Systém pro detekci vad brambor

Bc. Jakub Ksiažek

Master's thesis

Abstract:

Cílem práce je vytvoření software pro automatickou detekci povrchových vad brambor založeného na technologii konvolučních sítí. Software bude umožňovat efektivní import velkého množství vizuálních dat pro vytvoření trénovací množiny, možnost hromadné úpravy dat ve smyslu oříznutí, normalizace kontrastu a identifikace klíčových částí obrázku, možnost trénování konvoluční sítě včetně vizualizace průběhu a možnost exportu výsledné sítě jako samostatné aplikace s jednoznačným rozhraním.

Abstract:

The aim of the work is to create software for the automatic detection of potato surface defects based on convolutional network technology. The software will enable the efficient import of a large amount of visual data to create a training set, the possibility of bulk data editing in the sense of cropping, contrast normalization and identification of key parts of the image, the possibility of training a convolutional network including progress visualization and the possibility of exporting the resulting network as a separate application with a unique interface.

Keywords

Konvoluční sítě, Umělá neuronová síť, Zpracování obrazu

Language used: Czech

Date on which the thesis was submitted / produced: 19. 5. 2023

Accessible from:: 31. 12. 2999

Thesis defence

• Supervisor: Ing. Dominik Štursa

University of Pardubice

Faculty of Electrical Engineering and Informatics

Master programme / field:
Automatic Control / Automatic Control