Automatická analýza obrazu pro kontrolu kvality výroby textilií

Tato práce se zabývá problematikou klasifikace defektů, které vznikají při výrobě netkaných textilií. Úloha klasifikace vad je součástí systému pro automatickou kontrolu kvality výroby. Cílem je implementovat metodu, která bude co nejlépe klasifikovat problematické třídy defektů. Toho bylo dosaženo s využitím konvolučních neuronových sítí (CNN). Nejlepší výsledky měla síť EfficientNet, která dosáhla přesnosti 81% při vyhodnocení metodou křížové validace na dostupném datasetu. V rámci práce je provedena řada experimentů, které jsou zaměřeny na úpravu vstupních dat. Zkoumán je vliv tvaru a složení vstupních snímků na výslednou klasifikaci. Implementován byl také model CNN, který kromě obrázku využívá pro klasifikaci také další informace.

Grantor dc:publisher

Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií

Author dc:creator

• Sýkorová, Tereza

Advisor dc:contributor.advisor

• Zemčík, Pavel

• klasifikace vad
• netkané textilie
• kontrola kvality
• konvoluční neuronové sítě
• zpracování obrazu
• defect classification
• nonwoven fabric
• quality control
• convolutional neural network
• image processing

Statement dc:rights

• Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení

Language dc:language.iso

cs

Dc Identifier Other

145457

OAI identifier oai:identifier

oai:dspace.vut.cz:11012/207856