Автоматизований контроль якості продукції за допомогою класифікатора зображень на основі нейронної мережі

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorКвітка, Олександр Олександрович
dc.contributor.authorКлименко, Дмитро Романович
dc.date.accessioned2020-01-28T08:21:20Z
dc.date.available2020-01-28T08:21:20Z
dc.date.issued2019-12
dc.description.abstractenMaster’s graduate work consists of 86 pages, 19 figures, 18 tables, 15 sources. The object of the study is an automated quality control system for productions using classifiers. The subject of the study is an automated product quality control using image classifier based on neural network. The aim of this work is the analysis of the feasibility of using machine learning technologies for quality control in manufacturing and development of a software application that implements these technologies. The result of this work is a software package that contains tools for the deployment of a quality control system and its remote monitoring and control. Relevance of work. Establishing an effective real time quality control system of products in manufacturing, built using machine learning technologies, not only allows to automate the process, but also to reduce the cost of production. The practical significance of the results. The developed software package is freely available, thus a quality control system based on a neural network can be deployed at any facility. The research of neural network models as a product quality control tool can be used to develop other software systems or as a basis for research on optimizing network structure in the context of quality control.uk
dc.description.abstractruМагистерская диссертация общим объемом 86 страниц, содержит 19 иллюстраций, 18 таблиц и 15 источников по перечню ссылок. Объект исследований. Система автоматизированного контроля качества на производствах при помощи классификаторов. Предмет исследований. Автоматизированный контроль качества продукции с помощью классификатора изображений на основе нейронной сети. Цель работы – анализ целесообразности использования технологий машинного обучения для контроля качества на производстве и построение программного приложения, реализующего указанные технологии. Результатом данной работы является разработанный программный комплекс, который содержит средства для развертки системы контроля качества и ее удаленного мониторинга и управления. Актуальность темы. Создание на предприятии системы эффективного контроля качества продукции в режиме реального времени, построенная на базе технологий машинного обучения, позволяет не только автоматизировать этот процесс, но и уменьшить себестоимость продукции. Практическое значение результатов. Разработанный программный комплекс доступен в свободном доступе, благодаря чему на любом предприятии может быть развернута система контроля качества на основе нейронной сети. Проведённая работа по исследованию моделей нейронных сетей как инструмента контроля качества продукции может быть использована для разработки других программных комплексов или как базис для исследования по оптимизации структуры сетей в контексте контроля качества.uk
dc.description.abstractukМагістерська дисертація загальним обсягом 86 сторінок, містить 19 ілюстрацій, 18 таблиць, та 15 джерел за переліком посилань. Об'єкт досліджень. Система автоматизованого контролю якості на виробництвах за допомогою класифікаторів. Предмет досліджень. Автоматизований контроль якості продукції за допомогою класифікатора зображень на основі нейронної мережі. Мета роботи – аналіз доцільності використання технологій машинного навчання для контролю якості на виробництві та побудова програмного додатку, що реалізує зазначені технології. Результатом даної роботи є розроблений програмний комплекс, який містить засоби для розгортки системи контролю якості та її віддаленого моніторингу і керування. Актуальність теми. Створення на підприємстві системи ефективного контролю якості продукції в режимі реального часу, що побудована на базі технологій машинного навчання, дозволяє не тільки автоматизувати цей процес, але й зменшити собівартість продукції. Практичне значення отриманих результатів. Розроблений програмний комплекс доступний у вільному доступі, завдяки чому на будь-якому підприємстві може бути розгорнута система контролю якості на основі нейронної мережі. Проведена робота з дослідження моделей нейронних мереж як інструменту контролю якості продукції може бути використана для розробки інших програмних комплексів або як базис для дослідження з оптимізації структури мереж в контексті контролю якості.uk
dc.format.page87 с.uk
dc.identifier.citationКлименко, Д. Р. Автоматизований контроль якості продукції за допомогою класифікатора зображень на основі нейронної мережі : магістерська дис. : 151 Автоматизація та комп’ютерно-інтегровані технології / Клименко Дмитро Романович. – Київ, 2019. – 87 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/31147
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectконтроль якостіuk
dc.subjectавтоматизаціяuk
dc.subjectмашинне навчанняuk
dc.subjectнейронні мережіuk
dc.subjecttensorflowuk
dc.subjectquality controluk
dc.subjectautomationuk
dc.subjectmachine learninguk
dc.subjectneural networksuk
dc.subjectконтроль качестваuk
dc.subjectавтоматизацияuk
dc.subjectмашинное обучениеuk
dc.subjectнейронные сетиuk
dc.titleАвтоматизований контроль якості продукції за допомогою класифікатора зображень на основі нейронної мережіuk
dc.typeMaster Thesisuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
Klymenko_magistr.docx
Розмір:
12.49 MB
Формат:
Microsoft Word XML
Опис:
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
1.71 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Магістерські роботи (КХТП)
Магістерські роботи