Ты никогда не решишь проблему, если будешь думать так же, как те, кто ее создал.

Альберт Эйнштейн

 

Связь с редакцией
Рассылка новостей

Автоматизированная система визуального контроля качества изделий по полутоновым изображениям

Автоматизированная система визуального контроля качества изделий по полутоновым изображениям разработана для применения в потоке при ограниченных вычислительных ресурсах и заданном времени выдачи решения. Предобработка выделяет область изделия (ROI) и нормализует яркость, после чего используются три прикладные ветви распознавания. Для отбраковки литых деталей применяется быстрый маршрут на компактных признаках текстуры и формы (LBP и геометрические характеристики силуэта) с линейным классификатором. Для шестиклассовой классификации поверхностных дефектов используется малая сверточная нейросеть. Поиск аномалий без разметки реализован сверточным автоэнкодером. Показана потенциальная применимость решения для on-line сортировки и отбраковки изделий в поточном режиме.

Аффилиация авторов
Краснов Андрей Евгеньевич – канд. техн. наук, д-р физ.-мат наук, доцент,
Турчинский Кирилл Александрович – аспирант, Российский государственный социальный университет.
E-mail: krasnovmgutu@yandex.ru; turchinskii.kirill@gmail.com

Список литературы
1. Bai J., Zhou J., Xie S., et al. Surface defect detection methods for industrial products with deep learning: A review // Engineering Applications of Artificial Intelligence. 2024.
2. Ma Y., Yin J., Huang F., Li Q. Surface defect inspection of industrial products with object-detection deep networks: a systematic review // Artificial Intelligence Review. 2024. Vol. 57.
3. Li X., Zheng K., Song H., et al. A survey of deep learning for industrial visual anomaly detection // Artificial Intelligence Review. 2025.
4. Roth K., Pemula L., Zepeda J., et al. Towards Total Recall in Industrial Anomaly Detection: Benchmark and Method (PatchCore) // Proc. IEEE/CVF Conf. on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR). 2022.
5. Zavrtanik V., Kristan M., Skocaj D. DRAEM: A Discriminatively Trained Reconstruction Embedding for Surface Anomaly Detection // Proc. IEEE/CVF Int. Conf. on Computer Vision (ICCV). 2021.
6. Gudovskiy D., Ishizaka S., Kozuka K. CFLOW-AD: Real-Time Unsupervised Anomaly Detection with Localization via Conditional Normalizing Flows // Proc. IEEE/CVF Winter Conf. on Applications of Computer Vision (WACV). 2022.
7. Yang C., Tang S., Jiang Q., et al. An Unsupervised Method for Industrial Image Anomaly Detection Based on Vision Transformer // Sensors. 2024. Vol. 24, № 6.

Адрес редакции: 117997, Москва, Профсоюзная ул., д. 65, оф. 360
Телефон: (926) 212-60-97.
E-mail: info@avtprom.ru или avtprom@ipu.ru

© ООО Издательский дом "ИнфоАвтоматизация", 2003-2026 гг.

Сайт «Автоматизация в промышленности» предназначен для специалистов по промышленной автоматизации: главных инженеров, главных энергетиков, главных механиков, главных метрологов, инженеров служб АСУ ТП, АСУТП, КИПиА, КИП и А, отделов метрологии, отделов автоматизации, отделов главного инженера, специалистов инжиниринговых и внедренческих фирм, менеджеров фирм системных интеграторов, преподавателей вузов, научных работников, сотрудников научно-исследовательских институтов, студентов и аспирантов.

Сайт «Автоматизация в промышленности» неразрывно связан с одноименным журналом, в котором публикуются концептуальные, научно-практические и внедренческие статьи, посвященные промышленным автоматизированным системам, системам управления бизнес-процессов, программному и алгоритмическому обеспечению, техническим средствам автоматизации, вопросам сертификации, описанию промышленных стандартов, а также обзоры зарубежной прессы.

В каждом номере проводится обсуждение актуальных тем по проблемам создания и применения следующего инструментария: интегрированные АСУ, MES, АСУ П, АСУ ТП, SCADA, АСКУЭ, EAM, ТОИР, ERP, LIMS, ЛИУС, распределенные системы управления, РСУ, система управления качеством выпускаемой продукции, промышленные тренажеры, современные методы и алгоритмы управления и моделирования, коммуникационные средства, GSM–связь, РС-совместимые контроллеры, ПК, человеко-машинный интерфейс, встраиваемые системы, Web-технологии, HTML-технологии, числовое программное управление, ЧПУ, виртуальные приборы, виртуальное измерение, беспроводная связь, имитационное моделирование, Ethernet, Internet-технологии, Industry 4.0, Интернет вещей, промышленный Интернет вещей, IIoT, IoT, Четвертая промышленная революция, навигационные системы, роботы, датчики, сенсоры, диагностика клапанов, водоподготовка, экологические системы, производственная безопасность, идентификация, RFID-технологии, машинное зрение, промышленные сети, средства промышленного монтажа, корпуса и конструктивные решения, пневмоавтоматика, ПЛК, программируемые логические контроллеры, интеллектуальные датчики, сервосистемы, системы поддержки принятия решений и т.д.

Вниманию читателей предлагаются подборки по автоматизации следующих отраслей промышленности и народного хозяйства: металлургия, нефтегазовая отрасль, химическая промышленность, транспорт, сельское хозяйство, комбикормовая и перерабатывающая промышленность, автомобилестроение, энергетика, электроэнергетика, жилищно-коммунальное хозяйство, интеллектуальное здание, умный дом, непрерывное производство (рецептурное), дискретное производство, пищевая промышленность и др.

РассылкиSubscribe.Ru
Автоматизация в
промышленности