Optimalizace systému pro automatizovanou detekci vad ve spojení s metodami nedestruktivního testování - Vojtíšek, Martin; Martin Vojtíšek (České vysoké učení technické v Praze, 2023)
Práce se zabývá optimalizací detekce vad v metodách NDT (nedestruktivního testování). Problém je řešen navržením nového detekčního algoritmu, založeného na modelu U-NET, který řeší nedostatky dřívějšího modelu. Zároveň je rozebíráno, jak algoritmicky rozšířit bázi dat pro trénování. Výsledkem práce jsou optimalizace procesu, které podstatně zvýšily přesnost celého systému detekce. Tyto optimalizace jsou univerzálně aplikovatelné na problém detekce malých vad a mohou tak zlepšit výkonost systému i mimo doménu NDT.

The thesis deals with the optimization of defect detection in NDT (non-destructive testing) methods. The problem is solved by designing a new detection algorithm, based on the U-NET model, which solves the shortcomings of the earlier model. Also, it is discussed, how to algorithmically expand data for training. The result of this work is an optimization of the process, which significantly increased the accuracy of the entire detection system. These optimizations are universally applicable to the problem of detecting small defects and can thus improve system performance even outside the NDT domain.
Optimization of system for automatic detection of defects while using non-destructive testing methods
Keywords: detekce vad; nedestruktivní testování; U-NET; generování umělých dat; aproximace distribuce vad; segmentace velmi malých objektů; předzpracovaní snímků; defect detection; non-destructive testing; U-NET; generation of artificial data; approximation of defect distribution; segmentation of very small objects; image preprocessing