Вдосконалення методів виявлення помилок під час 3D-друку за рахунок дистиляції знань та застосування нечіткої логіки
Вантажиться...
Дата
2026
Автори
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
Кваліфікаційна робота містить: 87 стор., 24 рис., 11 табл., 31 джерел.
3D-друк має значну частоту браку, проте експериментального порівняння сучасних методів виявлення помилок в однакових умовах не виконувалося.
Метою роботи є порівняння та вдосконалення цих методів. Об’єкт дослідження – процес 3D-друку, виникнення помилок і браку під час нього; предмет – методи виявлення помилок під час 3D-друку та їх удосконалення.
Для досягнення мети розв’язано такі задачі: проаналізовано джерела та публічні набори даних; сформовано власний набір відео; реалізовано підготовку відеопотоку, методи трекінгу меж деталі й розпізнавання спагеті; розроблено вдосконалення – поєднання трекерів меж нечіткою логікою з
голосуванням більшості та дистиляцію YOLOv2 (Obico) у моделі-учні YOLO-nano; експериментально порівняно методи за різної частоти кадрів.
Результати. Експериментально визначено, що методи трекінгу меж за коректного підбору параметрів конкурентоспроможні з розпізнаванням спагеті. Запропоноване голосування більшості зменшує кількість хибних спрацьовувань без втрати швидкості реакції. Дистиляція знань не дала приросту якості, ймовірно через відмінність архітектури учителя й учнів. Окремі результати апробовано на XXIII Всеукраїнській науково-практичній конференції «Теоретичні і прикладні проблеми фізики, математики та інформатики».
Опис
Ключові слова
3D-друк, виявлення помилок 3d-друку, комп’ютерний зір, трекінг об’єкта, yolo, дистиляція знань, нечітка логіка, смужкова фотографія
Бібліографічний опис
Голуб, М. В. Вдосконалення методів виявлення помилок під час 3D-друку за рахунок дистиляції знань та застосування нечіткої логіки : дипломна робота ... бакалавра : 113 Прикладна математика / Голуб Михайло Вікторович. – Київ, 2026. – 87 с.