Automatsko otkrivanje oštećenja površine primjenom umjetnih neuronskih mreža (CROSBI ID 345601)
Ocjenski rad | diplomski rad
Podaci o odgovornosti
Zapletal, Stjepan
Rimac-Drlje, Snježana
hrvatski
Automatsko otkrivanje oštećenja površine primjenom umjetnih neuronskih mreža
Ovaj rad opisuje primjenu umjetnih neuronskih mreža u detekciji oštećenja površine. Teorijski dio sadrži modeliranje neurona i model statičkih neuronskih mreža. Nadalje, objašnjen je model umjetne neuronske mreže sa radijalnim baznim funkcijama, model samoorganizirajuće i PNN RBF neuronske mreže, zajedno sa algoritmima učenja. Iduće poglavlje sadrži opis problema, standarde zapisa digitalne slike i objašnjenje primjene wavelet transformacije u ovom radu. Praktični dio rada sadržava dva algoritma za detekciju oštećenja površine i njihovu realizaciju u programskom paketu MATLAB. Za prvi algoritam prikazana je analiza utjecaja veličine blokova slike na točnost detekcije oštećenja. Za drugi je algoritam prikazan utjecaj osjetljivosti neurona na točnost detekcije oštećenja. Utjecaj je prikazan za dvije veličine blokova i dvije veličine skupa za učenje. Na kraju, navedena su optimalna rješenja i načini poboljšanja detekcije za obje metode.
oštećenje površine; keramičke pločice; neuralne mreže
nije evidentirano
engleski
A neural networks usage for the automatic surface failure detection
nije evidentirano
surface failure; ceramic tiles; neural networks
nije evidentirano
Podaci o izdanju
76
16.06.2006.
obranjeno
Podaci o ustanovi koja je dodijelila akademski stupanj
Osijek