СОВРЕМЕННЫЕ ПОДХОДЫ К АВТОМАТИЗИРОВАННОМУ ВЫЯВЛЕНИЮ ДЕФЕКТОВ НА ПРОИЗВОДСТВЕННЫХ ПРЕДПРИЯТИЯХ

Аннотация

Аннотация: в статье рассматриваются современные методы автоматизированного выявления и классификации дефектов на производственных предприятиях с использованием искусственного интеллекта. Цель исследования заключается в анализе и оценке эффективности ИИ-технологий для повышения точности и скорости обнаружения дефектов, а также в выявлении их сильных и слабых сторон. Исследование включает подробный обзор основных ИИ-методов, таких как сверточные нейронные сети (CNN) и рекуррентные нейронные сети (RNN), а также их гибридных моделей. В статье описываются подходы к сбору и обработке данных для обучения моделей, включая использование камер и датчиков для получения изображений и временных рядов. Методология тестирования и оценки эффективности моделей включает сравнение различных технологий по точности и производительности, а также анализ их применения в реальных производственных условиях. Основные результаты исследования показывают, что ИИ-технологии существенно улучшают процесс контроля качества, снижая количество дефектных изделий и затраты на ручную проверку. Реальные кейсы внедрения ИИ на предприятиях демонстрируют значительное повышение производительности и надежности производственных процессов. Статья предоставляет рекомендации по оптимизации ИИ-методов и предлагает направления для дальнейших исследований, направленных на улучшение точности и универсальности ИИ-систем в производственных процессах.

Ключевые слова: искусственный интеллект, автоматизированное выявление дефектов, классификация дефектов, производственные предприятия, сверточные нейронные сети, рекуррентные нейронные сети, глубокое обучение, обработка изображений, обработка данных, контроль качества, алгоритмы ИИ, технологии ИИ, мониторинг качества, машинное зрение, производственная эффективность.