Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал:
http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/51640
| Назва: | Розробка та дослідження автоматизованої системи для контролю якості волокна за зображеннями із застосуванням нейромережевого аналізу |
| Інші назви: | Development and research of an automated system for fibre quality control by images using neural network analysis |
| Автори: | Стухляк, Данило Петрович Ярощук, Д. М. Stukhliak, D. P. Yaroshchuk, D. M. |
| Приналежність: | Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, Україна |
| Бібліографічний опис: | Стухляк Д. П. Розробка та дослідження автоматизованої системи для контролю якості волокна за зображеннями із застосуванням нейромережевого аналізу / Данило Петрович Стухляк, Д. М. Ярощук // Матеріали ⅩⅣ МНТКМУС „Актуальні задачі сучасних технологій“, 11-12 грудня 2025. — Т. : ФОП Паляниця В.А., 2025. — С. 351–353. — (Комп’ютерно-інформаційні технології та системи зв’язку). |
| Бібліографічне посилання: | Стухляк Д. П., Ярощук Д. М. Розробка та дослідження автоматизованої системи для контролю якості волокна за зображеннями із застосуванням нейромережевого аналізу // Матеріали ⅩⅣ МНТКМУС „Актуальні задачі сучасних технологій“, Тернопіль, 11-12 грудня 2025. 2025. С. 351–353. |
| Bibliographic citation (APA): | Stukhliak, D. P., & Yaroshchuk, D. M. (2025). Rozrobka ta doslidzhennia avtomatyzovanoi systemy dlia kontroliu yakosti volokna za zobrazhenniamy iz zastosuvanniam neiromerezhevoho analizu [Development and research of an automated system for fibre quality control by images using neural network analysis]. Proceedings of the ⅩⅣ International Scientific and Technical Conference of Young Scientists and Students “Current Issues of Modern Technologies”, 11-12 December 2025, Ternopil, 351-353. PE Palianytsia V.A.. [in Ukrainian]. |
| Bibliographic citation (CHICAGO): | Stukhliak D. P., Yaroshchuk D. M. (2025) Rozrobka ta doslidzhennia avtomatyzovanoi systemy dlia kontroliu yakosti volokna za zobrazhenniamy iz zastosuvanniam neiromerezhevoho analizu [Development and research of an automated system for fibre quality control by images using neural network analysis]. Proceedings of the ⅩⅣ International Scientific and Technical Conference of Young Scientists and Students “Current Issues of Modern Technologies” (Tern., 11-12 December 2025), pp. 351-353 [in Ukrainian]. |
| Є частиною видання: | Матеріали ⅩⅣ Міжнародної науково-технічної конференції молодих учених та студентів „Актуальні задачі сучасних технологій“, 2025 Proceedings of the ⅩⅣ International Scientific and Technical Conference of Young Scientists and Students “Current Issues of Modern Technologies”, 2025 |
| Конференція/захід: | ⅩⅣ Міжнародна науково-технічна конференція молодих учених та студентів „Актуальні задачі сучасних технологій“ |
| Журнал/збірник: | Матеріали ⅩⅣ Міжнародної науково-технічної конференції молодих учених та студентів „Актуальні задачі сучасних технологій“ |
| Дата публікації: | 11-гру-2025 |
| Дата внесення: | 19-лют-2026 |
| Видавництво: | ФОП Паляниця В.А. PE Palianytsia V.A. |
| Місце видання, проведення: | Тернопіль Ternopil |
| Часове охоплення: | 11-12 грудня 2025 11-12 December 2025 |
| УДК: | 004.8 677.021.124 677.017 |
| Кількість сторінок: | 3 |
| Діапазон сторінок: | 351-353 |
| Початкова сторінка: | 351 |
| Кінцева сторінка: | 353 |
| URI (Уніфікований ідентифікатор ресурсу): | http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/51640 |
| ISBN: | 978-614-8751-08-1 |
| Власник авторського права: | © Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, 2025 |
| Перелік літератури: | 1. Lawrence C. A. Fundamentals of Spun Yarn Technology. Boca Raton: CRC Press, 2003. 736 p. 2. Pereira F., et al. Yarn quality analysis by using computer vision and deep learning. Textile Research Journal. 2025. Vol. 95, No. X. – P. 1–15. 3. Jansen K. Image-Based Condition Monitoring of Air-Jet Spinning Machines Using Deep Neural Networks : Master’s thesis. – University of Borås, 2024. – 92 p. 4. Mao M., et al. YOLO Object Detection for Real-Time Fabric Defect Inspection: A Review // Sensors. – 2025. – Vol. 25, No. 7. – Article 2270. 5. Zhou L., et al. DCFE-YOLO: A novel fabric defect detection method. PLOS ONE. 2025. Vol. 20, No. X. e0314525. 6. Dai J., et al. PHL-YOLO: a real-time lightweight yarn inspection method // Journal of Real-Time Image Processing. 2025. (ahead of print). 7. Özek A. Artificial Intelligence Driving Innovation in Textile Defect Detection and Quality Assurance. AI. – 2025. – Vol. 5, No. 2. – P. 1–25. 8. Application of AI and ML in Quality Control Department of Textile and Apparel Industry. Proceedings of International Conference on Textile and Apparel Engineering. 2024. P. 45–54. 9. Deep Learning Approach for Predicting the Physical Properties of Air-Jet Textured Yarn with PET/PTT Bicomponent Fiber // Textile Research Journal. 2023. Vol. 93, No. X. P. 1–12. 10. Application of Neural Network to Predict the Properties of Air-Jet Spun Yarns. Indian Journal of Fibre & Textile Research. 2017. Vol. 42, No. X. P. 210–218. 11. Prediction of Air-Jet Textured Yarn Properties Using Statistical Method and Neural Network. Fibres & Textiles in Eastern Europe. 2012. Vol. 20, No. X. P. 29–35. |
| References: | 1. Lawrence C. A. Fundamentals of Spun Yarn Technology. Boca Raton: CRC Press, 2003. 736 p. 2. Pereira F., et al. Yarn quality analysis by using computer vision and deep learning. Textile Research Journal. 2025. Vol. 95, No. X, P. 1–15. 3. Jansen K. Image-Based Condition Monitoring of Air-Jet Spinning Machines Using Deep Neural Networks : Master’s thesis, University of Borås, 2024, 92 p. 4. Mao M., et al. YOLO Object Detection for Real-Time Fabric Defect Inspection: A Review, Sensors, 2025, Vol. 25, No. 7, Article 2270. 5. Zhou L., et al. DCFE-YOLO: A novel fabric defect detection method. PLOS ONE. 2025. Vol. 20, No. X. e0314525. 6. Dai J., et al. PHL-YOLO: a real-time lightweight yarn inspection method, Journal of Real-Time Image Processing. 2025. (ahead of print). 7. Özek A. Artificial Intelligence Driving Innovation in Textile Defect Detection and Quality Assurance. AI, 2025, Vol. 5, No. 2, P. 1–25. 8. Application of AI and ML in Quality Control Department of Textile and Apparel Industry. Proceedings of International Conference on Textile and Apparel Engineering. 2024. P. 45–54. 9. Deep Learning Approach for Predicting the Physical Properties of Air-Jet Textured Yarn with PET/PTT Bicomponent Fiber, Textile Research Journal. 2023. Vol. 93, No. X. P. 1–12. 10. Application of Neural Network to Predict the Properties of Air-Jet Spun Yarns. Indian Journal of Fibre & Textile Research. 2017. Vol. 42, No. X. P. 210–218. 11. Prediction of Air-Jet Textured Yarn Properties Using Statistical Method and Neural Network. Fibres & Textiles in Eastern Europe. 2012. Vol. 20, No. X. P. 29–35. |
| Тип вмісту: | Conference Abstract |
| Розташовується у зібраннях: | ⅩⅣ Міжнародна науково-технічна конференція молодих учених та студентів „Актуальні задачі сучасних технологій“ (2025) |
Файли цього матеріалу:
| Файл | Опис | Розмір | Формат | |
|---|---|---|---|---|
| ISTCYSS_2025_Stukhliak_D_P-Development_and_research_351-353.pdf | 899,42 kB | Adobe PDF | Переглянути/відкрити | |
| ISTCYSS_2025_Stukhliak_D_P-Development_and_research_351-353__COVER.png | 478,02 kB | image/png | Переглянути/відкрити |
Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.