Automatizace vyhledávání abnormalit z tomografických dat

Loading...
Thumbnail Image
Date
Authors
Semerák, Petr
ORCID
Mark
A
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta strojního inženýrství
Abstract
Předložená diplomová práce se zabývá automatizací procesu skenování a vyhodnocování abnormalit gascoolerů, které vznikají při jejich výrobě. Nedestruktivní testování využívá technologii CT skenování jejímž výstupem jsou obrazová data. Cílem práce je nahradit zdlouhavý proces ručního procházení dat spolehlivou algoritmizovatelnou metodou a ověřit, zda je tento směr vývoje perspektivní. V teoretické části se práce zabývá chladícími systémy v automobilech, nedestruktivním testování s těžištěm v CT technologii a rešerší softwarů pro prohlížení a analýzu CT dat. Praktická část diplomové práce se zaměřuje na problematiku ucpaných kanálků gascoolerů. Jsou popsány příčiny vzniku této abnormality, dosavadní přístup k jejímu odhalení a nový automatický přístup kontroly. Navržený algoritmus spolu s aplikaci vytvořenou pomocí Matlabu jsou testovány na konkrétních datech. Spolehlivost výsledků je v závěru porovnávána ručním hodnocením CT snímků. Pro hodnocení kvality obrazových dat je trénována hluboká neuronová síť.
The presented thesis concerns the automation of the process of scanning and evaluating abnormalities of gascoolers that occur during their production. Non-destructive testing employs CT scanning technology, which generates image data as an output. The objective of the work is to replace the time-consuming manual data scanning process with a reliable algorithmic method and to assess the potential of this direction of development. The theoretical part of the thesis deals with cooling systems in cars, non-destructive testing with a focus on CT technology and a search for software for viewing and analysing CT data. The practical part of the thesis focuses on the problem of clogged gascooler ducts. The causes of this abnormality, the current approach to its detection and a new automatic inspection approach are described. The proposed algorithm together with an application developed using Matlab are tested on concrete data. Finally, the reliability of the results is evaluated by manual inspection of the CT images. A deep neural network is trained to assess the quality of the image data.
Description
Citation
SEMERÁK, P. Automatizace vyhledávání abnormalit z tomografických dat [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta strojního inženýrství. 2024.
Document type
Document version
Date of access to the full text
Language of document
en
Study field
bez specializace
Comittee
RNDr. Vladimír Opluštil (předseda) doc. Ing. Robert Grepl, Ph.D. (místopředseda) Ing. Dalibor Červinka, Ph.D. (člen) doc. Ing. Jiří Krejsa, Ph.D. (člen) Ing. Peter Zavadinka, Ph.D. (člen) doc. Ing. Radoslav Cipín, Ph.D. (člen) Ing. Vít Nezval, Ph.D. (člen) Ing. Josef Ferda (člen) mjr. Ing. Václav Křivánek, Ph.D. (člen)
Date of acceptance
2024-06-19
Defence
Při obhajobě student nejprve prezentoval svoji diplomovou práci, následně byly přečteny posudky a student odpovídal na dotazy oponenta. Poté byly členy komise položeny následující otázky: Vyplatí se finančně provádět CT snímky gascoolerů? Jaká výrobní technologie se používá pro výrobu gascoolerů? Software jste dělal pro firmu? Dá se měřit defekt i pomocí tlakové ztráty? Obhajoba byla komisí hodnocena jako výborná.
Result of defence
práce byla úspěšně obhájena
Document licence
Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení
DOI
Collections
Citace PRO