نظام التحكم في حزام الناقل باستخدام الشبكات العصبية الالتفافية

المؤلفون

DOI:

https://doi.org/10.22153/kej.2026.05.002

الكلمات المفتاحية:

Conveyor belt system; convolutional neural network (CNN); deep learning (DL); transfer learning: VGG16

الملخص

تُعد أنظمة أحزمة النقل (Conveyor Belts) جزءًا أساسيًا من العديد من الصناعات، حيث تساهم في تدفق المواد والبضائع بكفاءة. على مدى العقود الماضية، ازداد الاهتمام باستخدام تقنيات التعلم العميق لتحسين أنظمة التحكم في أحزمة النقل وزيادة كفاءتها. تقدم الدراسة الحالية استخدام شبكة عصبية التفافية (CNN) للتعرف على العناصر الموجودة على حزام الناقل باستخدام كاميرا، بحيث يتم تحديد العنصر بدقة ومعرفة وزنه. يتم بعد ذلك جمع الأوزان وإرسالها إلى متحكم (Arduino) لتحريك محرك خطوي (Stepper Motor).

تُعد عملية التحكم في سرعة المحرك في نظام حزام الناقل ذات أهمية كبيرة لتقليل استهلاك الطاقة والحفاظ على تشغيل الحزام بالسرعة المطلوبة عند عمل محرك الخطوات. في هذه الدراسة، تم استخدام الشبكة العصبية الالتفافية لتصنيف الصور بدقة عالية باستخدام تقنية التعلم بالنقل (Transfer Learning) مع نموذج (VGG16) المدرب مسبقًا. تم استخدام طبقات استخراج الميزات للنموذج مع تعديل الطبقات المتصلة بالكامل لتصنيف (33) فئة وتحديد الوزن الإجمالي الحالي على الحزام من خلال كاميرا مثبتة أعلى الحزام، وتشغيل محرك الخطوات بالسرعة المناسبة.

تُقدم الدراسة الحالية رؤى مهمة حول استخدام الشبكات العصبية الالتفافية في إدارة أحزمة النقل، مما يوفر للباحثين والمهندسين والخبراء الصناعيين نظرة شاملة على الوضع الحالي وآفاق المستقبل لهذا المجال المتنامي.

التنزيلات

تنزيل البيانات ليس متاحًا بعد.

المراجع

[1] Y. Liu, C. Miao, X. Li, and G. Xu, "Research on deviation detection of belt conveyor based on inspection robot and deep learning," Complexity, vol. 2021, Article ID 3734560, 2021. https://doi.org/10.1155/2021/3734560

[2] M. Zhang, Y. Zhang, Y. Wang, and H. Wang, "Application of lightweight convolutional neural network for damage detection of conveyor belt," Applied Sciences, vol. 11, no. 16, pp. 1–15, 2021. https://doi.org/10.3390/app11167282

[3] I. R. Shareef and H. K. Hussein, "Implementation of artificial neural network to achieve speed control and power saving of a belt conveyor system," Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, vol. 2, no. 2(110), pp. 6–13, 2021. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2021.224137

[4] N. M. Sulaiman, A. Al Tmeme, and M. N. Mahdi, "An overview of audio-visual source separation using deep learning," Al-Khwarizmi Engineering Journal, vol. 19, no. 4, pp. 42–55, 2023. https://doi.org/10.22153/kej.2023.06.003

[5] A. H. M. Yahya Ghufran Khidhir, "Real-time end-to-end self-driving car navigation," International Journal of Intelligent Systems and Applications in Engineering, vol. 11, no. 2S, pp. 366–372, 2023. https://doi.org/10.18201/ijisae.2732

[6] D. Varna and V. Abromavičius, "A system for a real-time electronic component detection and classification on a conveyor belt," Applied Sciences, vol. 12, no. 11, pp. 1–13, 2022. https://doi.org/10.3390/app12115608

[7] P. Bortnowski, H. Gondek, R. Król, D. Marasova, and M. Ozdoba, "Detection of blockages of the belt conveyor transfer point using an RGB camera and CNN autoencoder," Energies, vol. 16, no. 4, pp. 1–15, 2023. https://doi.org/10.3390/en16041666

[8] S. A. Althubiti, F. Alenezi, S. Shitharth, S. K, and C. V. S. Reddy, "Circuit manufacturing defect detection using VGG16 convolutional neural networks," Wireless Communications and Mobile Computing, vol. 2022, Article ID 1070405, 2022. https://doi.org/10.1155/2022/1070405

[9] A. A. M. S. Ibrahim and J. R. Tapamo, "Transfer learning-based approach using new convolutional neural network classifier for steel surface defects classification," Scientific African, vol. 23, p. e02066, 2024. https://doi.org/10.1016/j.sciaf.2024.e02066

[10] M. Shaha and M. Pawar, "Transfer learning for image classification," in Proc. 2nd Int. Conf. Electronics, Communication and Aerospace Technology (ICECA), Coimbatore, India, pp. 656–660, 2018. https://doi.org/10.1109/ICECA.2018.8474802

[11] D. I. Swasono, H. Tjandrasa, and C. Fathicah, "Classification of tobacco leaf pests using VGG16 transfer learning," in Proc. 12th Int. Conf. Information & Communication Technology and System (ICTS), Surabaya, Indonesia, pp. 176–181, 2019. https://doi.org/10.1109/ICTS.2019.8850946

[12] A. A. Santos, F. A. S. Rocha, A. J. da R. Reis, and F. G. Guimarães, "Automatic system for visual detection of dirt buildup on conveyor belts using convolutional neural networks," Sensors, vol. 20, no. 20, pp. 1–16, 2020. https://doi.org/10.3390/s20205762

[13] S. Tammina, "Transfer learning using VGG-16 with deep convolutional neural network for classifying images," International Journal of Scientific and Research Publications (IJSRP), vol. 9, no. 10, pp. 143–150, 2019. https://doi.org/10.29322/IJSRP.9.10.2019.p9420

[14] M. Alencastre-Miranda, R. M. Johnson, and H. I. Krebs, "Convolutional neural networks and transfer learning for quality inspection of different sugarcane varieties," IEEE Transactions on Industrial Informatics, vol. 17, no. 2, pp. 787–794, 2021. https://doi.org/10.1109/TII.2020.2997474

[15] E. Noh and S. Hong, "Automatic screening of bolts with anti-loosening coating using grad-CAM and transfer learning with deep convolutional neural networks," Applied Sciences, vol. 12, no. 4, pp. 1–11, 2022. https://doi.org/10.3390/app12042029

[16] T. Kaur and T. K. Gandhi, "Automated brain image classification based on VGG-16 and transfer learning," in Proc. Int. Conf. Information Technology (ICIT), Bhubaneswar, India, pp. 94–98, 2019. https://doi.org/10.1109/ICIT48102.2019.00023

[17] Y. G. Khidhir and A. H. Morad, "Comparative transfer learning models for end-to-end self-driving car," Al-Khwarizmi Engineering Journal, vol. 18, no. 4, pp. 45–59, 2022. https://doi.org/10.22153/kej.2022.09.003

[18] Z. Shi, Y. Zhang, Y. Zhang, and J. Zhang, "A deep CNN based transfer learning method for false positive reduction," Multimedia Tools and Applications, vol. 78, pp. 1017–1033, 2019. https://doi.org/10.1007/s11042-017-5370-6

[19] M. Hussain, J. J. Bird, and D. R. Faria, "A study on CNN transfer learning for image classification," in Advances in Computational Intelligence Systems, vol. 840, pp. 191–202, 2019. https://doi.org/10.1007/978-3-030-04239-4_15

التنزيلات

منشور

09/01/2026

كيفية الاقتباس

[1]
M. Shukur Mahmood, I. Rafie Shareef, F. . I. Hussein, و M. . Ahmed Obeidi, "نظام التحكم في حزام الناقل باستخدام الشبكات العصبية الالتفافية", alkej, م 22, عدد 3, ص 63–74, 2026, doi: 10.22153/kej.2026.05.002.