Применение нейросетевых технологий в задачах контроля качества изделий текстильной промышленности

Аннотация

Казначеева А.А., Власенко О.М., Захаркина С.В., Ступак М.М.

Дата поступления статьи: 05.12.2023

Рассмотрена задача разработки интеллектуальной автоматизированной системы обнаружения дефектов текстильных материалов. Проведен анализ алгоритмов машинного обучения и глубокого обучения применительно к решению задачи контроля качества изделий. Рассмотрена реализация искусственной нейронной сети, реализованной в микрокомпьютере Raspberry Pi и получающей набор входных данных в виде большого потока изображений от высокоскоростной цифровой камеры. Описываются этапы создания модели на языке Python с применением библиотек TensorFlow и Keras. Процесс разработки включает подготовку исходных данных, предназначенных для обучения и тестирования системы, а также проверку работы полученной нейросети, заключающейся в распознавании изображений дефектов на ткани по классификационным признакам.

Ключевые слова: машинное обучение, нейронная сеть, изображения дефектов, текстильный материал, обучение, тестирование, точность

1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ

2.6.16 - Технология производства изделий текстильной и легкой промышленности

.