Avancerad sökning

Visar resultat 1 - 5 av 7 uppsatser som matchar ovanstående sökkriterier.

  1. 1. Implementering av Structural Health Monitoring : SHM - system för detektering och övervakning av vanligt förekommande skador på betongbroar

    Kandidat-uppsats, KTH/Byggteknik och design

    Författare :Jonathan Le Guillarme; Jakob Lindstam; [2019]
    Nyckelord :Structural Health Monitoring; Bridge Maintenance; Monitoring With Sensor Technology; Fibre Optical Sensors; Acoustic Emission; Bridge Constructions; Concrete Damages; Damage Mechanisms; Structural Health Monitoring; Tillståndsbedömning; Övervakning med sensorteknik; Fiberoptiska sensorer; Akustisk emission; Brokonstruktioner; Betongskador; Skademekanismer;

    Sammanfattning : Sverige har som många länder runt om i världen en åldrande infrastruktur och behovet av underhåll stiger. I en artikel i Svenska Dagbladet från 21/9–2018 redovisar analys- och teknikkonsultföretaget WSP en grov uppskattning att 300 miljarder kronor behöver investeras för att rusta upp existerande infrastruktur. LÄS MER

  3. 2. Optical Inspection for Soldering Fault Detection in a PCB Assembly using Convolutional Neural Networks

    Master-uppsats, KTH/Skolan för elektroteknik och datavetenskap (EECS)

    Författare :Muhammad Bilal Akhtar; [2019]
    Nyckelord :Automatic Optical Inspection; Deep Learning; Convolutional Neural Networks; Object Detection; Soldering Bridge Fault; YOLO; Optimization; Automatisk optisk inspektion; Djup lärning; Konvolutional Neural Network; Objektdetektion; Lödbronfel; YOLO; Optimering;

    Sammanfattning : Convolutional Neural Network (CNN) has been established as a powerful toolto automate various computer vision tasks without requiring any aprioriknowledge. Printed Circuit Board (PCB) manufacturers want to improve theirproduct quality by employing vision based automatic optical inspection (AOI)systems at PCB assembly manufacturing. LÄS MER

  4. 3. Defect Detection and OCR on Steel

    Master-uppsats, Linköpings universitet/Datorseende

    Författare :Jakob Grönlund; Angelina Johansson; [2019]
    Nyckelord :Defect detection; OCR; Convolutional Autoencoder; Faster R-CNN;

    Sammanfattning : In large scale productions of metal sheets, it is important to maintain an effective way to continuously inspect the products passing through the production line. The inspection mainly consists of detection of defects and tracking of ID numbers. LÄS MER

  5. 4. Two-stage Soldering Defect Detection with Deep Learning

    Master-uppsats, KTH/Skolan för elektroteknik och datavetenskap (EECS)

    Författare :Jingzhi Ye; [2019]
    Nyckelord :;

    Sammanfattning : In  electronics  industry,  quality  control  of  soldering  points  on  printed  circuitboards (PCB) is an important topic.  Soldering points are usually inspected by the operator or by automatic optical inspection (AOI) techniques.This thesis proposes an AOI method for soldering fault detection based on deep learning. LÄS MER

  7. 5. ANALYSIS & STUDY OF AI TECHNIQUES FORAUTOMATIC CONDITION MONITORING OFRAILWAY TRACK INFRASTRUCTURE : Artificial Intelligence Techniques

    Master-uppsats, Datateknik

    Författare :Tanmay Podder; [2010]
    Nyckelord :Artificial intelligence; Non-destructive testing; Condition Monitoring; Machine Vision; Neural Network; Genetic Algorithm; Fuzzy Logic; Expert System.;

    Sammanfattning : Since the last decade the problem of surface inspection has been receiving great attention from the scientific community, the quality control and the maintenance of products are key points in several industrial applications.The railway associations spent much money to check the railway infrastructure. LÄS MER