|
|
Defect detection on fiber materials using machine learning
Lang, Matěj ; Richter, Miloslav (oponent) ; Honec, Peter (vedoucí práce)
Following Master's Thesis is presenting the creation of scanning unit, that will automate the quality check process in company SILON, for their fibered material. The process of manual detection is discussed and the automated solution is proposed. Several test are shown, that demonstrate effects of different lights on fibres dyed in Rhodamine. Optimal filter for camera is chosen, to achieve images with highest resolution possible and with enough definition. Next, the software tools for hardware control are presented and tools for building neural networks. Also, some basic info on current state of the art is provided, to explain some of the tools used. The network itself is shown and also its learning process and capabilities of defect detection.
|
|
|
Hluboké neuronové sítě pro analýzu 3D obrazových dat
Hlavoň, David ; Herout, Adam (oponent) ; Španěl, Michal (vedoucí práce)
Práce pojednává o využití plně konvolučních neuronových sítí pro segmentaci kostí z CT snímků. Typickým problémem při trénování na medicinských datech bývá omezená velikost trénovací sady. Experimenty ukázaly, že trénování na podoobrazech při omezeném počtu trénovacích dat dává lepší výsledky. Při trénování na podobrazech bylo dosaženo přesnosti segmentace 95,1%, což je o 30% více než při trénování na celých obrazech. Pro měření úspěšnosti segmentace byla zvolena metrika F-measure. Pro práci s konvolučními neuronovými sítěmi byl použit BVLC Caffe Framework.
|
|
|
Defect detection on fiber materials using machine learning
Lang, Matěj ; Richter, Miloslav (oponent) ; Honec, Peter (vedoucí práce)
Following Master's Thesis is presenting the creation of scanning unit, that will automate the quality check process in company SILON, for their fibered material. The process of manual detection is discussed and the automated solution is proposed. Several test are shown, that demonstrate effects of different lights on fibres dyed in Rhodamine. Optimal filter for camera is chosen, to achieve images with highest resolution possible and with enough definition. Next, the software tools for hardware control are presented and tools for building neural networks. Also, some basic info on current state of the art is provided, to explain some of the tools used. The network itself is shown and also its learning process and capabilities of defect detection.
|
|
|
Hluboké neuronové sítě pro analýzu 3D obrazových dat
Hlavoň, David ; Herout, Adam (oponent) ; Španěl, Michal (vedoucí práce)
Práce pojednává o využití plně konvolučních neuronových sítí pro segmentaci kostí z CT snímků. Typickým problémem při trénování na medicinských datech bývá omezená velikost trénovací sady. Experimenty ukázaly, že trénování na podoobrazech při omezeném počtu trénovacích dat dává lepší výsledky. Při trénování na podobrazech bylo dosaženo přesnosti segmentace 95,1%, což je o 30% více než při trénování na celých obrazech. Pro měření úspěšnosti segmentace byla zvolena metrika F-measure. Pro práci s konvolučními neuronovými sítěmi byl použit BVLC Caffe Framework.
|
host ::
RSS.