Detekce defektů na vzorovaných textiliích využívající motivu vzoru

POSUDEK DIPLOMOVÉ PnÁCP

Jméno a přijmení stud,enta:

Bc. Daniel Pešek

Ndzeu próce:

Detekce defektů na vzorovaných textiliích využívající motivu vzoru

a

grupy symetrií

Stud,ijní progranx:

Průmyslový management

Stud,ijní obor:

Produktový management

Hlavním

cÍIem práce

bylo prakticky

ověřit metodu

pro

detekci defektů plošných

textilií využívajicí

motivu vzoru příslušné grupy symetrie.

U

většiny vzorovaných

textur

plošných

textilií totiž

může b}"t provedena dekompozice

do vzorů

a ^jejich základních motivů. Vzorovanou texturu plošné textilie pak popíšeme pomocí jedné ze 17 tapetových grup symetrie,

V

úvodu práce diplomant podává přehled základních pojmŮ vztahujících se k tapetovým grupám symetrie a přehled shodných zobrazení (symetrií)

v

rovině,

V

další části rozebírá pravidla pro konstrukci všech 17 group symetrie.

V

kapitole 5 diplomant uvádí přehled základních přístupů pro detekci vad pro nej- jednodušší grupu symetrie p.í a nasledující kapitola je pak věnována popisu metody pro detekci vad, která

je

založena na ].6 zby|ých grupach symetrie a motivech jejich vzorŮ. Tento přístup vycházi z článku Ngang et al.,, Motif-based defect detecti,on

for

pattemed fabňc, Pattern Recognition, (2008).

K

použití této metodologie v praxi je nutné nejprve urČit grupu symetrie pro příslušný tapetový vzor a především určit motif vzoru.

Vlastní

algoritmus detekce defektu na vzorované textuře

je

založen na vlastnostech symetrie motivů, jejich porovnání pomocí l1-normy a výpočtu dvou cha- rakteristik: energie klouzavého odečtení a rozptylu energie.

V

kapitole 8 je _uvedeno shrnutí teoretických výsledků, kde především

vztahy

I-4 na str. 60 nám poskytují návod pro praktickou realizací algoritmu.

Poslední

3 kapitoly

diplomant věnuje praktickému

použití

algoritmu

pro

detekci defektŮ na různých plošných textiliích se vzorem, jde zejména o textury, na kterých jiné algoritmy za\ožené na odlišných přístupech selhávají.

DiPlomant si

zvolil

poměrně obtížné téma, které vyžadovalo, abz se nejprve sezná- miI s poměrně rozsáhlou teorii podloženou celou řadou matematických modelů, Už jen správné pochopení těchto modelů si zaslouží ocenění, nehledě na to, že většinu modelŮ musel

použít k

vlastní praktické realizaci a musel je včlenit do napsaných skriptů

v

Matlabu, které uvádí v příloze k práci,

Po formální stránceje nutné konstatovat, že se v některých pasážích v textu objevuje celá řada nepřesností, které podle mého názoru

vznikly

nesprávným překladem, Za všechny uvádím:

str.

45

-

pododstavec 5.L,2

o matici

vzájemných šeodotónových závislostí nedává smysl, zřejmě tam vypadla část textu

str, 47 - v pododstavci 5,3.1 má všude

být

autoregresní modnl

nikoliv

autoregresi,uní model

str. 47 - v pododstavci 5,3.2 určitě nemá být Xl[arkoua nóhodná pole , ^ale Markoaouo nóhodné pole nebo markouské nóhodné pole

p

2

Podobných překlepů nebo špatných překladů

by

se našlo více.

Na

druhou stranu práce má jasnou strukturu, celkem srozumitelně směřuje

k cíli, tj. k

praktickému ověření teoretických závěrů Nga,rrga et al. (2008) na příkladech vzorovaných plošných

textilí.

U jednotlivých příkladů mi snad jen chybí vyhodnocení citlivosti a účinnosti podle vzorců uvedených v kapitole 9. Domnívám se, že by diplomant měl, alespoň u příkladu ]. uvedené hodnoty doplnit u obhajoby diplomove práce a okomentovat je.

Přestože jsou v praci obsaženy nepřesnosti, tak se domnívám,že se diplomant vyrov- nď s těžkým tématem se

ctí

a práce v souhrnu rozšřuje poznatky v oblasti detekce defektů s

využitím

grup symetrie, zejména z pohledu praktické realizace a ověření tohoto algoritmu.

Cíl práce byl splněn, práce podle mého názoru splňuje požadavky na diplomovou práci.

Celkoué hodnocení:

Výborně

V Liberci

12,6.2012 prof.

RNDr.

Aleš