Аналіз деяких методів розв'язання задачі розпізнавання дефектів на зображеннях

2022

Науковий вісник Ужгородського університету. Серія: Математика і інформатика, Vol 41, Iss 2, Pp 141-150 (2022)

Задача розпізнавання дефектів користується широкою популярністю, особливо її застосування на індустріальних заводах, де об'єкти виготовляються десятками тисячами на день та можуть містити дефекти. Об'єкти з дефектами потрібно відділити від загальної маси об'єктів, для того щоб фінальний споживач отримав як найякісніший товар. Але перш ніж відділити дефектні об'єкти, їх потрібно знайти, отже розпізнати. У даній роботі проаналізовано найпопулярніші методи для розв'язання задачі розпізнавання дефектів, коли вхідні дані є зображення. Розглянуто застосування як існуючих автоматизованих рішень, так і застосування методів на основі згорткових нейромереж, а саме нейронні мережі сегментації та детекції, які користуються широкою популярністю наразі. Проведено огляд даних методів та зроблено порівняльний аналіз різних класів методів на основі таких факторів як: вимоги до вхідних даних та вимоги до обчислювальних потужностей.

article

English
Ukrainian

State University “Uzhhorod National University”, 2022.

задача розпізнавання дефектів, конволюційні нейромережі, моделі сегментації та детекції, Mathematics, QA1-939