eng
Выпуск #3/2024
И. Рожков, А. Гаранин, Д. Подольский
В ПОГОНЕ ЗА СОВЕРШЕНСТВОМ: ОТ ГЛУБОКО МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ К ИСКУССТВЕННОМУ ИНТЕЛЛЕКТУ В СИСТЕМАХ ОПТИЧЕСКОЙ ИНСПЕКЦИИ (АОИ) MAKER-RAY. ЧАСТЬ 2
В ПОГОНЕ ЗА СОВЕРШЕНСТВОМ: ОТ ГЛУБОКО МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ К ИСКУССТВЕННОМУ ИНТЕЛЛЕКТУ В СИСТЕМАХ ОПТИЧЕСКОЙ ИНСПЕКЦИИ (АОИ) MAKER-RAY. ЧАСТЬ 2
Просмотры: 233
DOI: 10.22184/1992-4178.2024.234.3.200.206
В первой части статьи, опубликованной в журнале «ЭЛЕКТРОНИКА: Наука, Технология, Бизнес» №10 за 2023 год, было проведено обоснование эффективности применения
искусственного интеллекта (ИИ) как следующего этапа развития алгоритмов машинного обучения при анализе изображений. Во второй части обсуждаются вопросы теории
и практики построения виртуальной модели для работы искусственного интеллекта, применяемого в системах оптической инспекции компании Maker-Ray.
Теги: automatic optical inspection (aoi) component classification deep machine learning image augmentation image cropping автоматическая оптическая инспекция (аои) глубокое машинное обучение классификация компонентов обрезка изображения повышение информативности изображений
Подпишитесь на журнал, чтобы прочитать полную версию статьи.
В первой части статьи, опубликованной в журнале «ЭЛЕКТРОНИКА: Наука, Технология, Бизнес» №10 за 2023 год, было проведено обоснование эффективности применения
искусственного интеллекта (ИИ) как следующего этапа развития алгоритмов машинного обучения при анализе изображений. Во второй части обсуждаются вопросы теории
и практики построения виртуальной модели для работы искусственного интеллекта, применяемого в системах оптической инспекции компании Maker-Ray.
Теги: automatic optical inspection (aoi) component classification deep machine learning image augmentation image cropping автоматическая оптическая инспекция (аои) глубокое машинное обучение классификация компонентов обрезка изображения повышение информативности изображений
Подпишитесь на журнал, чтобы прочитать полную версию статьи.
Отзывы читателей
