ivdon3@bk.ru
Рассмотрена задача разработки интеллектуальной автоматизированной системы обнаружения дефектов текстильных материалов. Проведен анализ алгоритмов машинного обучения и глубокого обучения применительно к решению задачи контроля качества изделий. Рассмотрена реализация искусственной нейронной сети, реализованной в микрокомпьютере Raspberry Pi и получающей набор входных данных в виде большого потока изображений от высокоскоростной цифровой камеры. Описываются этапы создания модели на языке Python с применением библиотек TensorFlow и Keras. Процесс разработки включает подготовку исходных данных, предназначенных для обучения и тестирования системы, а также проверку работы полученной нейросети, заключающейся в распознавании изображений дефектов на ткани по классификационным признакам.
Ключевые слова: машинное обучение, нейронная сеть, изображения дефектов, текстильный материал, обучение, тестирование, точность
1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ , 2.6.16 - Технология производства изделий текстильной и легкой промышленности