Hyppää sisältöön
    • Suomeksi
    • På svenska
    • In English
  • Suomeksi
  • In English
  • Kirjaudu
Näytä aineisto 
  •   Etusivu
  • LUTPub
  • Diplomityöt ja Pro gradu -tutkielmat
  • Näytä aineisto
  •   Etusivu
  • LUTPub
  • Diplomityöt ja Pro gradu -tutkielmat
  • Näytä aineisto
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

Unsupervised anomaly detection from wooden boards using autoencoders

Ashek Bin Helal, Chowdhury (2019)

Katso/Avaa
Master's Thesis (3.359Mb)
Lataukset: 


Diplomityö

Ashek Bin Helal, Chowdhury
2019

School of Engineering Science, Laskennallinen tekniikka

Kaikki oikeudet pidätetään.
Näytä kaikki kuvailutiedot
Julkaisun pysyvä osoite on
http://urn.fi/URN:NBN:fi-fe2019090326513

Tiivistelmä

For wood processing in the sawmill industry, quality of the raw material in every step affects the production efficiency. Defects in the sawn timber, such as wane, knots, cracks, watermarks, fungal damage, insect defects, can decrease its strength, durability, and usefulness, reducing the economic value. Image-based methods for anomaly detection can be used in quality-controlled manufacturing in sawmills in order to reduce the time for inspecting sawn timber. In this study, an autoencoder neural network is studied for implementing anomaly detection for wooden boards. Based on the experiments, detection performance of the selected architecture for the autoencoder was not high enough for practical application of the method.
Kokoelmat
  • Diplomityöt ja Pro gradu -tutkielmat [9990]
LUT-yliopisto
PL 20
53851 Lappeenranta
Ota yhteyttä | Lähetä palautetta | Tietosuoja | Saavutettavuusseloste
 

 

Tämä kokoelma

JulkaisuajatTekijätNimekkeetKoulutusohjelmaAvainsanatSyöttöajatYhteisöt ja kokoelmat

Omat tiedot

Kirjaudu sisäänRekisteröidy
LUT-yliopisto
PL 20
53851 Lappeenranta
Ota yhteyttä | Lähetä palautetta | Tietosuoja | Saavutettavuusseloste