Master's Thesis

Image processing methodology on Kaplan turbine blades

Final Thesis 4.77 MB

Author of thesis: Bc. Jakub Vlašic

Acad. year: 2025/2026

Supervisor: doc. Ing. Vladimír Habán, Ph.D.

Reviewer: Ing. Martin Míčka

Abstract:

The presented thesis deals with methods of digital image processing applied to image data of a Kaplan turbine model acquired by the company Litostroj Engineering a.s. during model tests in a hydraulic laboratory. The thesis addresses the need to improve the efficiency of the manual selection of images documenting cavitation phenomena, which are subsequently used in final reports for customers. The work analyzes photographs provided by this company together with high-speed videos recorded by the author of the thesis. Histogram analysis, two-dimensional Fourier transform, image statistical characteristics, and the ORB method were used for image data processing. The outcome of the thesis is a combination of these digital image processing methods enabling automatic removal of improperly illuminated images, their classification according to the degree of cavitation occurrence, localization of cavitation regions directly within the image, and subsequent selection of images containing a suitably captured runner blade. The proposed classification procedure achieved an accuracy of approximately 85 %.

Keywords:

Kaplan turbine, model testing of hydraulic turbines, cavitation in the Kaplan turbine, digital image processing, two-dimensional Fourier transform

Date of defence

08.06.2026

Result of the defence

Defended (thesis was successfully defended)

znamkaAznamka

Grading

A

Process of defence

V úvodu obhajoby student v rámci vymezeného časového limitu seznámil zkušební komisi s cíli, metodikou a výsledky své diplomové práce na téma Vyhodnocení kavitačních oblastí na lopatkách Kaplanovy turbíny pomocí metodiky zpracování obrazu. Následně byly komisi předneseny posudky vedoucího práce a oponenta. V rámci těchto posudků byly shrnuty hlavní body práce a oponentem byly formulovány otázky k obhajobě. Student následně reagoval na otázky uvedené v posudku oponenta. V poslední fázi obhajoby položili členové zkušební komise dotazy vztahující se k tématu diplomové práce, na které student odpověděl. Průběh obhajoby diplomové práce byl tímto ukončen a komise přistoupila k neveřejnému zasedání a hodnocení.

Language of thesis

Czech

Faculty

Fakulta strojního inženýrství

Department

Energy Institute

Study programme

Power and Thermo-fluid Engineering (N-ETI-P)

Specialization

Fluid Engineering (FLI)

Composition of Committee

prof. Ing. František Pochylý, CSc. (místopředseda)
doc. Ing. Jaroslav Štigler, Ph.D. (člen)
doc. Ing. Simona Fialová, Ph.D. (člen)
doc. Ing. Tomáš Profant, Ph.D. (člen)
Ing. Aleš Skoták, Ph.D. (člen)
doc. Ing. Sylva Drábková, Ph.D. (předseda)
doc. Ing. Pavel Rudolf, Ph.D. (člen)
doc. Ing. Vladimír Habán, Ph.D. (člen)
doc. Ing. Petr Koňas, Ph.D. (člen)
Ing. David Štefan, Ph.D. (člen)
Ing. Radek Veselý (člen)

Supervisor’s report
doc. Ing. Vladimír Habán, Ph.D.

Předložená diplomová práce Bc. Jakuba Vlašice vykazuje vysokou odbornou úroveň a úspěšně propojuje oblast hydraulických strojů s moderními metodami digitálního zpracování obrazu. Autor ve své práci prokázal velmi dobré vyjadřovací dovednosti při tvorbě textů i schopnost využívat současné moderní technologie AI.
Sám si domluvil téma diplomové práce ve spolupracující firmě a zajistil možnost měření a pořízení vysokorychlostních videí v jejich laboratoři při sledování kavitace na Kaplanově turbíně.
V rámci své diplomové práce vytvořil velké množství kódů v programovacím jazyce Python zaměřených na zpracování obrazu.
Diplomant se pravidelně zúčastňoval konzultací a aktivně navrhoval nové postupy při zpracování vysokofrekvenčních videi kavitace na lopatkách a v savce KT.
Diplomovou práci doporučuji k obhajobě.
Evaluation criteria Grade
Splnění požadavků a cílů zadání A
Postup a rozsah řešení, adekvátnost použitých metod A
Vlastní přínos a originalita B
Schopnost interpretovat dosažené výsledky a vyvozovat z nich závěry A
Využitelnost výsledků v praxi nebo teorii A
Logické uspořádání práce a formální náležitosti A
Grafická, stylistická úprava a pravopis A
Práce s literaturou včetně citací A
Samostatnost studenta při zpracování tématu A

Grade proposed by supervisor: A

Reviewer’s report
Ing. Martin Míčka

Grafická a stylistická úprava práce je na vysoké úrovni. Formátování textu je konzistentní, obrázky i tabulky jsou vhodně popsány i umístěny. Jedinou drobnou výtkou je menší velikost obrázků 7.17–7.19. Jednotlivé kapitoly i podkapitoly jsou uspořádané logicky a obsahově jsou kompletní. Prohlášení o použití AI včetně jejího podrobného rozepsání je příkladné, stejně jako práce s citacemi.

Při hledání vhodné metodiky pro selekci obrázků kavitace v oběžném kole Kaplanovy turbíny je postupováno systematicky a výsledný řetezec použitých kroků (histogram - 2D FFT - ORB) je koherentní. Ve skloubení standardních metod pro zpracování obrazu do fungujícího procesu tkví také největší přínos autora. Zejména pak klíčová myšlenka spojitosti výskytu kavitace se vznikem jemných struktur v obraze a tím i zvýšeným podílem vysokých frekvencí. Výsledná přesnost filtrování 85% je úctyhodná. Otázkou je univerzálnost použití metodiky v praxi, kdy např. aplikace prahových hodnot T1 a T2 (optimalizovaných pro jediný soubor snímků) na sadu snímků jiné turbíny může přesnost filtrace výrazně snížit. Nicméně cíle práce byly bezezbytku splněny a celková kvalita zpracování diplomové práce je velmi dobrá. Doporučuji tedy tuto práci k obhajobě.
Evaluation criteria Grade
Splnění požadavků a cílů zadání A
Postup a rozsah řešení, adekvátnost použitých metod B
Vlastní přínos a originalita B
Schopnost interpretovat dosaž. výsledky a vyvozovat z nich závěry A
Využitelnost výsledků v praxi nebo teorii B
Logické uspořádání práce a formální náležitosti A
Grafická, stylistická úprava a pravopis A
Práce s literaturou včetně citací A
Topics for thesis defence:
  1. Z vyhodnocení přesnosti jednotlivých nastavení filtrů vyplývá, že celkový výkon spektra je lepší metrikou než relativní výkon. Což je v rozporu s očekáváním. Napadá vás nějaký důvod, proč tomu tak je?
  2. Jak velký vliv by na funkci a přesnost výsledné metodiky výběru snímků měl jiný materiál, resp. barva, oběžných lopatek turbíny? Konkrétně bronz.
  3. Uvažoval jste o použití učících modelů (např. CNN) k analýze snímků kavitace? Za jakých podmínek, pokud vůbec, by byl přístup využívající CNN vhodnější (výhody vs. nevýhody)?

Grade proposed by reviewer: A

Responsibility: Mgr. et Mgr. Hana Odstrčilová