Mohammed Mehdi SEMLANI

Diplomová práce

Custom Deep Learning Model for Enhanced Defect Inspection in the printing Industry

Abstract:
This thesis focuses on addressing the challenge of automating defect inspection in the manufacturing of fuel cells, a process that is traditionally done manually and is prone to errors. The research develops a custom deep learning model designed specifically for detecting small manufacturing defects. The model was built from scratch, utilizing a Darknet53 backbone architecture and a three-scale prediction …více
Abstract:
Tato práce se zaměřuje na řešení problému automatizace kontroly defektů v systému. výroby palivových článků, což je proces, který se tradičně provádí ručně a je náchylný k chybám. V rámci výzkumu je vyvinut vlastní model hlubokého učení navržený speciálně pro detekci malých výrobních vad. Model byl vytvořen na základě od základu, s využitím páteřní architektury Darknet53 a třístupňové predikce. mechanismu …více
 

Keywords

object detection deep Learning Fuel Cell Inspection Transfer Learning Hyperparameter Tun ing Custom Anchor Boxes Data Augmentation Industrial Quality Control.
 
Jazyk práce: angličtina
Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 20. 8. 2024

Obhajoba závěrečné práce

  • Vedoucí: prof. Ing. Markus Mayer, Dr.

Citační záznam

Citovat tuto práci
Jak správně citovat práci

SEMLANI, Mohammed Mehdi. Custom Deep Learning Model for Enhanced Defect Inspection in the printing Industry. České Budějovice, 2024. diplomová práce (Mgr.). JIHOČESKÁ UNIVERZITA V ČESKÝCH BUDĚJOVICÍCH. Přírodovědecká fakulta

Plný text práce

Obsah online archivu závěrečné práce
Zveřejněno v Theses:
  • Soubory jsou nedostupné do 20. 8. 2027
  • Po tomto datu bude práce dostupná: světu
Jak jinak získat přístup k textu
Instituce archivující a zpřístupňující práci: JIHOČESKÁ UNIVERZITA V ČESKÝCH BUDĚJOVICÍCH, Přírodovědecká fakulta
http://wstag.jcu.cz/StagPortletsJSR168/CleanUrl?urlid=prohlizeni-prace-detail&praceIdno=76851 Odkaz na soubor do lokálního úložiště instituce

JIHOČESKÁ UNIVERZITA V ČESKÝCH BUDĚJOVICÍCH

Přírodovědecká fakulta

Magisterský studijní program / obor:
Artificial Intelligence and Data Science / Artificial Intelligence and Data Science

Práce na příbuzné téma

Seznam prací, které mají shodná klíčová slova.