Використання нейромережевих технологій для вирішення задачі класифікації дефектів металопрокату

Simple item page
dc.contributor.authorОстровська, Катерина Юріївнаuk_UA
dc.contributor.authorБалакін, Валерій Федоровичuk_UA
dc.contributor.authorЧерський, Сергій Сергійовичuk_UA
dc.date.accessioned2023-09-14T09:41:09Z
dc.date.available2023-09-14T09:41:09Z
dc.date.issued2023
dc.descriptionВ. Балакін: ORCID 0000-0003-0876-7516; К. Островська: ORCID 0000-0002-9375-4121uk_UA
dc.description.abstractUKR: 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%.uk_UA
dc.description.abstractENG: The main goal of the work is to create a software system that performs the classification of rolled metal surface defects with high accuracy (over 90%) and high speed (no more than 1 second per 1 image) through the use of artificial neural networks. To achieve the goal, it is necessary to perform the following tasks: 1) perform a study of the subject industry, determine the possibility of using neural networks to solve the problem of classifying rolled metal defects; 2) build a neural network model suitable for solving the problem of classifying visible defects in rolled metal products; 3) generate training, test and validation samples based on the database of hot rolled metal surface defects provided by Northeastern University (NEU); perform augmentation of the generated samples; 4) design and implement a defect classification system; 5) conduct testing and computational experiments. As a result of the work, a software system was developed for the classification of rolled metal defects based on neural network technologies, which is capable of classifying a defect in an image with an accuracy of at least 90% in less than 1 s of time.en
dc.identifier.citationОстровська К. Ю., Балакін В. Ф., Черський С. С. Використання нейромережевих технологій для вирішення задачі класифікації дефектів металопрокату. Сучасні проблеми металургії. Дніпро, 2023. № 26. C. 84–98. DOI: 10.34185/1991-7848.2023.01.08.uk_UA
dc.identifier.doi10.34185/1991-7848.2023.01.08
dc.identifier.issn1991-7848 (Print)
dc.identifier.issn2707-9457 (Online)
dc.identifier.urihttps://journals.nmetau.edu.ua/index.php/mpm/issue/view/134en
dc.identifier.urihttps://crust.ust.edu.ua/handle/123456789/17451en
dc.language.isouk
dc.publisherУкраїнський державний університет науки і технологій, ННІ «Інститут промислових та бізнес технологій», ІВК «Системні технології»uk_UA
dc.subjectнейромережаuk_UA
dc.subjectпрограмна системаuk_UA
dc.subjectкласифікаціяuk_UA
dc.subjectдефектuk_UA
dc.subjectметалопрокатuk_UA
dc.subjectаугментаціяuk_UA
dc.subjectAPIen
dc.subjectweb-інтерфейсuk_UA
dc.subjectRESTen
dc.subjectMobileNeten
dc.subjectInceptionV3en
dc.subjectPythonen
dc.subjectDjango web/rest frameworken
dc.subjectJavaScripten
dc.subjectBootstrapen
dc.subjectнабір данихuk_UA
dc.subjectдатасетuk_UA
dc.subjectneural networken
dc.subjectsoftware systemen
dc.subjectclassificationen
dc.subjectdefecten
dc.subjectrolled metalen
dc.subjectaugmentationen
dc.subjectweb interfaceen
dc.subjectdataseten
dc.subjectКІТСuk_UA
dc.subjectКТТАМПuk_UA
dc.subject.classificationTECHNOLOGY::Information technologyen
dc.titleВикористання нейромережевих технологій для вирішення задачі класифікації дефектів металопрокатуuk_UA
dc.title.alternativeThe Use of Neural Network Technologies to Solve the Problem of Classification of Rolled Metal Defectsen
dc.typeArticleen
Files
Original bundle
Now showing 1 - 1 of 1
Thumbnail Image
Name:
Ostrovska.pdf
Size:
967.47 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Download
License bundle
Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
license.txt
Size:
1.71 KB
Format:
Item-specific license agreed upon to submission
Description:
Download
Collections
№ 26 (СПМ)
Статті КТТАМП (ДМетІ НФ)
Статті КІТС (ДМетІ)