Development of Software for Defect Measurement on Threaded Inserts
Software pro měření defektů závitových hnízd
diploma thesis (DEFENDED)
Item with restricted access
Whole item or its parts have restricted access until 09. 06. 2026
Reason for restricted acccess:
Protection of trade secret
View/ Open
Permanent link
http://hdl.handle.net/20.500.11956/199649Identifiers
Study Information System: 270837
Collections
- Kvalifikační práce [11981]
Author
Advisor
Referee
Jarý, Vladimír
Faculty / Institute
Faculty of Mathematics and Physics
Discipline
Computer Science - Artificial Intelligence
Department
Department of Software and Computer Science Education
Date of defense
9. 6. 2025
Publisher
Univerzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakultaLanguage
English
Grade
Excellent
Keywords (Czech)
fotogrametrie|závitové hnízdo|počítačové vidění|měření defektů|hloubková mapa|přehledový snímek|zpracování videaKeywords (English)
photogrammetry|threaded insert|computer vision|defect measurement|depth map|one image overview|video processingTato diplomová práce se zabývá vývojem softwarového řešení pro inspekci závitových hnízd na základě videozáznamů. Navržené řešení má dvě hlavní části: generování pře- hledového obrazu (OIO) a odhad hloubkové mapy (DM). Generování OIO bylo úspěšně ověřeno a poskytuje interpretovatelné a spolehlivé výstupy pro účely inspekce. Tvorba DM, založená na dotrénování modelu Depth Anything V2, prokázala určitý potenciál, zejména po augmentaci syntetického trénovacího datasetu, avšak ukázala i limity spo- jené s nedostatkem reálných trénovacích dat. Bylo prozkoumáno využití syntetických dat jako konceptuální řešení. Práce diskutuje paralelizaci a alternativní přístupy, jako je segmentačně-klasifikační řešení, pro budoucí nasazení v praxi. Výsledný systém tvoří základ pro další rozvoj směrem k automatizované inspekci bezpečnostně kritických kom- ponent.
This thesis addresses the development of a software pipeline for defect inspection of threaded inserts from video scans. The pipeline has two main components: the One Image Overview (OIO) generation and Depth Map (DM) estimation. The OIO pipeline, based on classic computer vision methods, was successfully demonstrated, producing in- terpretable and reliable outputs for inspection. The DM pipeline, based on fine-tuning the Depth Anything V2 model, showed promising results, especially after synthetic domain adaptation, but also revealed significant challenges due to limited real-world training data. The use of domain-adapted synthetic data was explored as a proof of concept. Paralleliza- tion strategies and alternative approaches, such as segmentation-classification workflows, are discussed for future development and deployment. The system forms a foundation for further development toward real-time automated inspection of safety-critical components.
