Duboko učenje korištenjem YOLO modela za nedestruktivna ispitivanja : diplomski rad - Posilović, Luka (L. Posilović, 2019)
Sažetak na hrvatskom: Nedestruktivno ispitivanje je metoda kojom se pronalaze pukotine i ostale nesavršenosti u materijalima bez njihova uništavanja. Vrlo je važna prilikom ispitivanja konstrukcijskih elemenata u nuklearnim elektranama, ali i mnogim drugim industrijama poput avio industrije i automobilske industrije. Jedna od metoda nedestruktivnog ispitivanja koristi se ultrazvučnim valovima kako bi pronašla pukotine i odredila njihov tip i veličinu. Za potrebe ispitivanje nekog objekta snimi se velika količina ultrazvučnih slika koje ljudski ekspert mora detaljno pregledati. Mogućnost ljudske pogreške i vrijeme potrebno za kvalitetnu analizu svih podataka otežavajući su faktori u provedbi ispitivanja. Ovom problemu pristupa se razvojem algoritma za automatsku detekciju defekata u ispitivanom materijalu. Razvijeni algoritam je konvolucijska neuronska mreža koja na ulazu prima ultrazvučne slike, a izlaz su je pozicija i veličina pronađenih defekata. Korišten je model YOLO - You Only Look Once s pretreniranim baznim slojevima. Model je treniran koristeći bazu od 490 slika podijeljenih na skup za treniranje, validaciju i testiranje. Predstavljeni model ostvario je prosječnu točnost (mAP) od 93,5% na testnom skupu podataka s mogućnošću obrade 45 slika u sekundi. Također, razvijen je algoritam za uklanjanje šuma na ultrazvučnim slikama koristeći valićnu transformaciju.