كيفية الاقتباس
الملخص
في هذا البحث، تم تقديم دراسة حول تأثير عدة عوامل بيئية على أداء نظام فحص الجودة الذي تم إنشاؤه مسبقا، والذي تم تصميمه باستخدام نهج التعلم بالنقل القائم على الشبكات العصبية التلافيفية. يتألف النظام من مجموعتين من الطبقات، مجموعة طبقات منقولة من نموذج مدرب مسبقا (DenseNet121) ومجموعة طبقات تصنيف خاصه. تم تصميمه للتمييز بين التروس الحلزونية التالفة وغير التالفة، وأظهر النموذج أداءً جيداً يميز بين المنتجين في ظروف مثالية لصور عالية الدقة.
ان الهدف الرئيسي من هذه الدراسة هو اختبار أداء نظام الفحص في الظروف السيئة من الأضاءة والخلفية والمسافة ودقة الكاميرا. أظهرت النتائج التجريبية بأن النظام كان قادرًا على إظهار دقة عالية أعلى من 90٪ في إعدادات سيئة للغاية وحوالي 99٪ في إعدادات جيدة، مما يضمن إمكانية إنشاء نظام فحص بأداء رائع بتكاليف منخفضة.
هذا العمل مرخص بموجب Creative Commons Attribution 4.0 International License.
الحقوق الفكرية (c) 2021 مجلة الخوارزمي الهندسية