|
|
Aplikace programovacího jazyka Python v analýze obrazu a modelování fyzikálních procesů grafenu
Stehlíček, Kamil ; Képeš, Erik (oponent) ; Bartošík, Miroslav (vedoucí práce)
V této práci se zaměřujeme na vyhodnocování experimentálních dat pomocí programovacího jazyka Python napříč třemi různými fyzikálními úlohami zabývajícími se grafenem. Cíle práce vycházejí z praktických experimentů, při kterých využíváme gallium či nitrid gallia pro změnu elektrooptických vlastností grafenu nebo experimentů, které vyžadují simulaci šíření náboje v grafenové nanoelektronice. Tyto úlohy postupně využívají analýzu obrazu a numerické simulace. Teoretická část práce slouží jako rešerše a jako uvedení základních algoritmů zpracování obrazu a postupů v oblasti numerických simulací. Praktická část práce se pak zaměřuje na vyhodnocování úspěšnosti jednotlivých programů, jejich implementaci při praktickém vyhodnocení a vysvětlení experimentálních výsledků.
|
|
|
Zlepšování limitů detekce spektroskopie laserem indukovaného plazmatu (LIBS) pomocí aplikace nanočástic
Képeš, Erik ; Prochazka, David (oponent) ; Sládková, Lucia (vedoucí práce)
Bakalárska práca popisuje možnosti zlepšovania detekčných limít metódy spektroskopie laserom indukovanej plazmy (LIBS). Zhŕňa modifikácie klasickej aparatúry, ktoré využívajú metódy double-pulsed LIBS (DPLIBS), Townsend effect plasma sectroscopy (TEPS), resonance enhanced LIBS (RELIBS), spark discharge LIBS (SDLIBS), flame-enhanced LIBS (FELIBS) aj nové postupy pri príprave vzoriek, ktoré používa metóda nanoparticle enhanced LIBS (NELIBS). Popisuje mechanizmy, ktoré využívajú jednotlivé metódy k zníženiu detekčných limít a obsahuje prehľad dosiahnutých zlepšení oproti klasickej metóde LIBS. Podrobnejšie sa zaoberá najnovšou metódou nanoparticle enhanced LIBS a experimentálne overuje a skúma vplyv nanočastíc rôznych typov a veľkostí na intenzitu emisného spektra metódy LIBS.
|
|
|
Development of a device and methodology for Laser-Induced Breakdown Spectroscopy (LIBS)
Képeš, Erik ; Ferus,, Martin (oponent) ; Lohninger, Hans (oponent) ; Kaiser, Jozef (vedoucí práce)
This work deals with the transfer of analysis models across various laser-induced breakdown spectroscopy (LIBS) systems and the comparison of LIBS measurements obtained on distinct systems. Both the LIBS instrumentation and the data processing applied to LIBS data are highly flexible. Unfortunately, due to these flexibilities, results obtained on one LIBS system are rarely directly comparable to results obtained by a different system. This is further complicated by the various, often unknown, impact of the wide range of data processing algorithms on the LIBS data. Consequently, analysis models are generally system (and parameter) specific. The transfer of analysis models across various systems would result in the significant enhancement of the analytical capabilities of LIBS and in moderate cost reductions in industrial LIBS applications. The work studies the impact of various data collection strategies on LIBS data. Moreover, the work investigates the transformation of the acquired LIBS data through data processing. Lastly, the work addresses the transfer of analysis models across various LIBS systems.
|
|
|
Classification of metals by means of Laser-induced Breakdown Spectroscopy and chemometric methods
Képeš, Erik ; Hrdlička, Aleš (oponent) ; Novotný, Jan (vedoucí práce)
This thesis deals with the classification of metals by means of laser-induced breakdown spectroscopy (LIBS) and chemometric methods. The work gives a review of the studies reported on the subject. Three widely used chemometric classification methods are selected: Soft Independent Modelling of Class Analogy (SIMCA), Partial Least Squares Discriminant Analysis (PLS-DA) and a variation of Artificial Neural Networks (ANN), the Feedforward Multilayer Perceptron. Several approaches to exploratory data analysis are also considered. The methods are described, briefly stating their working principle. Subsequently, the performance of the classifiers is experimentally assessed, using several figures of merit.
|
|
|
Korekce kalibračních modelů spektroskopie laserem indukovaného plazmatu při změně ablačních energií
Dvořák, Tomáš ; Vrábel, Jakub (oponent) ; Képeš, Erik (vedoucí práce)
Tato bakalařská práce se zabývá zkoumáním transfer learningu jakožto potenciální metody korekce kalibračních modelů na bázi vícevrstvných perceptronovových neuronových sítí v rámci spektroskopie laserem indukovaného plasmatu v důsledku změny ablačních energií. Byly navrženy a natrénovány MLP kalibrační modely pro čtyři prvky (chrom, nikl, molybden a mangan) a šest různých ablačních energií (40, 50, 60, 70, 80 a 90 mJ). Modely původně natrénované na ablační energii 50 mJ byly poté použity k predikci koncentrací ze spekter měřených na různých ablačních energiích. Následné rozdíly v měření byly řešeny aplikací transfer learningu. Výsledky naznačují, že transfer learning by mohl sloužit jako validní metoda pro korekci nepřesností vznikajících v důsledku rozdílů v ablační energii, dosahující srovnatelných výsledků s modely trénovanými od základů za zlomek času a s výrazně nižší výpočetní náročností. Tato studie však nedokázala jednoznačně prokázat konzistentní zlepšení výkonu neuronových sítí pomocí transfer learningu v kontextu LIBS. Pravděpodobně přispívajícími faktory jsou nedostatečná optimalizace použitých neuronových sítí, omezená komplexita experimentálního datasetu nebo kombinace obou. Tento výzkum navazuje na a rozšiřuje literaturu a nabízí hlubší pochopení možností a omezení transfer learningu v kontextu LIBS.
|
|
|
Predikce parametrů laserem buzeného plazmatu pomocí umělé neuronové sítě
Grünwald, Martin ; Képeš, Erik (oponent) ; Vrábel, Jakub (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá predikcemi parametrů plazmatu pomocí umělé neuronové sítě a tvorbou datových souborů určených pro trénování umělých neuronových sítí na spektroskopických datech. V práci jsou uvedeny základy teorie spektroskopie laserem buzeného plazmatu (LIBS), základní aspekty fyziky plazmatu a úvod do teorie umělých neuronových sítí. Dále se tato práce věnuje postupu generování, augmentace a předzpracování datového souboru. Popsána je rovněž metodika generování různých spektroskopických dat a následného trénování umělé neuronové sítě. Výstupem práce jsou skripty vytvořené pro vykonávání jednotlivých kroků a také potvrzení konceptu predikcí parametrů plazmatu z LIBS spekter pomocí modelu umělé neuronové sítě.
|
|
|
Development of a device and methodology for Laser-Induced Breakdown Spectroscopy (LIBS)
Képeš, Erik ; Ferus,, Martin (oponent) ; Lohninger, Hans (oponent) ; Kaiser, Jozef (vedoucí práce)
This work deals with the transfer of analysis models across various laser-induced breakdown spectroscopy (LIBS) systems and the comparison of LIBS measurements obtained on distinct systems. Both the LIBS instrumentation and the data processing applied to LIBS data are highly flexible. Unfortunately, due to these flexibilities, results obtained on one LIBS system are rarely directly comparable to results obtained by a different system. This is further complicated by the various, often unknown, impact of the wide range of data processing algorithms on the LIBS data. Consequently, analysis models are generally system (and parameter) specific. The transfer of analysis models across various systems would result in the significant enhancement of the analytical capabilities of LIBS and in moderate cost reductions in industrial LIBS applications. The work studies the impact of various data collection strategies on LIBS data. Moreover, the work investigates the transformation of the acquired LIBS data through data processing. Lastly, the work addresses the transfer of analysis models across various LIBS systems.
|
|
|
Classification of metals by means of Laser-induced Breakdown Spectroscopy and chemometric methods
Képeš, Erik ; Hrdlička, Aleš (oponent) ; Novotný, Jan (vedoucí práce)
This thesis deals with the classification of metals by means of laser-induced breakdown spectroscopy (LIBS) and chemometric methods. The work gives a review of the studies reported on the subject. Three widely used chemometric classification methods are selected: Soft Independent Modelling of Class Analogy (SIMCA), Partial Least Squares Discriminant Analysis (PLS-DA) and a variation of Artificial Neural Networks (ANN), the Feedforward Multilayer Perceptron. Several approaches to exploratory data analysis are also considered. The methods are described, briefly stating their working principle. Subsequently, the performance of the classifiers is experimentally assessed, using several figures of merit.
|
|
|
Zlepšování limitů detekce spektroskopie laserem indukovaného plazmatu (LIBS) pomocí aplikace nanočástic
Képeš, Erik ; Prochazka, David (oponent) ; Sládková, Lucia (vedoucí práce)
Bakalárska práca popisuje možnosti zlepšovania detekčných limít metódy spektroskopie laserom indukovanej plazmy (LIBS). Zhŕňa modifikácie klasickej aparatúry, ktoré využívajú metódy double-pulsed LIBS (DPLIBS), Townsend effect plasma sectroscopy (TEPS), resonance enhanced LIBS (RELIBS), spark discharge LIBS (SDLIBS), flame-enhanced LIBS (FELIBS) aj nové postupy pri príprave vzoriek, ktoré používa metóda nanoparticle enhanced LIBS (NELIBS). Popisuje mechanizmy, ktoré využívajú jednotlivé metódy k zníženiu detekčných limít a obsahuje prehľad dosiahnutých zlepšení oproti klasickej metóde LIBS. Podrobnejšie sa zaoberá najnovšou metódou nanoparticle enhanced LIBS a experimentálne overuje a skúma vplyv nanočastíc rôznych typov a veľkostí na intenzitu emisného spektra metódy LIBS.
|
host ::
RSS.