Определение дефектов металлической ленты с использованием нейросетевых технологий

• Номер работы:
  1386056
• Раздел:
  Все работы   →   ВКР   →   Информационное обеспечение, программирование
• Год добавления:
  05.03.2025 г.
• Объем работы:
  72 стр.
• Содержание:
  СОДЕРЖАНИЕ
  ВВЕДЕНИЕ 4
  Аналитическая часть 6
  1 Исследование проблемы определения дефектов металлической ленты 6
  1.1 Проблема определения дефектов металлической ленты 6
  1.2 Используемые технологии определения дефектов на металлических пластинах 10
  Теоретическая часть 21
  2 Глубокие нейронные сети и их структура 21
  2.1 Описание сверточных нейронных сетей 21
  2.2 Особенности используемых алгоритмов для обучения сверточных нейронных сетей 25
  2.3 Архитектура глубоких нейронных сетей 30
  2.4 Выбор инструментов разработки системы 38
  3 Разработка системы определения дефектов металлической ленты 42
  3.1 Формирование набора данных 42
  3.2 Описание используемых библиотек 44
  3.3 Реализация проектного решения 48
  3.4 Проведение эксперимента 53
  3.5 Оценка эффективности проведенного анализа 56
  4 Оценка экономической эффективности проекта 59
  4.1 Экономический эффект от внедрения 59
  4.2 Капитальные затраты на проектирование и внедрение 61
  4.3 Состав эксплуатационных расходов 64
  4.4 Экономия за счет увеличения производительности труда пользователя 66
  4.5 Расчет экономической эффективности внедрения проекта 67
  ЗАКЛЮЧЕНИЕ 69
  СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ 71
  
  
• Выдержка из работы:
  Некоторые тезисы из работы по теме Определение дефектов металлической ленты с использованием нейросетевых технологий
  Широкое применение металла связано с достаточным уровняем восприятия серьезных нагрузок. Однако любе изменение структуры материала может повлечь не просто изменения сроков использования, но и полное разрушение сооружения или оборудования с металлическими элементами
  ..................
  1.1 Проблема определения дефектов металлической ленты
  Практически все современные конструкции построены с использованием металла. Металл является частью как металлоконструкций в строительстве при возведении мостов, устройстве кровель и фасадов, так и применяется для производства деталей станков, создания металлических руд и многих других элементов для создания каркасов зданий и сооружений.
  Такое широкое применение металла связано с достаточным уровняем восприятия серьезных нагрузок. Однако любе изменение структуры материала может повлечь не просто изменения сроков использования, но и полное разрушение сооружения или оборудования с металлическими элементами.
  .....................
  13. TensorFlow. Комплексная платформа для машинного обучения [Электронный ресурс] : Официальный TensorFlow. URL: https://www.tensorflow.org/ (дата обращения 15.01.2025).
  14. Самсонкин М.О. Практикум по анализу данных на языках Python и R / О.М. Cамсонкин, М.Р. Исаева, О.А. Боюк. – М.: Прометей, 2020. – 542 с.
  15. Шолле Ф. Глубокое обучение на Python. 2-е межд. издание / Ф. Шолее. – СПб.: Питер, 2023. – 576 с.
  16. Тарик Р. Создаем нейронную сеть / Р. Тарик. – М.: Диалектика-Вильямс, 2023. – 272 с.