بناء نظام فحص نوعية عالي الدقة مبني على التعلم بالنقل بكلف قليلة

المؤلفون

  • Ahmed Najah Department of Automated Manufacturing Engineering / Al-Khwarizmi College of Engineering/ University of Baghdad
  • Faiz F. Mustafa Department of Automated Manufacturing Engineering / Al-Khwarizmi College of Engineering/ University of Baghdad
  • Wisam S. Hacham Department of Mechatronics Engineering/ Al-Khwarizmi College of Engineering/ University of Baghdad

DOI:

https://doi.org/10.22153/kej.2021.12.001

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.

التنزيلات

تنزيل البيانات ليس متاحًا بعد.

التنزيلات

منشور

03/01/2021

كيفية الاقتباس

[1]
A. Najah, F. F. Mustafa, و W. S. Hacham, "بناء نظام فحص نوعية عالي الدقة مبني على التعلم بالنقل بكلف قليلة", alkej, م 17, عدد 1, ص 1–12, 2021, doi: 10.22153/kej.2021.12.001.

الأعمال الأكثر قراءة لنفس المؤلف/المؤلفين