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Reconhecimento automático de defeitos de fabricação em painéis TFT-LCD através de inspeção de imagem

SILVA, Antonio Carlos de Castro da 15 January 2016 (has links)
Submitted by Fabio Sobreira Campos da Costa (fabio.sobreira@ufpe.br) on 2016-09-12T14:09:09Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) MSc_Antonio Carlos de Castro da Silva_digital_12_04_16.pdf: 2938596 bytes, checksum: 9d5e96b489990fe36c4e1ad5a23148dd (MD5) / Made available in DSpace on 2016-09-12T14:09:09Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) MSc_Antonio Carlos de Castro da Silva_digital_12_04_16.pdf: 2938596 bytes, checksum: 9d5e96b489990fe36c4e1ad5a23148dd (MD5) Previous issue date: 2016-01-15 / A detecção prematura de defeitos nos componentes de linhas de montagem de fabricação é determinante para a obtenção de produtos finais de boa qualidade. Partindo desse pressuposto, o presente trabalho apresenta uma plataforma desenvolvida para detecção automática dos defeitos de fabricação em painéis TFT-LCD (Thin Film Transistor-Liquid Cristal Displays) através da realização de inspeção de imagem. A plataforma desenvolvida é baseada em câmeras, sendo o painel inspecionado posicionado em uma câmara fechada para não sofrer interferência da luminosidade do ambiente. As etapas da inspeção consistem em aquisição das imagens pelas câmeras, definição da região de interesse (detecção do quadro), extração das características, análise das imagens, classificação dos defeitos e tomada de decisão de aprovação ou rejeição do painel. A extração das características das imagens é realizada tomando tanto o padrão RGB como imagens em escala de cinza. Para cada componente RGB a intensidade de pixels é analisada e a variância é calculada, se um painel apresentar variação de 5% em relação aos valores de referência, o painel é rejeitado. A classificação é realizada por meio do algorítimo de Naive Bayes. Os resultados obtidos mostram um índice de 94,23% de acurácia na detecção dos defeitos. Está sendo estudada a incorporação da plataforma aqui descrita à linha de produção em massa da Samsung em Manaus. / The early detection of defects in the parts used in manufacturing assembly lines is crucial for assuring the good quality of the final product. Thus, this paper presents a platform developed for automatically detecting manufacturing defects in TFT-LCD (Thin Film Transistor-Liquid Cristal Displays) panels by image inspection. The developed platform is based on câmeras. The panel under inspection is positioned in a closed chamber to avoid interference from light sources from the environment. The inspection steps encompass image acquisition by the cameras, setting the region of interest (frame detection), feature extraction, image analysis, classification of defects, and decision making. The extraction of the features of the acquired images is performed using both the standard RGB and grayscale images. For each component the intensity of RGB pixels is analyzed and the variance is calculated. A panel is rejected if the value variation of the measure obtained is 5% of the reference values. The classification is performed using the Naive Bayes algorithm. The results obtained show an accuracy rate of 94.23% in defect detection. Samsung (Manaus) is considering the possibility of incorporating the platform described here to its mass production line.
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Topological data analysis: applications in machine learning / Análise topológica de dados: aplicações em aprendizado de máquina

Calcina, Sabrina Graciela Suárez 05 December 2018 (has links)
Recently computational topology had an important development in data analysis giving birth to the field of Topological Data Analysis. Persistent homology appears as a fundamental tool based on the topology of data that can be represented as points in metric space. In this work, we apply techniques of Topological Data Analysis, more precisely, we use persistent homology to calculate topological features more persistent in data. In this sense, the persistence diagrams are processed as feature vectors for applying Machine Learning algorithms. In order to classification, we used the following classifiers: Partial Least Squares-Discriminant Analysis, Support Vector Machine, and Naive Bayes. For regression, we used Support Vector Regression and KNeighbors. Finally, we will give a certain statistical approach to analyze the accuracy of each classifier and regressor. / Recentemente a topologia computacional teve um importante desenvolvimento na análise de dados dando origem ao campo da Análise Topológica de Dados. A homologia persistente aparece como uma ferramenta fundamental baseada na topologia de dados que possam ser representados como pontos num espaço métrico. Neste trabalho, aplicamos técnicas da Análise Topológica de Dados, mais precisamente, usamos homologia persistente para calcular características topológicas mais persistentes em dados. Nesse sentido, os diagramas de persistencia são processados como vetores de características para posteriormente aplicar algoritmos de Aprendizado de Máquina. Para classificação, foram utilizados os seguintes classificadores: Análise de Discriminantes de Minimos Quadrados Parciais, Máquina de Vetores de Suporte, e Naive Bayes. Para a regressão, usamos a Regressão de Vetores de Suporte e KNeighbors. Finalmente, daremos uma certa abordagem estatística para analisar a precisão de cada classificador e regressor.

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