Original title:
Vizuální detekce anomálií v průmyslové výrobě
Translated title:
Visual Anomaly Detection in Industrial Production
Authors:
Hrabica, Jan ; Richter, Miloslav (referee) ; Horák, Karel (advisor) Document type: Master’s theses
Year:
2024
Language:
cze Publisher:
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií Abstract:
[cze][eng]
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.
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.
Keywords:
anomaly detection; artificial intelligence algorithms; autoencoder; image processing.; neural networks; Unary classifier; algoritmy umělé inteligence; autoenkodér; detekce anomálií; neuronové sítě; Unární klasifikátor; zpracování obrazu.
Institution: Brno University of Technology
(web)
Document availability information: Fulltext is available in the Brno University of Technology Digital Library. Original record: https://hdl.handle.net/11012/246044