Детальная информация
Название | Разработка системы распознавания визуальных образов с помощью нейросетевых алгоритмов как элемента контроля качества на производстве: выпускная квалификационная работа магистра: направление 01.04.03 «Механика и математическое моделирование» ; образовательная программа 01.04.03_03 «Механика и цифровое производство» |
---|---|
Авторы | Оленчук Дмитрий Леонидович |
Научный руководитель | Иванов Владимир Михайлович |
Другие авторы | Перец Дмитрий Сергеевич |
Организация | Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Физико-механический институт |
Выходные сведения | Санкт-Петербург, 2024 |
Коллекция | Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция |
Тематика | компьютерное зрение; анализ; распознавание; качество; машинное обучение; нейронные сети; computer vision; analysis; recognition; quality; machine learning; neural networks |
Тип документа | Выпускная квалификационная работа магистра |
Тип файла | |
Язык | Русский |
Уровень высшего образования | Магистратура |
Код специальности ФГОС | 01.04.03 |
Группа специальностей ФГОС | 010000 - Математика и механика |
DOI | 10.18720/SPBPU/3/2024/vr/vr24-4235 |
Права доступа | Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование) |
Дополнительно | Новинка |
Ключ записи | ru\spstu\vkr\31227 |
Дата создания записи | 06.08.2024 |
Разрешенные действия
–
Действие 'Загрузить' будет возможно после подготовки администраторами необходимых файлов
Группа | Анонимные пользователи |
---|---|
Сеть | Интернет |
В данной работе разработана система распознавания образов в видеопотоке с помощью нейросетевых алгоритмов на основе записей компонентов изделий. Определён алгоритм обучения и оценки работы нейросетевой модели. Результатом работы алгоритма является заключение о соответствии или несоответствии набора компонентов, находящихся в поле зрения камеры, загруженной в память компьютера спецификации изделия. Проведен анализ результатов, полученных в ходе экспериментов.
This work presents a system for recognizing patterns in a video stream using neural network algorithms based on recordings of production components. The algorithm for training and evaluating the neural network model has been defined. The result of the algorithms operation is a conclusion that set of components located within the camera’s view field complies or doesn’t comply with the product specification pre-loaded into the computer memory. An analysis of the results obtained during the experiments has been conducted.
Место доступа | Группа пользователей | Действие |
---|---|---|
Локальная сеть ИБК СПбПУ | Все |
|
Интернет | Авторизованные пользователи СПбПУ |
|
Интернет | Анонимные пользователи |
|
Количество обращений: 0
За последние 30 дней: 0