|
|
Analýza fotovoltaických článků pomocí fotoluminiscence
Baura, Tomáš ; Bača, Petr (oponent) ; Vaněk, Jiří (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá analýzou solárních článků pomocí metody fotoluminiscence. Metoda fotoluminiscence je založena na principu vybuzení luminiscenčního záření v materiálu solárního článku pomocí vnějšího budícího světelného zdroje. Touto metodou lze detekovat různé typy poruch v materiálu. Hlavním cílem práce je návrh a realizace měřicího pracoviště defektů solárních článků, které je založeno na této metodě. Pro vybuzení luminiscence se využívá LED pole. Pro detekci luminiscence se využívá CCD kamera s optickým IR filtrem. Pro odfiltrování budícího záření se využívá kotoučová clona s optickou závorou. Nejdříve jsou měřením ověřovány a charakterizovány parametry a možnosti realizovaného pracoviště jako je např. dosažitelná rychlost otáčení clony a odezva optické závory. V závěru je na měřicím pracovišti testována detekce luminiscenčního záření solárních článků. Naměřené snímky jsou pak porovnány s metodou elektroluminiscence.
|
|
|
Automatické vyhodnocování termovizních snímků fotovoltaických panelů
Repko, Ilia ; Křivík, Petr (oponent) ; Vaněk, Jiří (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá automatickým vyhodnocováním termovizních snímků fotovoltaických panelů. V teoretické části jsou popsány hlavní principy činnosti solárních článků a metody detekce defektů ovlivňujících jejich kvalitu, včetně metody termovize, která je založena na principu bezkontaktního měření povrchové teploty sledovaného objektu. Praktická část se věnuje tvorbě algoritmů pro detekci defektů a výsledkem práce je zdrojový kód pro program MATLAB.
|
|
|
Hluboké neuronové sítě pro detekci anomálií při kontrole kvality
Juřica, Tomáš ; Herout, Adam (oponent) ; Hradiš, Michal (vedoucí práce)
Cílem této práce je automatizovat detekci defektů při průmyslové výrobě plastových karet. Typickým defektem vzniklým při takovéto výrobě je kontaminace prachovými částicemi či vlasem. Hlavními výzvami, které v této práci řeším, je malý počet dostupných dat (214 karet), velmi malá plocha defektů v kontextu celé karty (průměrně 0,0068 \% plochy karty) a zároveň velice rozmanité a komplexní pozadí, ve kterém defekty hledám. Realizaci úkolu jsem dosáhl za použití detekčního algoritmu Mask R-CNN a rozšíření datové sady pomocí namodelování vzhledu typických defektů a vytvoření syntetického datasetu o počtu 20 000 obrázků, na kterém jsem detektor natrénoval. Takovýmto způsobem jsem dosáhl 0,83 AP při IoU rovno 0,1 na testovací části původní datové sady.
|
|
|
Inovace systému pro detekci defektů solárních článků pomocí elektroluminiscence
Lepík, Pavel ; Křivík, Petr (oponent) ; Vaněk, Jiří (vedoucí práce)
Diplomová práce se zabývá rozborem dosavadních metod detekujících plošné rozložení defektů v solárních článcích. Teoreticky i prakticky je provedena analýza výsledků zejména u metody elektroluminiscence. Inovace stávajícího systému spočívá v praktické úpravě digitálního fotoaparátu s CMOS čipem odstraněním IR filtru a následné úpravě snímku v počítači. Na základě získaných poznatků je vytvořen postup pro jednoduché nastavení parametrů pro provedení měření. Dále je vytvořen katalog defektů vyskytujících se v mono a polykrystalických solárních článcích.
|
|
|
Detekce defektů desek ve výrobě polovodičů
Jašek, Filip ; Vágner, Martin (oponent) ; Dřínovský, Jiří (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá problematikou detekce defektů desek ve výrobě polovodičů. V rámci této práce byly zkoumány metody identifikace defektních čipů a kontroly řízení výtěžnosti při výrobě polovodičů. Práce se rovněž zabývá metodami strojového učení pro rozpoznání obrazu s cílem klasifikace defektů ve výrobním procesu. První zvolený přístup využíval k inferenci sítě ResNet18, avšak ukázalo se, že jeho přesnost nedosahovala vysokých hodnot sledovaných metrik z důvodu nedostatečného množství vstupních dat. Pro tento sledovaný dataset tak bylo vyzkoušeno použití předtrénovaných sítí využívající topologie ResNet50v2. K navýšení metrik však došlo až s použitím jiného datasetu. Pomocí ladění hyperparametrů sítě a augmentací byly zkoumány další možnosti zlepšení výkonnosti sítě. V práci se také ukázalo, že použití autoenkodérů pro redukci datového toku při inferenci může navýšit rychlost samotné inference, avšak s degradací evaluačních metrik.
|
|
|
Automatizace vizuální kontroly jaderného paliva
Knotek, Jaroslav ; Blažek, Jan (vedoucí práce) ; Horáček, Jan (oponent)
Bezpečnost a výkon jaderné elektrárny závisí mimo jiné na kvalitě jaderného paliva. Kvalita splňující navržená kritéria použitého paliva je pravidelně kon- trolována a vykazována. Vizuální kontrola se zaměřuje na stav paliva na základě jeho vizuálních vlastností. Během inspekce je palivo analyzováno inspektorem. Současný stav palivových souborů je porovnán s historickými statistikami, které pomáhají rozhodovat, zda tento palivový článek zůstává nebo bude nahrazen. Tato práce popisuje projekt iniciovaný Centrem Výzkumu Řež se zaměřením na aplikaci metod digitálního zpracování obrazu na proces vizuální kontroly. Výsledkem projektu je nástroj, který urychluje proces tvorby reportů. Tento nástroj transformuje inspekční video do jednoho obrazového přehledu a upo- zorňuje inspektora na významnou část (více než 95 %) možných vad. 1
|
|
|
Detekce defektů výplně 3D tištěných struktur s využitím metody DIC
Doležal, Tomáš ; Halabuk, Dávid (oponent) ; Ščerba, Bořek (vedoucí práce)
Výroba součástí pomocí aditivních technologií přináší kromě mnoha výhod také komplikace ve formě vzniku inherentních defektů, které negativně ovlivňují mechanické vlastnosti a jejich odhalení před uvedení součásti do provozu je žádoucí pro zachování spolehlivosti po celou dobu životnosti. Možnosti metody digitální korelace obrazu (DIC) pro detekci defektů výplně v součástech vyrobených aditivními technologiemi nebyly doposud v odborné literatuře popsány. Tato diplomová práce se zabývá návrhem nové defektoskopické metody nedestruktivního charakteru pro detekci vnitřních defektů v součástech vyrobených aditivními technologiemi, která je založená na vyhodnocení pole přetvoření povrchu součásti změřeného metodou DIC. Defektoskopická metoda byla úspěšně experimentálně ověřena na vzorcích s uměle vytvořenými vadami vyrobených technologií FDM. Konvoluční neuronová síť byla použita jako kritérium pro posouzení přítomnosti defektu v naměřených polích přetvoření. S její pomocí bylo dosaženo přesnosti klasifikace vzorků 94,5 %. Přestože navržená defektoskopická metoda podléhá dalšímu výzkumu, navržený způsob detekce vad se jeví jako nadějný pro rychlé a levné odhalování defektů v součástech vyrobených aditivními technologiemi.
|
|
|
Detekce defektů desek ve výrobě polovodičů
Jašek, Filip ; Vágner, Martin (oponent) ; Dřínovský, Jiří (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá problematikou detekce defektů desek ve výrobě polovodičů. V rámci této práce byly zkoumány metody identifikace defektních čipů a kontroly řízení výtěžnosti při výrobě polovodičů. Práce se rovněž zabývá metodami strojového učení pro rozpoznání obrazu s cílem klasifikace defektů ve výrobním procesu. První zvolený přístup využíval k inferenci sítě ResNet18, avšak ukázalo se, že jeho přesnost nedosahovala vysokých hodnot sledovaných metrik z důvodu nedostatečného množství vstupních dat. Pro tento sledovaný dataset tak bylo vyzkoušeno použití předtrénovaných sítí využívající topologie ResNet50v2. K navýšení metrik však došlo až s použitím jiného datasetu. Pomocí ladění hyperparametrů sítě a augmentací byly zkoumány další možnosti zlepšení výkonnosti sítě. V práci se také ukázalo, že použití autoenkodérů pro redukci datového toku při inferenci může navýšit rychlost samotné inference, avšak s degradací evaluačních metrik.
|
|
|
Automatizace vizuální kontroly jaderného paliva
Knotek, Jaroslav ; Blažek, Jan (vedoucí práce) ; Horáček, Jan (oponent)
Bezpečnost a výkon jaderné elektrárny závisí mimo jiné na kvalitě jaderného paliva. Kvalita splňující navržená kritéria použitého paliva je pravidelně kon- trolována a vykazována. Vizuální kontrola se zaměřuje na stav paliva na základě jeho vizuálních vlastností. Během inspekce je palivo analyzováno inspektorem. Současný stav palivových souborů je porovnán s historickými statistikami, které pomáhají rozhodovat, zda tento palivový článek zůstává nebo bude nahrazen. Tato práce popisuje projekt iniciovaný Centrem Výzkumu Řež se zaměřením na aplikaci metod digitálního zpracování obrazu na proces vizuální kontroly. Výsledkem projektu je nástroj, který urychluje proces tvorby reportů. Tento nástroj transformuje inspekční video do jednoho obrazového přehledu a upo- zorňuje inspektora na významnou část (více než 95 %) možných vad. 1
|
|
|
Hluboké neuronové sítě pro detekci anomálií při kontrole kvality
Juřica, Tomáš ; Herout, Adam (oponent) ; Hradiš, Michal (vedoucí práce)
Cílem této práce je automatizovat detekci defektů při průmyslové výrobě plastových karet. Typickým defektem vzniklým při takovéto výrobě je kontaminace prachovými částicemi či vlasem. Hlavními výzvami, které v této práci řeším, je malý počet dostupných dat (214 karet), velmi malá plocha defektů v kontextu celé karty (průměrně 0,0068 \% plochy karty) a zároveň velice rozmanité a komplexní pozadí, ve kterém defekty hledám. Realizaci úkolu jsem dosáhl za použití detekčního algoritmu Mask R-CNN a rozšíření datové sady pomocí namodelování vzhledu typických defektů a vytvoření syntetického datasetu o počtu 20 000 obrázků, na kterém jsem detektor natrénoval. Takovýmto způsobem jsem dosáhl 0,83 AP při IoU rovno 0,1 na testovací části původní datové sady.
|
host ::
RSS.