Analiza stabilnosti konvolucijskih neuronskih mreža primjenjenih u klasifikaciji slika u svrhu detekcije neispravnosti proizvoda

diplomski rad

• Naslov (engleski): Stability Analysis of Deep Convolutional Neural Networks for image classification used in detection of products with defects
• Autor: Jasmina Premec
• Mentor: Dubravko Majetić (mentor)
• Ustanova koja je dodijelila akademski / stručni stupanj: Sveučilište u Zagrebu; Fakultet strojarstva i brodogradnje; Zagreb
• Datum i država obrane: 2016-12-08, Hrvatska
• Znanstveno / umjetničko područje, polje i grana: TEHNIČKE ZNANOSTI; Strojarstvo

Sažetak

U industrijskoj primjeni automatske optičke inspekcije, jedna od metoda detekcije objekata koji sadrže neku vrstu kvara vrši se uzorkovanjem slika objekata te njihovom klasifikacijom. Klasifikacija se provodi korištenjem jednog od raznih algoritama koje za tu primjenu nudi područje strojnog učenja. U ovom radu, korištene su konvolucijske neuronske mreže, trenutno najpopularniji alat u području klasifikacije slika. U istraživanjima provedenim od strane znanstvene zajednice koja se bavi razvojem umjetnih neuronskih mreža ove vrste, otkriveno je da je moguće editirati sliku na način koji uzrokuje promjenu odluke konvolucijske neuronske mreže. Ovaj rad istražuje stabilnost konvolucijskih neuronskih mreža na pojave ove vrste u praktičnoj primjeni.

• Ključne riječi: detekcija kvara; industrijsko procesiranje slika; klasifikacija slika; strojno učenje; konvolucije neuronske mreže; ispitivanje stabilnosti
• Jezik: engleski
• URN:NBN: urn:nbn:hr:235:274963
• Studijski program: Naziv: Strojarstvo; Vrsta studija: sveučilišni; Stupanj studija: diplomski; Akademski / stručni naziv: magistar/magistra inženjer/inženjerka strojarstva (mag. ing. mech.)
• Vrsta resursa: Tekst
• Način izrade datoteke: Izvorno digitalna
• Prava pristupa: Otvoreni pristup; Datum isteka embarga: 2021-12-1
• Datum i vrijeme pohrane: 2019-05-22 18:16:50