Název:
Vizuální detekce vad v sériové výrobě konektorů pro automobilový průmysl
Překlad názvu:
Visual fault detection in serial production of connectors for automotive industry
Autoři:
Kilian, Jaroslav ; Dobossy, Barnabás (oponent) ; Brablc, Martin (vedoucí práce) Typ dokumentu: Bakalářské práce
Rok:
2022
Jazyk:
cze
Nakladatel: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta strojního inženýrství
Abstrakt: [cze][eng]
V 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.
In 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.
Klíčová slova:
hluboké učení; konvoluční neuronová síť; MATLAB; prahování; předzpracování; segmentace; strojové vidění; Vizuální detekce vad; convolutional neural network; deep learning; machine vision; MATLAB; preprocessing; segmentation; thresholding; Visual defect detection
Instituce: Vysoké učení technické v Brně
(web)
Informace o dostupnosti dokumentu:
Plný text je dostupný v Digitální knihovně VUT. Původní záznam: http://hdl.handle.net/11012/207766