Vizuální detekce anomálií v průmyslové výrobě
| but.committee | doc. Ing. Jan Mikulka, Ph.D. (předseda) doc. Ing. Petr Blaha, Ph.D. (místopředseda) Ing. Jiří Fialka, Ph.D. (člen) Ing. Miloslav Richter, Ph.D. (člen) Ing. Soňa Šedivá, Ph.D. (člen) Ing. Soběslav Valach (člen) | cs |
| but.defence | Student obhájil diplomovou práci s výhradami. V rámci obhajoby dokázal přesvědčit komisi o správnosti svých postupů a navrženého řešení. V průběhu odborné rozpravy reagoval na dotazy : Doplňující otázku týkající se učených částí v klasifikačním řetězci student zodpověděl. Doplňující otázku týkající se BAE student zodpověděl. Otázky týkající se konceptu řešení student zodpověděl. | cs |
| but.jazyk | čeština (Czech) | |
| but.program | Kybernetika, automatizace a měření | cs |
| but.result | práce byla úspěšně obhájena | cs |
| dc.contributor.advisor | Horák, Karel | cs |
| dc.contributor.author | Hrabica, Jan | cs |
| dc.contributor.referee | Richter, Miloslav | cs |
| dc.date.created | 2024 | cs |
| dc.description.abstract | Tato práce pojednává o problematice unárních klasifikátorů pro detekci anomálií v průmyslové výrobě. V úvodu je rozebrána klasifikace jako obecný problém, metody klasifikace a některé jejich hodnocení a následně jsou rozebrány hlavní kategorie používaných architektur. V praktické části je popsán proces tvorby scény a následné pořizování datasetu. Vytvořený dataset je použit na naučení klasifikátoru, na kterém jsou v závěru práce provedeny různé experimenty za účelem odhadu výkonnosti. | cs |
| dc.description.abstract | This thesis deals with the problem of unary classifiers for anomaly detection in industrial production. It starts with a discussion of classification as a general problem, classification methods and some of their evaluations, and then discusses the main categories of architectures used. Practical part describes the process of scene creation for the acquisitions of a datesed. Acquired dataset is then used for teaching a classifier, on which is then performer a number of experiments to determine its performance. | en |
| dc.description.mark | C | cs |
| dc.identifier.citation | HRABICA, J. Vizuální detekce anomálií v průmyslové výrobě [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2024. | cs |
| dc.identifier.other | 159976 | cs |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11012/246044 | |
| dc.language.iso | cs | cs |
| dc.publisher | Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií | cs |
| dc.rights | Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení | cs |
| dc.subject | Unární klasifikátor | cs |
| dc.subject | detekce anomálií | cs |
| dc.subject | neuronové sítě | cs |
| dc.subject | autoenkodér | cs |
| dc.subject | algoritmy umělé inteligence | cs |
| dc.subject | zpracování obrazu. | cs |
| dc.subject | Unary classifier | en |
| dc.subject | anomaly detection | en |
| dc.subject | neural networks | en |
| dc.subject | autoencoder | en |
| dc.subject | artificial intelligence algorithms | en |
| dc.subject | image processing. | en |
| dc.title | Vizuální detekce anomálií v průmyslové výrobě | cs |
| dc.title.alternative | Visual Anomaly Detection in Industrial Production | en |
| dc.type | Text | cs |
| dc.type.driver | masterThesis | en |
| dc.type.evskp | diplomová práce | cs |
| dcterms.dateAccepted | 2024-06-05 | cs |
| dcterms.modified | 2024-06-06-13:57:57 | cs |
| eprints.affiliatedInstitution.faculty | Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií | cs |
| sync.item.dbid | 159976 | en |
| sync.item.dbtype | ZP | en |
| sync.item.insts | 2025.03.26 14:41:52 | en |
| sync.item.modts | 2025.01.15 20:53:06 | en |
| thesis.discipline | bez specializace | cs |
| thesis.grantor | Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. Ústav automatizace a měřicí techniky | cs |
| thesis.level | Inženýrský | cs |
| thesis.name | Ing. | cs |