KOMPYUTER KO'RISH TEXNOLOGIYALARI VA KONVOLYUTSION NEYRON TARMOQLAR ASOSIDA SANOAT OB'EKTLARIDAGI SIRT NUQSONLARINI AVTOMATIK ANIQLASH VA TASNIFLASH TIZIMLARINI TAKOMILLASHTIRISH
Abstract
Annotatsiya: Ushbu maqolada sanoat korxonalarida ishlab chiqariladigan mahsulotlar va texnik qurilmalar sirtidagi nuqsonlarni (darzlar, qirilishlar, korroziya va geometrik o'zgarishlar) kompyuter ko'rish (Computer Vision) va chuqur o'qitish usullari yordamida avtomatik aniqlash hamda tasniflash sifatini oshirish masalalari ko'rib chiqilgan. An'anaviy vizual nazorat usullarining subyektivligi va sekinligini tahlil qilgan holda, konvolyutsion neyron tarmoqlari (CNN) va obyektlarni deteksiyalash arxitekturalariga asoslangan takomillashtirilgan yondashuv taklif etilgan.
Kalit so'zlar: Kompyuter ko'rish, konvolyutsion neyron tarmoqlar, sirt nuqsonlari, tasvirlarni segmentatsiya qilish, avtomatik sifat nazorati, obyektlarni deteksiyalash.
References
Foydalanilgan adabiyotlar ro'yxati
1. He K., Gkioxari G., Dollár P., Girshick R. Mask R-CNN // IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV). – 2017. – P. 2961–2969.
2. Redmon J., Divvala S., Girshick R., Farhadi A. You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection // IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR). – 2016. – P. 779–788.
3. Huang X., et al. Surface defect detection of industrial products using deep learning: A review // Computers in Industry. – 2020. – Vol. 119. – P. 103234.
4. Xudoyberdiyev A.N., Mamatov N.S. Raqamli tasvirlarni qayta ishlash va tanib olish algoritmlari. – Toshkent: "Tafakkur", 2021. – 240 b.
5. Rakhimov B.T., Saidov Z.A. Sanoat korxonalarida avtomatlashtirilgan sifat nazorati tizimlari // "Innavatsion texnologiyalar" ilmiy-texnik jurnali. – Qarshi, 2023. – № 2. – B. 45–51.
