Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал:
http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/26885
Назва: | Розроблення автоматизованого методу ідентифікації параметрів ямок в’язкого відриву поверхні руйнування високоміцних титанових сплавів |
Автори: | Чернець, Василь Сергійович Чертков, Микола Вікторович |
Бібліографічний опис: | 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. |
Дата публікації: | 27-гру-2018 |
Дата подання: | 27-гру-2018 |
Дата внесення: | 27-гру-2018 |
Країна (код): | UA |
Місце видання, проведення: | ТНТУ |
Науковий керівник: | Коноваленко, Ігор Володимирович |
Члени комітету: | Cтухляк, Петро Данилович |
Теми: | 151 автоматизація та комп’ютерно-інтегровані технології |
Короткий огляд (реферат): | 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 (Уніфікований ідентифікатор ресурсу): | http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/26885 |
Перелік літератури: | 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. |
Тип вмісту: | Master Thesis |
Розташовується у зібраннях: | 151 — автоматизація та комп’ютерно-інтегровані технології |
Файли цього матеріалу:
Файл | Опис | Розмір | Формат | |
---|---|---|---|---|
avtoreferat_Чернець + Чертков.pdf | 359,55 kB | Adobe PDF | Переглянути/відкрити |
Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.
Інструменти адміністратора