Detekce defektů elektronově-optických clonek pomocí neuronových sítí

Bc. Štěpán Beneš

Master's thesis

Defect detection in electron-optical aperture using neural networks

Anotácia:

Cílem této teze bylo prozkoumat široké spektrum technik pro detekci anomálií, postavených na neuronových sítích, a prověřit jejich potenciál posloužit jakožto automatizované detektory defektů v reálném výrobním procesu. Za tímto účelem byl společností TESCAN poskytnut data set snímků převážně bezvadných elektronově-optických clonek. Teze poskytuje důkladný přehled architektur neuronových sítí, jež jsou využitelné pro detekci anomálií na obrazových datech. Šest rozličných přístupů bylo zvoleno k otestování na poskytnutých datech. Z nichž pak čtyři přístupy vykázaly schopnost dosáhnout bezchybné detekce defektů. Dosažené výsledky naznačují, že využití neuronových sítí jakožto automatizovaných detektorů defektů v požadovaném výrobním procesu je vskutku reálnou možností.

Abstract:

The goal of this thesis was to explore a variety of neural network-based anomaly detection techniques and gauge their potential to be used as automatic defect detectors in a real-world manufacturing process. To this end a small data set consisting of images of predominantly non-defective electron-optical apertures was provided by TESCAN. The thesis provides a thorough overview of neural network architectures applicable for the task of anomaly detection on image data. Six different approaches were chosen to be tested on the provided data set. Out of them, four were shown to be capable of reaching perfect defect detection abilities in some capacity. The results imply that employing neural networks as automated defect detectors is indeed possible in this real-world scenario.

Keywords

Anomaly detection, Manufacturing defect detection, Machine learning, Neural networks, Computer vision, Image analysis, Automation

Jazyk práce: English

Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 7. 1. 2021

Obhajoba závěrečné práce

• Obhajoba proběhla 9. 2. 2021
• Vedúci: doc. RNDr. Pavel Matula, Ph.D.
• Oponent: doc. RNDr. David Svoboda, Ph.D.

Masaryk University

Faculty of Informatics

Master programme / odbor:
Applied Informatics / Applied Informatics