Analysis of the efficiency of automated material type classification methods
| dc.contributor.author | Nakonechnyi, M. V. | |
| dc.date.accessioned | 2023-10-30T11:23:03Z | |
| dc.date.available | 2023-10-30T11:23:03Z | |
| dc.date.issued | 2022 | |
| dc.description.abstract | 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. | uk |
| dc.format.pagerange | С. 196-198 | uk |
| dc.identifier.citation | Nakonechnyi, M. V. Analysis of the efficiency of automated material type classification methods / M. V. Nakonechnyi // 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. 196-198. – Бібліогр.: 6 назв. | uk |
| dc.identifier.uri | https://ela.kpi.ua/handle/123456789/61866 | |
| dc.language.iso | uk | uk |
| dc.publisher | КПІ ім. Ігоря Сікорського | uk |
| dc.publisher.place | Київ | uk |
| dc.relation.ispartof | XVIII Всеукраїнська науково-практична конференція студентів, аспірантів та молодих вчених «Ефективність та автоматизація інженерних рішень у приладобудуванні», 6-7 грудня 2022 року, м. Київ, Україна : збірник праць конференції | uk |
| dc.subject | material classification | uk |
| dc.subject | machine learning | uk |
| dc.subject | neural networks | uk |
| dc.subject.udc | 004.032.26 | uk |
| dc.title | Analysis of the efficiency of automated material type classification methods | uk |
| dc.type | Article | uk |