Παρακαλώ χρησιμοποιήστε αυτό το αναγνωριστικό για να παραπέμψετε ή να δημιουργήσετε σύνδεσμο προς αυτό το τεκμήριο:
http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/26885
Title: | Розроблення автоматизованого методу ідентифікації параметрів ямок в’язкого відриву поверхні руйнування високоміцних титанових сплавів |
Authors: | Чернець, Василь Сергійович Чертков, Микола Вікторович |
Bibliographic description (Ukraine): | Чернець В.С., Чертков М.В. Розроблення автоматизованого методу ідентифікації параметрів ямок в’язкого відриву поверхні руйнування високоміцних титанових сплавів: автореферат дипломної роботи магістра за спеціальністю „151 — автоматизація та комп’ютерно-інтегровані технології“/ В.С. Чернець, М.В. Чертков. — Тернопіль: ТНТУ, 2018. — 6 с. |
Issue Date: | 27-Δεκ-2018 |
Submitted date: | 27-Δεκ-2018 |
Date of entry: | 27-Δεκ-2018 |
Country (code): | UA |
Place of the edition/event: | ТНТУ |
Supervisor: | Коноваленко, Ігор Володимирович |
Committee members: | Cтухляк, Петро Данилович |
Keywords: | 151 автоматизація та комп’ютерно-інтегровані технології |
Abstract: | В роботі вирішено завдання створення автоматизованої системи технічного діагностування зображень поверхні руйнування високоміцного титанового сплаву ВТ23. Проаналізовано можливості region-based нейромереж для виявлення на зображенні об'єктів. Такі нейромережі є універсальними і можуть бути використані для пошуку практично будь-яких об'єктів: тріщин дорожнього покриття (як у наведених в огляді працях), людей, автомобілів, продуктів тощо. Особливість таких нейромереж у тому, що вони видають результат у виді прямокутної (як правило) ділянки (bounding box), у якій з високою долею ймовірності нейромережа виявила об'єкт. Нейромережі цього типу (R-CNN, YOLO, SSD тощо) показують хороший результат у реальному масштабі часу та знайшли широке застосування. Але щодо контексту вирішуваного нами завдання вони не можуть бути застосовані, так як результат у вигляді прямокутника, де нейромережа знайшла об'єкт, є дуже приблизним і не може дати потрібної для аналізу фізико-механічних властивостей матеріалу даних: площі об'єкта, його еквівалентного діаметра, нахилу тощо. В роботі апробовано нейромережу, яка із високою точністю розпізнає форму ямок в'язкого відриву. За експертною оцінкою фахівців, результат розпізнавання може бути використаний для подальшого аналізу фізико-механічних властивостей матеріалу. Зокрема, на основі результату нашої моделі легко обчислити площу ямок, їх кількість, еквівалентний діаметр, візуальну глибину, нахил тощо. |
URI: | http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/26885 |
References (Ukraine): | І. Коноваленко, П. Марущак, В. Чернець, М. Чертков Розроблення автоматизованого методу ідентифікації параметрів ямок в’язкого відриву поверхні руйнування високоміцних титанових сплавів // Матеріали VI науково-технічної конференції «Інформаційні моделі, системи та технології» Тернопільського національного технічного імені Івана Пулюя, (Тернопіль, 12 - 13 грудня 2018 р.). - Тернопіль: ТНТУ, 2018. – C. 33. |
Content type: | Master Thesis |
Εμφανίζεται στις συλλογές: | 151 — автоматизація та комп’ютерно-інтегровані технології |
Αρχεία σε αυτό το τεκμήριο:
Αρχείο | Περιγραφή | Μέγεθος | Μορφότυπος | |
---|---|---|---|---|
avtoreferat_Чернець + Чертков.pdf | 359,55 kB | Adobe PDF | Δείτε/ Ανοίξτε |
Όλα τα τεκμήρια του δικτυακού τόπου προστατεύονται από πνευματικά δικαιώματα
Εργαλεία διαχειριστή