DOI: 10.17587/prin.11.330-334

УДК: 004.422

Особенности реализации нейронной сети для автоматизации процессов распознавания дефектов стали

P. А. Карелова, канд. пед. наук, доц. кафедры, riya2003@mail.ru, Е. Е. Игнатов, студент, levia4119@gmail.com, Нижнетагильский технологический институт (филиал) Уральского федерального университета имени первого Президента России Б. Н. Ельцина

Представлен вариант реализации нейронной сети для распознавания дефектов на изображениях листов стали. В качестве средств разработки предложены язык Python, библиотека PyTorch, среда разработки Jupyter, архитектура сверточной нейронной сети Unet. Описаны особенности анализа входных изображений листов стали, особенности реализации самой нейронной сети. Точность полученной модели — 84 %. Предложенное решение может рассматриваться как часть программно-аппаратной системы автоматизации процессов распознавания дефектов на листах металла.

Ключевые слова: цифровизация производства, нейронная сеть, дефекты стали, распозна­вание изображений, автоматизация производства, python, pytorch, архитектура unet

Стр. 330–334