كيفية الاقتباس
الملخص
تعتبر مرحلة فحص جودة المنتجات من اهم المراحل في كل مسار إنتاجي ، حيث يتم فيها تقدير جودة البضائع المنتجة ومقارنتها بالمواصفات القياسية المطلوبة. تحدد الأدوات المستخدمة في الفحص وكيفية إجراء الفحص مدى تعقيد النظام. تعتمد وسائل الفحص التقليدية على الطرق اليدوية التي تتطلب تكاليف مختلفة واستهلاكًا كبيرًا للوقت ، على العكس من ذلك ؛ فإن أنظمة الفحص الحالية التي تستخدم التقنيات الذكية الحديثة مثل رؤية الكمبيوتر ،تكون أكثر دقة وكفاءة ؛ ومع ذلك ، فأن حجم العمل المطلوب لبناء نظام فحص تقليدي قائم على رؤية الكمبيوتر كبير جدًا ، نظرًا لمشكلة اختيار واستخراج الخصائص يدويًا من الصور الرقمية ، مما ينتج عنه أيضًا تكاليف العمالة لمهندسي النظام.
في هذا البحث ، تم تقديم نهجًا متبنى يعتمد على الشبكات العصبية التلافيفية لتصميم نظام لفحص الجودة بمستوى عالٍ من الدقة وبتكلفة منخفضة. تم تصميم النظام باستخدام التعلم بالنقل لنقل الطبقات من نموذج تم تدريبه مسبقًا وشبكة عصبية متصلة بالكامل لتصنيف حالة المنتج إلى حالة صالحة أو تالفة. تم استخدام التروس الحلزونية كحالة دراسية وتم استخدام ثلاث كاميرات بدقة مختلفة لتقييم النظام. أظهرت النتائج التجريبية مستويات دقة عالية بتكاليف منخفضة واستخراج تلقائي للميزات.
حقوق الطبع والنشر: يحتفظ مؤلفو الوصول المفتوح بحقوق الطبع والنشر لاعمالهم، ويتم توزيع جميع مقالات الوصول المفتوح بموجب شروط ترخيص Creative Commons Attribution License، والتي تسمح بالاستخدام غير المقيد والتوزيع والاستنساخ في أي وسيط، بشرط ذكر العمل الأصلي بشكل صحيح. إن استخدام الأسماء الوصفیة العامة، والأسماء التجاریة، والعلامات التجاریة، وما إلی ذلك في ھذا المنشور، حتی وإن لم یتم تحدیدھ بشکل محدد، لا یعني أن ھذه الأسماء غیر محمیة بموجب القوانین واللوائح ذات الصلة. في حين يعتقد أن المشورة والمعلومات في هذه المجلة صحيحة ودقيقة في تاريخ صحتها، لا يمكن للمؤلفين والمحررين ولا الناشر قبول أي مسؤولية قانونية عن أي أخطاء أو سهو قد يتم. لا يقدم الناشر أي ضمان، صريح أو ضمني، فيما يتعلق بالمواد الواردة في هذه الوثيقة.