bakalářská práce

Studie hodnocení koroze předpínací výztuže

Text práce 45.06 MB

Autor práce: Bc. Patrik Pešl

Ak. rok: 2025/2026

Vedoucí: Ing. Adam Svoboda, Ph.D.

Oponent: Ing. Martin Olšák, Ph.D.

Abstrakt:

Práce se zabývá možnostmi hodnocení povrchové koroze předpínací výztuže pomocí metod počítačového vidění. Teoretická část nejprve představuje základní souvislosti předpjatého betonu, předpínací výztuže a korozního poškození oceli, dále se věnuje vizuálním projevům koroze, jejich významu pro technické posouzení výztuže a omezením běžných diagnostických postupů založených na vizuálním hodnocení. Samostatná pozornost je věnována také vybraným normativním škálám původně určeným pro hodnocení koroze nátěrových systémů a jejich omezené použitelnosti při aplikaci na předpínací výztuž. Následně jsou shrnuty základní principy digitálního zpracování obrazu a metody využitelné pro automatickou detekci korozních oblastí na povrchu ocelových drátů. Praktická část popisuje akviziční sestavu s telecentrickou optikou, sestavení obrazové databáze předpínacích drátů, návrh a trénink segmentačního modelu architektury U-Net i jeho vyhodnocení na nestranné testovací sadě. Natrénovaný model je následně využit pro automatický odhad rozsahu povrchové koroze na úplném souboru vzorků. Získané výsledky jsou převedeny do plošných ukazatelů a porovnány mezi jednotlivými dráty. V závěrečné části jsou diskutovány silné stránky i omezení použitého postupu a je navržen rámec budoucí metodiky pro objektivní hodnocení povrchové koroze předpínací výztuže, analogicky k existujícím normám pro hodnocení koroze nátěrových systémů.

Klíčová slova:

předpínací výztuž, koroze oceli, počítačové vidění, sémantická segmentace, U-Net, konvoluční neuronová síť, telecentrická optika, plošný indikátor koroze

Termín obhajoby

17.06.2026

Výsledek obhajoby

obhájeno (práce byla úspěšně obhájena)

znamkaAznamka

Klasifikace

A

Průběh obhajoby

doc. Ing. Ladislav Klusáček, CSc. - Zabýval jste se v terénu více telecentrickou technikou? – Student odpověděl. Ing. Jan Trenz, Ph.D.- Jakým způsobem probíhá aproximace rozměrů při snímaní prutu? – Student odpověděl. doc. Ing. Jan Koláček, Ph.D. - Kalibrace modelu – jak jste zohlednil ověření správnosti? Je možné zohlednit v budoucnu i hloubku koroze? – Student odpověděl. Ing. Jan Trenz, Ph.D.- V případě, že byste měl dráty, které by nebyly tolik silně zasaženy korozí, nevedlo by to k jinému porovnání vstupních modelových parametrů? Nebyly by falešně vyhodnocovány jako zkorodované? – Student odpověděl. Ing. Jan Trenz, Ph.D.- Nemohla by úprava velikosti snímků se zohledněním pixelů – neovlivnil tento stav správnost výsledků? – Student odpověděl. doc. Ing. Ladislav Klusáček, CSc. - Jaký vliv na výsledky má uvažování zkontrastování snímků na bílé/černé pixely – k čemu tento krok sloužil? – Student odpověděl. doc. Ing. František Girgle, Ph.D. - Byla provedena nějaká rešerše týkající se tohoto tématu? – Student odpověděl. Ing. Jan Trenz, Ph.D.- Co je příčinou, že se některá strana nedetekuje? – Student odpověděl. Ing. Dorde Čairović, Ph.D.- Když pořídím snímky ze všech stran, jsem teoreticky schopen tyto snímky spojit a využít? – Student odpověděl.

Jazyk práce

čeština

Fakulta

Fakulta stavební

Ústav

Ústav betonových a zděných konstrukcí

Studijní program

Stavební inženýrství (BPC-SI)

Specializace

Konstrukce a dopravní stavby (K)

Složení komise

Ing. Dorde Čairović, Ph.D. (člen)
doc. Ing. Jan Koláček, Ph.D. (člen)
Ing. Ivana Švaříčková, Ph.D. (člen)
Ing. Jan Trenz, Ph.D. (člen)
doc. Ing. Ladislav Klusáček, CSc. (předseda)
doc. Ing. František Girgle, Ph.D. (místopředseda)

Posudek vedoucího
Ing. Adam Svoboda, Ph.D.

Známka navržená vedoucím: A

Soubor vložený vedoucím Velikost
Posudek vedoucího práce [.pdf] 82,39 kB

Posudek oponenta
Ing. Martin Olšák, Ph.D.

Otázky k obhajobě:
  1. 1) Jaké jsou podle Vás hlavní výhody a omezení použití hlubokých neuronových sítí pro hodnocení koroze předpínací výztuže a jaké kroky by bylo nutné realizovat, aby bylo možné tuto metodu spolehlivě využívat v běžné diagnostické praxi mostních konstrukcí?
  2. 2) Jakým způsobem byla ověřována přesnost neuronové sítě a jaký rozsah a rozmanitost trénovacích dat považujete za nezbytné pro její nasazení v reálné diagnostické praxi?
  3. V rámci obhajoby práce doporučuji, aby student představil komisi, pokud je to technologicky možné, použití navrženého systému na vybraném předpínacím drátu.

Známka navržená oponentem: A

Soubor vložený oponentem Velikost
Posudek oponenta [.pdf] 167,02 kB

Odpovědnost: Mgr. et Mgr. Hana Odstrčilová