Využití metod strojového učení pro analýzu vad výrobku – Denis Kittrich
Denis Kittrich
Master's thesis
Využití metod strojového učení pro analýzu vad výrobku
Using Machine Learning Methods to Analyze Product Defects
Abstract:
Diplomová práce se zabývá návrhem a implementací programu s využitím neuronových sítí pro analýzu vad výrobků v sériové výrobě v konkrétním podniku. Teoretická část vysvětluje různé druhy neuronových sítí a jejich možné využití, praktická část se snaží využít dostupných dat z reálného procesu pro analýzu vady.Abstract:
This thesis is focused on design and implementation of program with using neural networks for product failure analysis in seriál production in certain production facility. Theoretical part explains different kinds of neural networks and their possible usage, practical part tries to use available data from real process for defect analysis.
Language used: Czech
Date on which the thesis was submitted / produced: 28. 4. 2023
Identifier:
http://hdl.handle.net/10084/150487
Thesis defence
- Date of defence: 1. 6. 2023
- Supervisor: Jiří David
- Reader: Tomáš Hinze
Citation record
ISO 690-compliant citation record:
KITTRICH, Denis. \textit{Využití metod strojového učení pro analýzu vad výrobku}. Online. Master's thesis. Ostrava: VŠB - Technical University of Ostrava, Fakulta materiálově-technologická. 2023. Available from: https://theses.cz/id/6jpt4u/.
Full text of thesis
Accessibility: Plné texty vysokoškolských kvalifikačních prací obhájených na Vysoké škole báňské - Technické univerzitě Ostrava jsou uloženy v repozitáři DSpace. Přístup k plným textům mají všichni uživatelé bez omezení. Přístup je omezen pouze ve výjimečných případech, zpravidla z důvodu ochrany duševního vlastnictví. Nepřístupné práce jsou označeny jako closedAccess nebo embargoedAccess. Tištěné verze prácí jsou uloženy v Ústřední knihovně VŠB-TUO a jsou prezenčně přístupné ve studovně diplomových prací. Další nakládání s prací (kopírování, opisy, MVS)se řídí Knihovní a výpůjčním řádem Ústřední knihovny VŠB-TUO.
Contents of on-line thesis archive
Published in Theses:- autentizovaným zaměstnancům ze stejné školy/fakulty
Other ways of accessing the text
Institution archiving the thesis and making it accessible: VŠB – Technická univerzita OstravaVSB – Technical University of Ostrava
Fakulta materiálově-technologickáMaster programme / field:
Management kvality a řízení průmyslových systémů / Inteligentní řídicí systémy v průmyslu
Theses on a related topic
-
Image Analysis Using Machine Learning Models
Norbert Komiňák -
Implementation of Sample Selection Estimators into Double Machine Learning Framework
Michaela Kecskésová -
Localization of mobile devices using machine learning
Aleš Calábek -
Exchange rates predictions using machine learning methods
Yaroslav Korobka -
Digital document analysis using machine learning methods
Nicholas Čapek -
Machine learning analysis and cataloging of extragalactic sources
Matej Kosiba -
Demand estimation using Machine Learning methods
Gabriela Moravčíková -
Machine Learning for Text Anomaly Detection
Alina Tsykynovska