|
|
Defect detection on fiber materials using machine learning
Lang, Matěj ; Richter, Miloslav (referee) ; Honec, Peter (advisor)
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.
|
|
|
Fabrication and application of graphene-metal heterostructure in biosensing by Surface Enhenced Raman Spectroscopy
Hegrová, Veronika ; Édes, Zoltán (referee) ; Konečný, Martin (advisor)
This thesis deals with fabrication of graphene/metal heterostructures and their application in biosensing by surface-enhanced Raman spectroscopy. The heterostructures are fabricated by selective deposition of gold colloidal nanoparticles onto silicon substrate, where the termination of both the gold colloidal solution and the silicon surface is controlled. Further, the assembled gold colloids are overlaid by graphene monolayer. The experiments have proved, that it is possible to observe the presence of biomolecules at very low concentrations if the parameters of graphene/metal heterostructures are well selected. The combination of both graphene and metal SERS properties have demonstrated their appropriateness for utilization in bisensing.
|
|
|
Study of barrier and transport properties of polyelectrolytes using diffusion techniques in hydrogels
Valentová, Kristýna ; Kalina, Michal (referee) ; Smilek, Jiří (advisor)
This diploma thesis was focused on study of barrier and transport properties of selected polyelectrolytes in hydrogel matrices by using diffusion techniques. The study of these properties was performed in horizontal diffusion cells where is observed the change in diffusion probe concentration over time. Diffusion experiments were performed on an agarose hydrogel with the addition of alginate, hyaluronic acid, polystyrene sulfonate, humic acids and as a model probe rhodamine 6G was used. Important parts of this thesis are also the methods which characterize the substances and hydrogel matrices such as rheology and potentiometric titration. The main aim of this diploma thesis was to investigate the effect of interactions between passing model dye (rhodamine 6G) and the appropriate gel (agarose + polyelectrolyte) on the fundamental diffusion parameters (effective diffusion coefficient, lag time, etc.).
|
|
|
Defect detection on fiber materials using machine learning
Lang, Matěj ; Richter, Miloslav (referee) ; Honec, Peter (advisor)
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.
|
|
|
Fabrication and application of graphene-metal heterostructure in biosensing by Surface Enhenced Raman Spectroscopy
Hegrová, Veronika ; Édes, Zoltán (referee) ; Konečný, Martin (advisor)
This thesis deals with fabrication of graphene/metal heterostructures and their application in biosensing by surface-enhanced Raman spectroscopy. The heterostructures are fabricated by selective deposition of gold colloidal nanoparticles onto silicon substrate, where the termination of both the gold colloidal solution and the silicon surface is controlled. Further, the assembled gold colloids are overlaid by graphene monolayer. The experiments have proved, that it is possible to observe the presence of biomolecules at very low concentrations if the parameters of graphene/metal heterostructures are well selected. The combination of both graphene and metal SERS properties have demonstrated their appropriateness for utilization in bisensing.
|
|
|
Study of barrier and transport properties of polyelectrolytes using diffusion techniques in hydrogels
Valentová, Kristýna ; Kalina, Michal (referee) ; Smilek, Jiří (advisor)
This diploma thesis was focused on study of barrier and transport properties of selected polyelectrolytes in hydrogel matrices by using diffusion techniques. The study of these properties was performed in horizontal diffusion cells where is observed the change in diffusion probe concentration over time. Diffusion experiments were performed on an agarose hydrogel with the addition of alginate, hyaluronic acid, polystyrene sulfonate, humic acids and as a model probe rhodamine 6G was used. Important parts of this thesis are also the methods which characterize the substances and hydrogel matrices such as rheology and potentiometric titration. The main aim of this diploma thesis was to investigate the effect of interactions between passing model dye (rhodamine 6G) and the appropriate gel (agarose + polyelectrolyte) on the fundamental diffusion parameters (effective diffusion coefficient, lag time, etc.).
|
guest ::
