Projekt 4 - Detekce vadných vývalků zpracovaných kovacím válcováním

Vedoucí: Šimon Bilík ([email protected])

Studenti: Zsidek, -

Zadání

Cílem projektu je rozšířit existující rekonstrukční framework pro detekci anomálií na jednorozměrných datech z kovacího válce. Pro tento účel se předpokládá vhodná transformace 1D dat do 2D (např. Mel spektrogram), nebo přepracování frameworku pro práci s 1D daty.

Součástí projektu je evaluace a diskuze dosažených výsledků.

Hodnocení projektu bude:
● 20b za funkční modely.
● 10b na základě dokumentace,
● 5b na základě ústní obhajoby,
● 5b na základě úspěšnosti systému,

Vstupy:

• Hotový senzorický dataset (akcelerometrická data ze tří os)
• Hotový framework napsaný v jazyce Python

Výstupy:

• Analýza úspěšnosti systému
• Transformace senzorických dat do vhodné obrazové reprezentace, nebo předělání rekonstrukční části frameworku pro použití s 1D daty
• Rozšíření a analýza stávajících extraktorů příznaků, nebo autoenkodérů

Literatura

[1] Bilik, Simon, et al. „Towards Phytoplankton Parasite Detection Using Autoencoders.“ arXiv preprint arXiv:2303.08744 (2023).