Software Journal:
Theory and Applications

Подать статью

Вход Регистрация

С Новым годом!

[24.12.2020]

Уважаемые коллеги, дорогие друзья!

Примите самые искренние поздравления с Новым годом и Рождеством Христовым!

Пусть воплотятся в жизнь все ваши планы и заветные мечты, а все повороты судьбы дарят только радостные события, безграничные перспективы, мир, счастье и процветание.

И главное – будьте здоровы!

Все объявления...

Нейросетевые модели распознавания элементов сложных конструкций в системах компьютерного зрения

М.В. Сёмина (mvsyomina@gmail.com) Московский авиационный институт (национальный исследовательский университет), кафедра при-кладной информатики (студент), Москва, Россия;
Е.С. Агешин (ageshin.e@mail.ru) Московский авиационный институт (национальный исследовательский университет), кафедра тех-нологии производства двигателей летательных аппаратов (ассистент преподавателя), Москва, Россия;

В данной статье представлен эксперимент в области компьютерного зрения, направленный на автоматизирование обучения нейросети распознавать промышленные объекты на примере деталей турбонасосного агрегата ракетного двигателя РД-120. Для обучения нейронной сети использовались как набор данных, состоящий из фотографий уже существующих деталей, так и набор изображений из CAD-программы, имитирующий собой стадию проектирования требуемого изделия.

При сравнении результатов эксперимента подтвердилась гипотеза о том, что возможно обучить системы компьютерного зрения различать еще не существующие объекты на основе скриншотов их цифровых двойников (CAD-модели). Собирая необходимые данные до непосредственного производства продукта, можно добиться хороших показателей распознавания даже реального объекта с простой геометрией.

В статье представлены результаты применения такого метода в сравнении с традиционным подходом обучения, а также рассмотрены перспективы использования данной технологии в промышленности.