(Український державний університет науки і технологій, ННІ «Інститут промислових та бізнес технологій», ІВК «Системні технології», 2023) Островська, Катерина Юріївна; Балакін, Валерій Федорович; Черський, Сергій Сергійович
UKR: Основною метою роботи є створення програмної системи, що виконує класифікацію дефектів поверхні металопрокату з високою точністю (понад 90%) та високою швидкістю (не більше 1 секунди на 1 зображення) за рахунок використання штучних нейронних мереж. Для досягнення мети необхідно виконати такі завдання: 1) виконати дослідження предметної галузі, визначити можливість використання нейронних мереж для вирішення задачі класифікації дефектів металопрокату; 2) побудувати модель нейронної мережі, придатну на вирішення завдання класифікації видимих дефектів металопрокату; 3) виконати генерацію навчальної, тестової та валідаційної вибірок на основі бази даних дефектів поверхні гарячого металопрокату, наданої Північно-східним університетом (NEU); зробити аугментацію згенерованих вибірок; 4) спроектувати та реалізувати систему класифікації дефектів; 5) провести тестування та обчислювальні експерименти. В результаті роботи було розроблено програмну систему для класифікації дефектів металопрокату на базі нейромережевих технологій, яка здатна менш ніж за 1с часу виконувати класифікацію дефекту на зображенні з точністю не менше 90%.