Аналіз деяких методів розв'язання задачі розпізнавання дефектів на зображеннях

Abstract

Задача розпізнавання дефектів користується широкою популярністю, особливо її застосування на індустріальних заводах, де об'єкти виготовляються десятками тисячами на день та можуть містити дефекти. Об'єкти з дефектами потрібно відділити від загальної маси об'єктів, для того щоб фінальний споживач отримав як найякісніший товар. Але перш ніж відділити дефектні об'єкти, їх потрібно знайти, отже розпізнати. У даній роботі проаналізовано найпопулярніші методи для розв'язання задачі розпізнавання дефектів, коли вхідні дані є зображення. Розглянуто застосування як існуючих автоматизованих рішень, так і застосування методів на основі згорткових нейромереж, а саме нейронні мережі сегментації та детекції, які користуються широкою популярністю наразі. Проведено огляд даних методів та зроблено порівняльний аналіз різних класів методів на основі таких факторів як: вимоги до вхідних даних та вимоги до обчислювальних потужностей.

Keywords

• задача розпізнавання дефектів
• конволюційні нейромережі
• моделі сегментації та детекції