Разработка алгоритма распознавания изображений для автоматизированной системы контроля дефектов стеклоткани на основе методов машинного обучения

Аннотация

Казначеева А.А., Власенко О.М., Захаркина С.В., Гончарова Е.Б.

Дата поступления статьи: 19.02.2025

В статье предложен алгоритм определения дефектов стеклоткани с помощью методов машинного обучения. Рассмотрены различные типы архитектур нейронных сетей, такие как модели с частотой срабатывания нейронов, сеть Хопфилда, ограниченная машина Больцмана, сверточные нейронные сети. Для разработки алгоритма выбрана сверточная нейронная сеть. В результате тестирования программы нейросеть отработала корректно с высоким показателем процента обучения.

Ключевые слова: стеклоткань, дефекты, машинное обучение, сверточные нейронные сети, тестирование, точность

1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ

2.6.16 - Технология производства изделий текстильной и легкой промышленности

.