph.D. (člen) doc. Ing. Vladimír Fuis, Ph.D. (člen)cs
but.defenceStudent ve vymezeném čase prezentoval svou diplomovou práci. Poté byly předneseny posudky a student odpověděl na otázky oponenta. Následně proběhla diskuze se členy komise vztahující se k diplomové práci, při které byly položeny následující dotazy: Jak byste řešili, kdyby neuronová síť začala chybně detekovat? Je aplikace použitelná do konzervativního odvětví, jako je automobilní průmysl? Podle názoru komise byla úroveň odpovědí vyhovující.cs
but.jazykčeština (Czech)
but.programAplikované vědy v inženýrstvícs
but.resultpráce byla úspěšně obhájenacs
dc.contributor.advisorBrablc, Martincs
dc.contributor.authorKilian, Jaroslavcs
dc.contributor.refereeDobossy, Barnabáscs
dc.date.accessioned2022-06-24T06:55:07Z
dc.date.available2022-06-24T06:55:07Z
dc.date.created2022cs
dc.description.abstractV této práci jsou popsány způsoby detekce vad, se zaměřením na vizuální detekci, tedy odhalování vad z fotek. Jsou popsány její základní komponenty a metody, které se pro detekci vad z fotek využívají. Dva přístupy jsou navrženy na výrobcích z firmy Mechatronic Design & Solutions, jeden s využitím hlubokého učení a druhý na základě exaktních metod. Tyto přístupy jsou potom experimentálně porovnány.cs
dc.description.abstractIn this thesis, the methods of defect detection are described, focusing on visual detection, i.e. detection from photos. Its basic components and methods used for defect detection from photos are described. Two approaches are proposed on products from Mechatronic Design & Solutions, one using deep learning and the other based on exact methods. These approaches are then experimentally compared.en
dc.description.markBcs
dc.identifier.citationKILIAN, J. Vizuální detekce vad v sériové výrobě konektorů pro automobilový průmysl [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta strojního inženýrství. 2022.cs
dc.identifier.other140092cs
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11012/207766
dc.language.isocscs
dc.publisherVysoké učení technické v Brně. Fakulta strojního inženýrstvícs
dc.rightsStandardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezenícs
dc.subjectVizuální detekce vadcs
dc.subjectstrojové viděnícs
dc.subjecthluboké učenícs
dc.subjectkonvoluční neuronová síťcs
dc.subjectpředzpracovánícs
dc.subjectsegmentacecs
dc.subjectprahovánícs
dc.subjectMATLABcs
dc.subjectVisual defect detectionen
dc.subjectmachine visionen
dc.subjectdeep learningen
dc.subjectconvolutional neural networken
dc.subjectpreprocessingen
dc.subjectsegmentationen
dc.subjectthresholdingen
dc.subjectMATLABen
dc.titleVizuální detekce vad v sériové výrobě konektorů pro automobilový průmyslcs
dc.title.alternativeVisual fault detection in serial production of connectors for automotive industryen
dc.typeTextcs
dc.type.driverbachelorThesisen
dc.type.evskpbakalářská prácecs
dcterms.dateAccepted2022-06-21cs
dcterms.modified2022-06-23-10:25:38cs
eprints.affiliatedInstitution.facultyFakulta strojního inženýrstvícs
sync.item.dbid140092en
sync.item.dbtypeZPen
sync.item.insts2022.06.24 08:55:07en
sync.item.modts2022.06.24 08:16:42en
thesis.disciplineMechatronikacs
thesis.grantorVysoké učení technické v Brně. Fakulta strojního inženýrství. Ústav mechaniky těles, mechatroniky a biomechanikycs
thesis.levelBakalářskýcs
thesis.nameBc.cs
Files
Original bundle
Now showing 1 - 3 of 3
Thumbnail Image
Name:
final-thesis.pdf
Size:
8.02 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
final-thesis.pdf
Download
Thumbnail Image
Name:
appendix-1.zip
Size:
6.73 MB
Format:
zip
Description:
appendix-1.zip
Download
Thumbnail Image
Name:
review_140092.html
Size:
10.02 KB
Format:
Hypertext Markup Language
Description:
review_140092.html
Download
Collections
2022