Электронный каталог

Статья

Применение нейронной сети YOLO для определения дефектов на бесшовных кольцах / И.К. Фарукшин [и др.] // Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия: Металлургия. – 2024. – Т. 24 №3. – С. 26-33: ил. - Библиогр.: 9 назв.

Цель исследования - изучить возможности применения нейронных сетей для определения дефектной продукции. В ходе исследования была изучена технология AI.SEE, проанализирована технология производства бесшовных колец (выделены недостатки производства), а также методика обучения нейронной сети YOLO. Также была поставлена и решена задача разработки модели (на основе компьютерного зрения), которая будет определять и визуализировать наличие дефекта на бесшовных кольцах. Проведенное исследование показало, что модель, обученная на готовых весах YOLO, может с высокой точностью 80…90 % определить наличие дефектов на кольцевых поковках. Использование подобной модели может значительно улучшить процессы контроля на производстве. Полученные результаты могут быть полезны для компаний, занимающихся производством колец, и способствовать повышению эффективности и надежности производственных процессов для дальнейшего внедрения подобной системы.



Ключевые слова = МЕТАЛЛУРГИЯ
Ключевые слова РП = раскатка колец
сеть нейронная сверточная (CNN)
Ключевые слова РП = детектор YOLO
Ключевые слова = МАШИННОЕ ЗРЕНИЕ
Ключевые слова РП = распознавание дефектов