Automatická kontrola kvality výrobku z obrazu
Loading...
Date
Authors
ORCID
Advisor
Referee
Mark
B
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
Abstract
Cílem této práce je vytvořit postupy pro celkovou, automatickou a bezdotykovou kontrolu kvality výrobku (diabolky). Problém kontroly je rozdělen na dvě části. První část je přesné měření rozměrů diabolky - její délka a průměr hlavičky tak, aby toto měření bylo přesné a dostatečně rychlé. Takového měření je dosaženo pomocí algoritmů pracujících se sub-pixelovou přesností pomocí aproximace gradientů polynomy. V druhé části je kontrola vad diabolky jako jsou podélné rýhy či vrypy v sukýnce (smajlíci), a to za pomocí konvolučních neuronových sítí. Výsledkem jsou měřící moduly pracující s přesností do 0,025 mm v případě měření délky a do 0,01 mm při měření hlavičky. V detekci vad diabolek, vykazuje neuronová síť velmi vysokou úspěšnosti klasifikace. Přínosem této práce je prezentace inovativních přístupů v automatické kontrole kvality výrobků za použití neuronových sítí, demonstrace jejich použití a využití v reálné výrobě.
The goal of this thesis is to create overall, automatic and non-contact quality control of a pellet. The issue is divided into two separate parts. The first part deals with precise dimensional measuring of pellet - its length and head diameter so that it is precise and reasonably fast. Precise measuring is achieved with help of algorithms which achieve the sub-pixel precision by polynomial approximation of the edges extracted from the image gradients. The second part deals with the defects of a pellet. Detecting defects like longitudinal furrows or skirt cuts is achieved with convolutional neural networks. The measurement modules work with the resulting precision up to 0.025 mm in case of length measuring and up to 0.01 mm in case of head diameter measuring. In case of defect detections, neural network shows very high classification success rate. The contribution of this thesis is a presentation of innovative approaches in automatic quality control of pellets with use of neural networks and a demonstration of its usage in real manufacturing process.
The goal of this thesis is to create overall, automatic and non-contact quality control of a pellet. The issue is divided into two separate parts. The first part deals with precise dimensional measuring of pellet - its length and head diameter so that it is precise and reasonably fast. Precise measuring is achieved with help of algorithms which achieve the sub-pixel precision by polynomial approximation of the edges extracted from the image gradients. The second part deals with the defects of a pellet. Detecting defects like longitudinal furrows or skirt cuts is achieved with convolutional neural networks. The measurement modules work with the resulting precision up to 0.025 mm in case of length measuring and up to 0.01 mm in case of head diameter measuring. In case of defect detections, neural network shows very high classification success rate. The contribution of this thesis is a presentation of innovative approaches in automatic quality control of pellets with use of neural networks and a demonstration of its usage in real manufacturing process.
Description
Citation
KRUTÁK, M. Automatická kontrola kvality výrobku z obrazu [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2019.
Document type
Document version
Date of access to the full text
Language of document
cs
Study field
Počítačová grafika a multimédia
Comittee
prof. Dr. Ing. Pavel Zemčík (předseda)
doc. Dr. Ing. Jan Černocký (místopředseda)
doc. Ing. Radim Burget, Ph.D. (člen)
doc. Mgr. Lukáš Holík, Ph.D. (člen)
Ing. Michal Hradiš, Ph.D. (člen)
Ing. Igor Szőke, Ph.D. (člen)
Date of acceptance
2019-06-19
Defence
Student nejprve prezentoval výsledky, kterých dosáhl v rámci své práce. Komise se poté seznámila s hodnocením vedoucího a posudkem oponenta práce. Student následně odpověděl na otázky oponenta a na otázku přítomných. Komise se na základě posudku oponenta, hodnocení vedoucího, přednesené prezentace a odpovědí studenta na položené otázky rozhodla práci hodnotit stupněm velmi dobře (B) . Otázky u obhajoby: Používá se váš systém přímo ve výrobě? Z čeho vycházejí požadavky? Snímkovací frekvenci, kterou umožňuje rychlost vašeho systému i kamery, které používáte, jsou vzhledem ke kontrolovaným výrobkům poměrně nízké. Doopravdy postačuje tak nízká rychlost? Jak přesně byly získány datové sady? Jak si vysvětlujete dokonalou úspěšnost rozpoznávání defektů? S jakou nejmenší trénovací sadou takové úspěšnosti dosahujete? Zkoušel jste použít nějakou menší a rychlejší síť?
Result of defence
práce byla úspěšně obhájena
Document licence
Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení