تأثير العوامل البيئية على دقة نظام فحص جودة مبني على التعلم بالنقل
DOI:
https://doi.org/10.22153/kej.2021.12.004الملخص
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.
التنزيلات
التنزيلات
منشور
إصدار
القسم
الرخصة
الحقوق الفكرية (c) 2021 مجلة الخوارزمي الهندسية
هذا العمل مرخص بموجب Creative Commons Attribution 4.0 International License.
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.
كيفية الاقتباس
