Details

Цель данной работы состоит в проведении анализа работ, посвященных обработке изображений в контексте выявления и интерпретации дефектов, а также проведение работ по выявлению зависимостей между качеством изображений дефектограмм и вероятностью достоверного определения и классификации дефектов, и, как следствие, влияния обработки изображений дефектограмм разного качества на необходимую минимальную производительность системы. Для выполнения поставленной цели были решены следующие задачи: 1. Проведение обзора литературы, описывающего существующие системы поддержки принятия решений 2. Изучение этапов проведения контроля деталей на примере электросварных прямошовных труб, изготовленных по ГОСТ 10704-91. 3. Исследование этапов обучения нейронной сети, проведение сбора исходных данных, необходимых для обучения. 4. Проведение обучения нейронной сети и проведение анализа качества обучения. 5. Рассмотрение вопросов применения полученных результатов.

The aim of this work is to conduct an analysis of studies devoted to image processing in the context of detecting and interpreting defects, as well as to investigate the relationship between the quality of defectogram images and the probability of accurate detection and classification of defects. As a result, the study also examines how processing images of different quality affects the minimum required performance of the system. To achieve this goal, the following tasks were accomplished: 1. Conducting a literature review describing existing decision support systems. 2. Studying the stages of part inspection using the example of electric resistance welded (ERW) longitudinal seam pipes manufactured according to GOST 10704-91. 3. Researching the stages of neural network training and collecting the initial data required for training. 4. Training the neural network and conducting an analysis of training quality. 5. Considering the application of the obtained results.