1. ELARTU — Інституційний репозитарій ТНТУ імені Івана Пулюя
  2. Роботи студентів
  3. Магістр
  4. 151 — автоматизація та комп’ютерно-інтегровані технології, 174 Автоматизація, комп’ютерно-інтегровані технології та робототехніка
Použijte tento identifikátor k citaci nebo jako odkaz na tento záznam: http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/51262
Full metadata record
DC poleHodnotaJazyk
dc.contributor.advisorСтухляк, Данило Петрович-
dc.contributor.advisorStukhliak, Danylo-
dc.contributor.authorЯрощук, Дмитро Миколайович-
dc.contributor.authorYaroshchuk, Dmytro-
dc.date.accessioned2026-01-09T20:19:51Z-
dc.date.available2026-01-09T20:19:51Z-
dc.date.issued2025-12-26-
dc.identifier.citationЯрощук Д.М. – Розробка та дослідження автоматизованої системи для контролю якості волокна за зображеннями із застосуванням нейромережевого аналізу: кваліфікаційна робота магістра за спеціальністю „174 — автоматизація, комп’ютерно-інтегровані технології та робототехніка“ / Д.М. Ярощук, — Тернопіль : ТНТУ, 2025. — 70 с.uk_UA
dc.identifier.urihttp://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/51262-
dc.descriptionРоботу виконано на кафедрі комп’ютерно-інтегрованих технологій Тернопільського національного технічного університету імені Івана Пулюя Міністерства освіти і науки України. Захист відбудеться 26 грудня 2025 р. о 09 .00 годині на засіданні екзаменаційної комісії № 21 у Тернопільському національному технічному університеті імені Івана Пулюя за адресою: 46001, м. Тернопіль, вул. Руська, 56, навчальний корпус №1, ауд. 505uk_UA
dc.description.abstractЯрощук Д.М. – Розробка та дослідження автоматизованої системи для контролю якості волокна за зображеннями із застосуванням нейромережевого аналізу. 174 – «Автоматизація, комп’ютерно-інтегровані технології та робототехніка» – Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя. – Тернопіль, 2025. У роботі розроблено підхід до моніторингу стану повітряно-струменевої прядильної машини за зображеннями структури пряжі з використанням системи візуалізації та ШІ; показано, що традиційний контроль, зосереджений на діаметрі або забрудненнях, може не виявляти структурні дефекти волокон. Для навчання моделі сформовано датасет 8400 зображень (по 4200 на клас) для двох режимів тиску: 5 бар і 2 бар, а якість підтверджено випробуваннями на розрив відрізків 25 см. Застосовуючи YOLOv5, досягнуто середньої точності 98,28% (5 бар) і 96,16% (2 бар) та досліджено роботу на проміжних тисках 3–4 бар. Підхід придатний для виявлення критичних станів обладнання й подальшої інтеграції з IoT.. Yaroshchuk D. - Development and research of an automated system for fibre quality control based on images using neural network analysis. 174 – "Automation, Computer-Integrated Technologies and Robotics" – Ivan Pul'uj Ternopil National Technical University. – Ternopil, 2025. The work develops an approach to monitoring the condition of an air-jet spinning machine based on images of the yarn structure using a visualisation system and AI; it shows that traditional control, focused on diameter or contamination, may not detect structural defects in fibres. To train the model, a dataset of 8,400 images (4,200 per class) was formed for two pressure modes: 5 bar and 2 bar, and the quality was confirmed by tests on 25 cm segments. Using YOLOv5, an average accuracy of 98.28% (5 bar) and 96.16% (2 bar) was achieved, and operation at intermediate pressures of 3–4 bar was investigated. The approach is suitable for detecting critical equipment conditions and further integration with IoTuk_UA
dc.description.tableofcontentsВСТУП 7 1. АНАЛІТИЧНА ЧАСТИНА 8 1.1. Опис виробництва, та постановка задачі. 8 1.2 Процес повітряно-струменевого прядіння 10 1.3 Структура та властивості повітряно-струменевих ниток 14 1.4 Датчик якості пряжі, або очищувач пряжі 17 1.5 Штучні нейронні мережі та машинне навчання 19 1.6 Штучні нейронні мережі YOLO (You Only Look Once) 23 2 ТЕХНОЛОГІЧНА ЧАСТИНА 25 2.1 Якісні властивості та тиск орертання 26 2.2 База даних 28 2.2 Вибір структури нейронної мережі 29 3 КОНСТРУКТОРСЬКА ЧАСТИНА 31 3.1 Оцінка якості пряжі 31 3.2 Експериментальна установка для генерації зображень 32 3.3 База даних 35 4. НАУКОВО-ДОСЛІДНА ЧАСТИНА 39 4.1 Тиск прядіння та міцність нитки на розрив 39 4.2 Тиск прядіння та міцність нитки на розрив 42 4.3 Прогнозування тиску обертання 44 5. СПЕЦІАЛЬНА ЧАСТИНА 51 5.1 Попередня обробка дани 51 5.2 Оцінка 54 6 ОХОРОНА ПРАЦІ ТА БЕЗПЕКА В НАДЗВИЧАЙНИХ СИТУАЦІЯХ 56 6.1 Організація охорони праці при роботі з системою управління 56 6.2 Електробезпека 58 6.3 Розрахунок заземлення 61 ОСНОВНІ ВИСНОВКИ КВАЛІФІКАЦІЙНОЇ РОБОТИ 65 ПЕРЕЛІК ПОСИЛАНЬ 67uk_UA
dc.language.isoukuk_UA
dc.publisherТернопіль, ТНТУuk_UA
dc.subject151uk_UA
dc.subjectавтоматизація та комп’ютерно-інтегровані технологіїuk_UA
dc.subjectповітряно-струменеве прядінняuk_UA
dc.subjectдатасетuk_UA
dc.subjectміцність на розривuk_UA
dc.subjectпряжаuk_UA
dc.subjectкомп’ютерний зірuk_UA
dc.subjectштучний інтелектuk_UA
dc.subjectyolov5uk_UA
dc.subjectrobоflowuk_UA
dc.subjectair-jet spinninguk_UA
dc.subjectcomputer visionuk_UA
dc.subjectbreaking strengthuk_UA
dc.subjectyarnuk_UA
dc.subjectartificial intelligenceuk_UA
dc.subjectdatasetuk_UA
dc.subjectrobоflowuk_UA
dc.subjectyolov5uk_UA
dc.titleРозробка та дослідження автоматизованої системи для контролю якості волокна за зображеннями із застосуванням нейромережевого аналізуuk_UA
dc.title.alternativeDevelopment and research of an automated system for fibre quality control based on images using neural network analysisuk_UA
dc.typeMaster Thesisuk_UA
dc.rights.holder© Ярощук Д.М., 2025uk_UA
dc.contributor.committeeMemberМедвідь, Володимир Романович-
dc.contributor.committeeMemberMedvid, Volodymyr-
dc.coverage.placenameТернопільський національний технічний університет ім. І. Пулюя, Факультет прикладних інформаційних технологій та електроінженерії. Кафедра комп’ютерно-інтегрованих технологійuk_UA
dc.format.pages70-
dc.subject.udc681.5:004.93:004.032.26uk_UA
thesis.degree.grantorЕК №21, 2025 р.-
dc.relation.references1. Pereira F., Macedo A., Pinto L., Soares F., Vasconcelos R., Carvalho V., Machado J. Intelligent Computer Vision System for Analysis and Characterization of Yarn Quality // Electronics. – 2023. – Vol. 12, № 1. – Art. 236. – DOI: 10.3390/electronics12010236. – URL: https://www.mdpi.com/2079-9292/12/1/236uk_UA
dc.relation.references2. Caldas P., Sousa F., Pereira F. та ін. Automatic System for Yarn Quality Analysis by Image Processing // Journal of the Brazilian Society of Mechanical Sciences and Engineering. – 2022. – Vol. 44. – Art. 565. – DOI: 10.1007/s40430-022-03875-3. – URL: https://link.springer.com/article/10.1007/s40430-022-03875uk_UA
dc.relation.references3. Idzik M. та ін. Real-Time Prediction of the Yarn Break Position Using Vibration Measurement // Sensors. – 2025. – Vol. 25, № 2. – Art. 299. – DOI: 10.3390/s25020299. – URL: https://www.mdpi.com/1424-8220/25/2/299.uk_UA
dc.relation.references4. Stukhliak P., Martsenyuk V., Totosko O., Stukhlyak D., Didych I. The use of neural networks for modeling the thermophysical characteristics of epoxy composites treated with electric spark water hammer / P. Stukhliak, V. Martsenyuk, O. Totosko, D. Stukhlyak, I. Didych // CEUR Workshop Proceedings. – 2024. – Vol. 3742. – P. 13–24.uk_UA
dc.relation.references5. Stukhliak P., Yasniy O., Totosko O., Stukhliak D. Prediction of antifriction characteristics of epoxyfuran coatings using an artificial neural network / P. Stukhliak, O. Yasniy, O. Totosko, D. Stukhliak // Smart Innovations in Energy and Mechanical Systems. SIEMS 2025 / ed. by D. Pavlenko, P. Tryshyn, N. Honchar, O. Kozlova. – Cham : Springer, 2025. – (Lecture Notes in Networks and Systems ; vol. 1480). – URL: https://doi.org/10.1007/978-3-031-95191-6_21uk_UA
dc.relation.references6. Halenar I. та ін. Machine Condition Monitoring System Based on Edge Computing and Artificial Intelligence // Sensors. – 2024. – Vol. 25, № 1. – Art. 180. – DOI: 10.3390/s25010180. – URL: https://www.mdpi.com/1424-8220/25/1/180.uk_UA
dc.relation.references7. Totosko O. Usage of neural networks for analysis and processing of experimental research of composite materials / Oleg Totosko, Danylo Stukhliak, Petro Stukhliak // Scientific Journal of TNTU. — Tern. : TNTU, 2025. — Vol 118. — No 2. — P. 42–55.uk_UA
dc.relation.references8. Stukhliak P., Totosko O., Stukhlyak D., Vynokurova O., Lytvynenko I. Use of neural networks for modelling the mechanical characteristics of epoxy composites treated with electric spark water hammer / P. Stukhliak, O. Totosko, D. Stukhlyak, O. Vynokurova, I. Lytvynenko // CEUR Workshop Proceedings. – 2023. – Vol. 3895 : Proc. of the 4th International Workshop on Information Technologies: Theoretical and Applied Problems (ITTAP-2024). – P. 23–25.uk_UA
dc.relation.references9. Stukhliak P., Totosko O., Vynokurova O., Stukhlyak D. Investigation of tribotechnical characteristics of epoxy composites using neural networks / P. Stukhliak, O. Totosko, O. Vynokurova, D. Stukhlyak // CEUR Workshop Proceedings. – 2024. – Vol. 3842 : Proc. of the 1st International Workshop on Bioinformatics and Applied Information Technologies (BAIT 2024). – P. 157–170.uk_UA
dc.relation.references10. Ясній О. П. Застосування нейромережевого моделювання до діаграм втомного руйнування / О. П. Ясній, І. С. Дідич // Збірник тез доповідей Ⅷ Міжнародної науково-технічної конференції молодих учених та студентів „Актуальні задачі сучасних технологій“, 27-28 листопада 2019 року. — Т. : ТНТУ, 2019. — Том 1. — С. 38. — (Нові матеріали, міцність і довговічність елементів конструкцій).uk_UA
dc.relation.references11. zevedo J., Ribeiro R., Matos L. M., Sousa R., Silva J., Pilastri A., Cortez P. Predicting Yarn Breaks in Textile Fabrics: A Machine Learning Approach // Procedia Computer Science. – 2022. – Vol. 207. – P. 2301–2310. – DOI: 10.1016/j.procs.2022.09.289. – URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1877050922011772.uk_UA
dc.relation.references12. Капаціла Р. І. Сучасний стан досліджень в області оптичного розпізнавання образів / Р. І. Капаціла // Матеріали Ⅸ Всеукраїнської студентської науково-технічної конференції „Природничі та гуманітарні науки. Актуальні питання“, 20–21 квітня 2016 року. – Т. : ТНТУ, 2016. – Т. 1. – С. 61–62. – (Секція: Інформаційні технології).uk_UA
dc.relation.references13. Dipto A. R. та ін. Prediction of Yarn Fineness Using Computer Vision [Електронний ресурс]. – 2024. – DOI: 10.1145/3704522.3704551.uk_UA
dc.relation.references14. Metin A., Bilgin T. T. Automated Machine Learning for Fabric Quality Prediction: A Comparative Analysis // PeerJ Computer Science. – 2024. – Vol. 10. – Art. e2188. – DOI: 10.7717/peerj-cs.2188. – URL: https://peerj.com/articles/cs-2188/.uk_UA
dc.relation.references15. Kahraman Y., Durmuşoğlu A. Deep Learning-Based Fabric Defect Detection: A Review // Textile Research Journal. – 2023. – Vol. 93, № 5–6. – P. 1485–1503. – DOI: 10.1177/00405175221130773.uk_UA
dc.relation.references16. Капаціла Р. І. Дослідження методів та засобів розпізнавання зображень в комп’ютерних системах : автореф. дипл. роботи магістра за спец. 8.05010201 – комп’ютерні системи та мережі / Р. І. Капаціла ; Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя. – Тернопіль : ТНТУ, 2017. – 7 с.uk_UA
dc.relation.references17. Гаврилов М. В. Ідентифікація людей за фото та відео засобами Computer Vision : кваліфікаційна робота магістра за спеціальністю „125 — кібербезпека“ / М. В. Гаврилов. — Тернопіль : ТНТУ, 2022. — 96 с. 1uk_UA
dc.relation.references18. Стухляк Д. П. Вплив модифікатора 2,4‑діамінотолуену на адгезійні властивості та залишкові напруження захисних полімерних покриттів / Д. П. Стухляк // Наукові нотатки. – 2018. – Вип. 63. – С. 203–208uk_UA
dc.relation.references19. Сидорко Ю. Д., Стухляк Д. П. Розробка та дослідження автоматизованої системи керування технологічним процесом виробництва цегли на базі платформи FIT / Ю. Д. Сидорко, Д. П. Стухляк // Тези ⅩⅢ МНПК «Актуальні задачі сучасних технологій», Тернопіль, 11–12 груд. 2024 р. – 2024. – С. 396–397.uk_UA
dc.relation.references20. Нетреб’як В. І., Тотосько О. В. Дослідження автоматизованої системи розпізнавання особи за допомогою ПЛК / В. І. Нетреб’як, О. В. Тотосько // Збірник тез доповідей ⅩⅢ Міжнародної науково-практичної конференції молодих учених та студентів „Актуальні задачі сучасних технологій“, 11 грудня 2024 р. – Тернопіль : ФОП Паляниця В. А., 2024. – С. 393–395. .uk_UA
dc.contributor.affiliationТернопільський національний технічний університет ім. І. Пулюя, Факультет прикладних інформаційних технологій та електроінженерії. Кафедра комп’ютерно-інтегрованих технологійuk_UA
dc.coverage.countryUAuk_UA
Vyskytuje se v kolekcích:151 — автоматизація та комп’ютерно-інтегровані технології, 174 Автоматизація, комп’ютерно-інтегровані технології та робототехніка

Soubory připojené k záznamu:
Soubor Popis VelikostFormát 
KRM_Yaroshchuk_D_2025.pdfКваліфікаційна робота магістра2,26 MBAdobe PDFZobrazit/otevřít
Zobrazit minimální záznam Zobrazit statistiky


Všechny záznamy v DSpace jsou chráněny autorskými právy, všechna práva vyhrazena.

Nástroje administrátora