Určování fyzikálních a chemických vlastností meziproduktů při purifikaci cukerných šťáv v reálném čase metodami strojového učení
| dc.contributor.advisor | Balda Pavel, Ing. Ph.D. | cs |
| dc.contributor.author | Kubeš, Břetislav | cs |
| dc.contributor.referee | Schlegel Miloš, prof. Ing. CSc. | cs |
| dc.date.accepted | 2025-06-17 | |
| dc.date.accessioned | 2026-02-20T16:26:41Z | |
| dc.date.available | 2024-10-01 | |
| dc.date.available | 2026-02-20T16:26:41Z | |
| dc.date.issued | 2025-05-19 | |
| dc.date.submitted | 2025-05-19 | |
| dc.description.abstract | Tato diplomová práce se zabývá návrhem systému strojového učení pro analýzu digitálních snímků z cukrovaru s cílem vyhodnotit fyzikální a chemické vlastnosti cukerné šťávy v reálném čase. Systém má sloužit k predikci kvality kapaliny a případně navrhovat úpravy procesních veličin, které ovlivňují recyklovatelnost pomocí technologie RECLIME. Práce kombinuje principy počítačového vidění, hlubokého učení a průmyslové automatizace s důrazem na využití řídicího systému REXYGEN pro řízení jak sběru dat, tak inference. Přestože kvůli selhání externí spolupráce nedošlo k realizaci sběru dat v reálném provozu, byla navržena kompletní architektura systému, včetně technické integrace kamery a inferenčního modelu neuronové sítě. Teoretická část podrobně popisuje metodiku návrhu modelu a možnosti jeho nasazení v průmyslovém prostředí. | cs |
| dc.description.abstract-translated | This thesis focuses on designing a machine learning system for analyzing digital images from a sugar factory to evaluate the physical and chemical properties of sugar liquid (raw juice) in real time. The system aims to predict the quality of the liquid and, if possible, suggest adjustments to process parameters that influence recyclability using the RECLIME technology. The work combines principles of computer vision, deep learning, and industrial automation, with an emphasis on using the REXYGEN control system to manage both data acquisition and inference. Although real-world data collection was not completed due to a failure in external collaboration, the full system architecture was designed, including camera integration and a neural network inference model. The theoretical part provides a detailed methodology for model development and deployment in an industrial environment. | en |
| dc.description.department | Katedra kybernetiky | cs |
| dc.description.result | Obhájeno | cs |
| dc.format | i-viii, 1-70 | |
| dc.identifier | 99901 | |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11025/66048 | |
| dc.language.iso | cs | |
| dc.publisher | Západočeská univerzita v Plzni | cs |
| dc.rights | Plný text práce je přístupný bez omezení | cs |
| dc.rights.access | openAccess | cs |
| dc.subject | strojové učení | cs |
| dc.subject | umělá inteligence | cs |
| dc.subject | řízení | cs |
| dc.subject | Rexygen | cs |
| dc.subject | cukrovar | cs |
| dc.subject | průmysl | cs |
| dc.subject.translated | machine learning | en |
| dc.subject.translated | artificial intelligence | en |
| dc.subject.translated | control | en |
| dc.subject.translated | Rexygen | en |
| dc.subject.translated | sugar factory | en |
| dc.subject.translated | industry | en |
| dc.thesis.degree-grantor | Západočeská univerzita v Plzni. Fakulta aplikovaných věd | cs |
| dc.thesis.degree-level | Navazující | cs |
| dc.thesis.degree-name | Ing. | cs |
| dc.thesis.degree-program | Kybernetika a řídicí technika | cs |
| dc.title | Určování fyzikálních a chemických vlastností meziproduktů při purifikaci cukerných šťáv v reálném čase metodami strojového učení | cs |
| dc.title.alternative | Real-time determination of physical and chemical properties of sugar juice purification intermediates using machine learning methods | en |
| dc.type | diplomová práce | cs |
| local.files.count | 4 | * |
| local.files.size | 19094779 | * |
| local.has.files | yes | * |
| local.relation.IS | https://portal.zcu.cz/StagPortletsJSR168/CleanUrl?urlid=prohlizeni-prace-detail&praceIdno=99901 |
Files
Original bundle
1 - 4 out of 4 results
No Thumbnail Available
- Name:
- DP_Kubes_A23N0042P.pdf
- Size:
- 18.05 MB
- Format:
- Adobe Portable Document Format
- Description:
- VŠKP
No Thumbnail Available
- Name:
- PV_Kubes_A23N0042P.pdf
- Size:
- 62.4 KB
- Format:
- Adobe Portable Document Format
- Description:
- Posudek vedoucího VŠKP
No Thumbnail Available
- Name:
- PO_Kubes_A23N0042P.pdf
- Size:
- 60.4 KB
- Format:
- Adobe Portable Document Format
- Description:
- Posudek oponenta VŠKP
No Thumbnail Available
- Name:
- PB_Kubes_A23N0042P.pdf
- Size:
- 38.86 KB
- Format:
- Adobe Portable Document Format
- Description:
- Průběh obhajoby VŠKP