Полное описание

Андриянов, Никита Андреевич. Мониторинг состояния металлических изделий на основе систем компьютерного зрения = Monitoring of the condition of metal products based on computer vision systems / Н. А. Андриянов, А. А. Волненко, В. Е. Дементьев. - DOI 10.18127/j19998554-202305-07. - Текст : непосредственный // Нейрокомпьютеры: разработка, применение = Neurocomputers : международный научно-технический журнал. - 2023. - Том 25, N 5. - С. 50-57. - Библиогр. в конце ст. - ISSN 1999-8554.

ГРНТИ	УДК
28.23.37	004.032.26-049.8
28.23.15	004.93-049.8
81.09.81	620.179

Рубрики:
Нейронные сети -- Применение
Машинное зрение
Распознавание образов
Дефектоскопия

Кл.слова (ненормированные): неразрушающий контроль -- выявление дефектов -- vision transformer -- сверточные нейронные сети -- сегментация изображений -- компьютерное зрение
Аннотация: В настоящее время мониторинг различных объектов с помощью неинвазивных, т.е. без прямого контакта с объектом, методов активно развивается. Однако такой подход, во-первых, требует качественного оборудования для фото- и видеосъемки, а, во-вторых, предъявляет различные высокие требования к алгоритмам, реализующим такой мониторинг. В частности, должна быть достаточно высокая точность распознавания дефектов на изображениях металлических изделий. Тем не менее на основе подобной информационно-измерительной системы можно будет предлагать управляющие решения по замене того или иного элемента конструкции, или выявлять брак при производстве. Цель исследования - разработать алгоритмы сегментации изображений стали для повышения качества распознавания дефектов на изображениях металлических изделий за счет применения трансформерных архитектур компьютерного зрения. Предствлены алгоритмы сегментации изображений стали на основе сверточных нейронных сетей, обеспечивающих метрику Dice-score на уровне 70%. Предложено использовать архитектуру SegFormer для повышения качества сегментации. Разработан новый алгоритм обработки изображений на базе архитектуры SegFormer, позволивший увеличить метрику Dice-score до 74%. Разработанные алгоритмы распознавания дефектов стальных изделий могут быть использованы в ряде прикладных задач анализа изображений, таких как мониторинг состояний металлических конструкций, информационные системы поддержки принятия решений о замене элементов конструкции, выявление бракованных стальных изделий и другие.
Доп. точки доступа:
Волненко, А.А.
Дементьев, Виталий Евгеньевич


Нет сведений об экземплярах
Держатели документа:
Государственная публичная научно-техническая библиотека России : 123298, г. Москва, ул. 3-я Хорошевская, д. 17 (Шифр в БД-источнике (KATBW): -081410-770915)

Шифр в сводном ЭК: 6cedbc74cf3776b9a8d5d84b8f51dbae

Заказать
Заказ фрагмента документа ₽