Využití obrazové analýzy a jejích algoritmů při defektoskopii nanovlákenných vrstev

Šípek Vojtěch

Use of image analysis and its algorithms for defectoscopy of nanofibrous layers

Type of document

diplomová práce
master thesis

Author

Šípek Vojtěch

Supervisor

Bukovský Ivo

Opponent

Steinbauer Pavel

Field of study

Mechatronika

Study program

Strojní inženýrství

Institutions assigning rank

ústav mechaniky, biomechaniky a mechatroniky

Defended

2019-02-05

Rights

A university thesis is a work protected by the Copyright Act. Extracts, copies and transcripts of the thesis are allowed for personal use only and at one?s own expense. The use of thesis should be in compliance with the Copyright Act http://www.mkcr.cz/assets/autorske-pravo/01-3982006.pdf and the citation ethics http://knihovny.cvut.cz/vychova/vskp.html
Vysokoškolská závěrečná práce je dílo chráněné autorským zákonem. Je možné pořizovat z něj na své náklady a pro svoji osobní potřebu výpisy, opisy a rozmnoženiny. Jeho využití musí být v souladu s autorským zákonem http://www.mkcr.cz/assets/autorske-pravo/01-3982006.pdf a citační etikou http://knihovny.cvut.cz/vychova/vskp.html

Metadata

Show full item record

Abstract

Cílem této práce je nalezení vhodného postupu pro detekci vad v konkrétních vzorcích nanovrstvých materiálů. V teoretické části jsou popsány metody obrazové analýzy, včetně 2D Fourierovy transformace a metody hlavních komponent (PCA). V praktické části je testována funkce jednotlivých metod a je vytvořen program v jazyce Python pro detekci vad z fotografií nanovrstvých materiálů. V práci je otestováno několik různých přístupů k detekci vad, které jsou v závěru porovnány a diskutovány.

The aim of this work is to find a suitable procedure for detecting defects in specific samples of nanolayers. In the theoretical part are described the methods of image analysis, including 2D Fourier transform and principal component analysis. In the practical part, the function of individual methods is tested and a program in Python for the detection of defects from photos of nanomaterials is created. Several different approaches to defect detection are tested in the thesis, which are compared and discussed in the end.