КЛАСИФIКАЦIЯ ПОВЕРХНЕВИХ ТЕХНОЛОГIЧНИХ ДЕФЕКТIВ У МЕТАЛОПРОКАТI ЗА ДОПОМОГОЮ ГЛИБОКО? НЕЙРОННО? МЕРЕЖI

摘要

Розроблено та дослiджено автоматизований метод класифiкацii трьох типiв технологiчних дефектiв металопрокату. Основою методу е класифiкатор на базi нейронноi мережi ResNet50, який дае змогу розрiзняти на зображеннях плоских поверхонь пошкодження трьох класiв з точнiстю 95,8% на тестових даних з незбалансованою кiлькiстю зображень рiзних видiв. Для навчання класифiкатора використано ～88 тис. зображень. Показано, що застосування розробленоi моделi на базi нейромережi ResNet50 забезпечуе вiдмiннi показники продуктивностi, високу швидкодiю i точнiсть, що робить такий класифiкатор дiевим iнструментом для задач технiчноi дiагностики i не-руйнiвних методiв контролю для класифiкацii дефектiв на поверхнях металопрокату.