Секція 6. Новітні технології у проектуванні роботизованих систем в неруйнівному контролі, технічній та медичній діагностиці
Постійне посилання зібрання
Переглянути
Перегляд Секція 6. Новітні технології у проектуванні роботизованих систем в неруйнівному контролі, технічній та медичній діагностиці за Назва
Зараз показуємо 1 - 9 з 9
Результатів на сторінці
Налаштування сортування
Документ Відкритий доступ Analysis of the efficiency of automated material type classification methods(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2022) Nakonechnyi, M. V.Methods of automated types of material determination are considered in the work. Several approaches are considered that use different methods, in particular, contact and non-contact. An algorithm of a system capable of classifying objects by different types of materials in real time using laser thermography and a classifier based on machine learning is proposed.Документ Відкритий доступ Автоматизований ультразвуковий контроль рейок(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2022) Ванджура, А. Р.; Лисенко, Ю. Ю.Cтаття присвячена огляду останніх досягнень у використанні сучасних ультразвукових систем автоматизованого контролю рейок залізничних колій. Наведено огляд новітніх ультразвукових систем, а також тенденції та напрямки розвитку ультразвукової дефектоскопії з точки зору можливостей автоматизації рутинного інспектування об’єктів та прийняття рішень після нього.Документ Відкритий доступ Використання маніпуляторів в ультазвуковому неруйнівному контролі(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2022) Пітух, І. О.; Галаган, Р. М.Стаття присвячена аналізу використання маніпуляторів в ультразвуковому неруйнівному контролі. Розглянуто такі теми як: що таке маніпулятор, чому їх варто використовувати в неруйнівному контролі, їх переваги та майбутні перспективи.Документ Відкритий доступ Використання мережі U-NET для підвищення ефективності автоматизованої сегментації ультразвукових знімків(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2022) Заболуєва, М. Ю.; Момот, А. С.У статті розглядаються шляхи вирішення задач сегментації ультразукових знімків. Розглянуто архітектури згорткових нейронних мереж. Проаналізовано ефективність даних моделей та запропоновано перспективну модель для якісної обробки ультразвукових зображень. Проведено аналіз результатів сегментації з використанням мережі U-Net в задачі опрацювання медичних знімків.Документ Відкритий доступ Моделювання процесу відновлення повної фази сигналу при двокоординатній реєстрації інформації в системах автоматизованого неруйнівного контролю(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2022) Малько, В. П.Розглянуто підсистему координатної реєстрації положення датчиків в системах автоматизованого неруйнівного контролю, яка реалізує акустичний фазовий метод вимірювання відстаней. Досліджено процес відновлення повної фази сигналу, який поширюється вздовж вимірюваної відстані, що ґрунтується на багаточастотному фазовому методі та представленні результатів фазових вимірювань в числовій системі залишкових класів. Проведено моделювання процесу відновлення повної фази сигналу та координат датчика.Документ Відкритий доступ Неруйнівний контроль витоку рідин в трубопроводі(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2022) Нижник, Ю. М.Стаття присвячена аналізу використання фізичного явища акустичної емісії для контролю магістральних трубопроводів. У роботі виконано порівняльний аналіз двох найпоширеніших методів контролю існуючих магістральних трубопроводів, показані їх основні переваги та недоліки, а також перспектива застосування одного виду контролю в порівнянні з іншим. Наведені зображення пристроїв для проведення контролю магістральних трубопроводів кожним з методів.Документ Відкритий доступ Огляд ефективності архітектур нейронних мереж для автоматизованої сегментації зображень(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2022) Стешенко, Я. В.; Момот, А. С.Проведено огляд різних архітектур нейронних мереж для сегментації зображень. Проаналізовано переваги і недоліки різні моделей для задач сегментації. Розглянуто переваги використання архітектури DoubleU-Net. Запропоновано використання архітектури DoubleU-Net в задачах сегментації зображень, як найкращу за показниками ефективності на сьогоднішній день.Документ Відкритий доступ Підвищення ефективності автоматизованого розпізнавання об’єктів на термограмах із використанням моделі YOLOX(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2022) Складчиков, І. О.; Момот, А. С.В роботі розглянуто перспективний підхід до підвищення ефективності автоматизованих систем теплового відеонагляду. В якості методу автоматизації процесу детектування об’єктів на термограмах запропоновано використовувати глибинне навчання. Описано сучасну модель для детектування об’єктів YOLOX. Вказану модель реалізовано із використанням фреймворку Tensorflow та навчено на наборі інфрачервоних зображень від компанії FLIR. За результатами навчання моделі для розпізнавання 4 класів об’єктів на термограмах отримано значення mAP на рівні 55%. Проаналізовано переваги та недоліки даної розробки. Визначено шляхи подальшого вдосконалення запропонованого методу.Документ Відкритий доступ Ультразвукова система автоматизованого контролю елементів трубопроводу(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2022) Бердичевський, Д. В.; Богдан, Г. А.Бердичевський Д.В. Ультразвукова система автоматизованого контролю елементів трубопроводу / Д.В. Бердичевський, Г.А. Богдан // XVIII Науково-практична конференція студентів, аспірантів та молодих вчених “Ефективність та автоматизація інженерних рішень у приладобудуванні”, 06-07 грудня 2022 р, м. Київ, Україна : збірник праць конференції. – Київ : КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2022. – С. 199-201. – Бібліогр.: 3 назви.