Original title: Detekce vad vláknitého materiálu užitím metod strojového učení
Translated title: Defect detection on fiber materials using machine learning
Authors: Lang, Matěj ; Richter, Miloslav (referee) ; Honec, Peter (advisor)
Document type: Master’s theses
Year: 2019
Language: eng
Publisher: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií
Abstract: [eng] [cze]
Cílem této diplomové práce je automatizace detekce vad ve vláknitých materiálech. Firma SILON se již přes padesát let zabývá výrobou jemné vaty z recyklovaných PET lahví. Tato vata se následně používá ve stavebnictví, automobilovém průmyslu, ale nejčastěji v dámských hygienických potřebách a dětských plenách. Cílem firmy je produkovat co nejkvalitnější výrobek a proto je každá dávka testována v laboratoři s několika přísnými kritérii. Jednám z testů je i množství vadných vláken, jako jsou zacuchané smotky vláken, nebo nevydloužená vlákna, která jsou tvrdá a snadno se lámou. Navrhovaný systém sestává ze snímací lavice fungující jako scanner, která nasnímá vzorek vláken, který byl vložen mezi dvě skleněné desky. Byla provedena série testů s různým osvětlením, která ověřovala vlastnosti Rhodaminu, který se používá právě na rozlišení defektů od ostatních vláken. Tyto defekty mají zpravidla jinou molekulární strukturu, na kterou se barvivo chytá lépe. Protože je Rhodamin fluorescenční barvivo, je možné ho například pod UV světlem snáze rozeznat. Tento postup je využíván při manuální detekci. Při snímání kamerou je možno si vypomoci filtrem na kameře, který odfiltruje excitační světlo a propustí pouze světlo vyzářené Rhodaminem. Součástí výroby skeneru byla i tvorba ovládacího programu. Byla vytvořena vlastní knihovna pro ovládání motoru a byla upravena knihovna pro kameru. Oba systém pak bylo možno ovládat pomocí jednotného GUI, které zajišťovalo pořizování snímku celé desky. Pomocí skeneru byla nasnímána řada snímků, které bylo třeba anotovat, aby bylo možné naučit počítač rozlišovat defekty. Anotace proběhla na pixelové úrovni; každý defekt byl označen v grafickém editoru ve speciální vrstvě. Pro rozlišování byla použita umělá neuronová síť, která funguje na principu konvolucí. Tento typ sítě je navíc plně konvoluční, takže výstupem sítě je obraz, který by měl označit na tom původním vadné pixely. Výsledky naučené sítě jsou v práci prezentovány a diskutovány. Síť byla schopna se naučit rozeznávat většinu defektů a spolehlivě je umí rozeznat a segmentovat. Potíže má v současné době s detekcí rozmazaných defektů na krajích zorného pole a s defekty, jejichž hranice není tolik zřetelná na vstupních obrazech. Nutno zmínit, že zákazník má zájem o kompletní řešení scanneru i s detekčním softwarem a vývoj tohoto zařízení bude pokračovat i po závěru této diplomové práce. Following Master's Thesis is presenting the creation of scanning unit, that will automate the quality check process in company SILON, for their fibered material. The process of manual detection is discussed and the automated solution is proposed. Several test are shown, that demonstrate effects of different lights on fibres dyed in Rhodamine. Optimal filter for camera is chosen, to achieve images with highest resolution possible and with enough definition. Next, the software tools for hardware control are presented and tools for building neural networks. Also, some basic info on current state of the art is provided, to explain some of the tools used. The network itself is shown and also its learning process and capabilities of defect detection.
Keywords: fluorescence; konvoluční neuronová síť; plně konvoluční neuronová síť; Rhodamine; rozpoznávání.; scanner; strojové učení; transmise; umělá neuronová síť; Vláknitý materiál; řádková kamera; ANN; artificial neural network; CNN; convolutional neural network; FCN; Fibre material; fluorescence; fully convolutional network; image recognition.; linescan camera; machine learning; Rhodamine; scanner; transmission

Institution: Brno University of Technology (web)
Document availability information: Fulltext is available in the Brno University of Technology Digital Library.
Original record: http://hdl.handle.net/11012/177739

Permalink: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-400649


The record appears in these collections:
Universities and colleges > Public universities > Brno University of Technology
Academic theses (ETDs) > Master’s theses