КОНФЕРЕНЦІЇ ВНТУ електронні наукові видання, 
Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2024)

Розмір шрифта: 
РОЗРОБКА СИСТЕМИ ВИЯВЛЕННЯ АНОМАЛІЙ У ЗОБРАЖЕННЯХ В АВТОМАТИЗОВАНИХ СИСТЕМАХ КОНТРОЛЮ ЯКОСТІ
Максим Вікторович Костюшин

Остання редакція: 2024-05-19

Анотація


У цій роботі описано процес розробки системи виявлення аномалій у зображеннях в автоматизованих системах контролю якості. Системи виявлення аномалій у зображеннях використовується для підвищення ефективності автоматизованих систем контролю якості. Система включає застосування алгоритмів машинного зору та штучного інтелекту для аналізу зображень виробів на виробництві.

 

 

DEVELOPMENT OF AN ANOMALIES DETECTION SYSTEM IN IMAGES IN AUTOMATED QUALITY CONTROL SYSTEMS

Abstract

This work describes the process of developing a system for detecting anomalies in images in automated quality control systems. Image anomaly detection systems are used to increase the effectiveness of automated quality control systems. The system includes the use of machine vision and artificial intelligence algorithms to analyze images of products in production.


Ключові слова


аномалії у зображеннях; автоматизовані системи контролю якості; машинний зір; штучний інтелект; виявлення дефектів; anomalies in images; automated quality control systems; machine vision; artificial intelligence; defect detection

Посилання


М. М. Биков. Основи інтелектуальних технологій. Частина 1. Технології розпізнавання : електронний навчальний посібник комбінованого (локального та мережного) використання [Електронний ресурс] / Биков М. М., Ковтун В. В., Гаврилюк В. О. — Вінниця : ВНТУ, 2023. — 229 с. — Режим доступу: https://iq.vntu.edu.ua/method/getfile.php?fname=135189.pdf&x=1&card_id=70213&id=135189

Convolutional neural network. [Електронний ресурс] / Wikipedia. — 9 травня 2024. — Режим доступу:https://en.wikipedia.org/wiki/Convolutional_neural_network

OpenCV documentation. [Електронний ресурс] — Режим доступу: https://docs.opencv.org/4.x/

The MVTec anomaly detection dataset [Електронний ресурс] — Режим доступу: https://www.mvtec.com/company/research/datasets/mvtec-ad.


Повний текст: PDF