Визначення шорсткості поверхні з зображень за допомогою нейромереж

Автор(и)

DOI:

https://doi.org/10.20535/.2024.XXIV.322292

Ключові слова:

шорсткість, нейромережі, мікрозображення

Анотація

У цьому експерименті було продемонстровано можливість визначення шорсткості поверхні (Ra) на
основі аналізу зображень, отриманих за допомогою мікроскопа. Для навчання моделі використовувалися три
зразки поверхонь із відомими значеннями шорсткості Ra: 0,32, 0,63 та 1,25 мкм. Кожен зразок був
представлений двома фотографіями, що забезпечило необхідний набір даних для тренування.
У процесі навчання модель успішно засвоїла характеристики зображень, що відповідають заданим значенням
шорсткості. Після цього було проведено тестування на зразках із невідомими параметрами Ra. Модель
продемонструвала високу точність, безпомилково визначивши значення шорсткості для всіх наданих зразків.
Результати експерименту свідчать про перспективність використання методів аналізу зображень для
автоматизації процесів оцінки шорсткості поверхні. Це відкриває можливості для застосування подібних
підходів у матеріалознавстві, виробництві та інших сферах, де точність і швидкість визначення параметрів
поверхні мають ключове значення.

Посилання

  1. ISO 4287:1997. Geometrical Product Specifications (GPS) – Surface texture: Profile method – Terms, definitions,
  2. and surface texture parameters.
  3. Polder, G., et al. (2003). "Measuring surface roughness using image analysis." Applied Optics, 42(19), 3943-3948.
  4. Bishop, C. M. (2006). Pattern Recognition and Machine Learning. Springer.

##submission.downloads##

Опубліковано

2024-12-27

Як цитувати

Олійник, Я., & Некрасов, С. (2024). Визначення шорсткості поверхні з зображень за допомогою нейромереж. Матеріали науково-технічної конференції "Прогресивна техніка, технологія та інженерна освіта", (XXIV), 133–134. https://doi.org/10.20535/.2024.XXIV.322292

Номер

№ XXIV (2024): Прогресивна техніка, технологія та інженерна освіта

Розділ

Технології машинобудування, авіа- та ракетобудування

Ліцензія

Creative Commons License

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Автори, які публікуються у цьому журналі, погоджуються з такими умовами:

  1. Автори залишають за собою право на авторство своєї роботи та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії CC BY 4.0, яка дозволяє іншим особам вільно розповсюджувати опубліковану роботу з обов'язковим посиланням на авторів оригінальної роботи та першу публікацію роботи у цьому журналі.

  2. Автори мають право укладати самостійні додаткові угоди щодо неексклюзивного розповсюдження роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом (наприклад, розміщувати роботу в електронному сховищі установи або публікувати у складі монографії), за умови збереження посилання на першу публікацію роботи у цьому журналі.

  3. Політика журналу дозволяє і заохочує розміщення авторами в мережі Інтернет (наприклад, у сховищах установ або на особистих веб-сайтах) рукопису роботи, як до подання цього рукопису до редакції, так і під час його редакційного опрацювання, оскільки це сприяє виникненню продуктивної наукової дискусії та позитивно позначається на оперативності та динаміці цитування опублікованої роботи.