ДонНТУ   Портал магистров

Ссылки по теме выпускной работы

    Материалы магистров ДонНТУ

  1. Вовченко В.О. Интеллектуальная система поддержки принятия решений процессом управления производственной документацией

    Описание: Персональный сайт на портале магистров ДонНТУ, 2022 г.

    Руководитель: к.т.н., доц. Светличная В.А.

  2. Сабитов К.А. Экспертная система оптимизации погрузки транспорта

    Описание: Персональный сайт на портале магистров ДонНТУ, 2023 г.

    Руководитель: к.т.н., доц. Светличная В.А.

  3. Чайка В.А. Информационная система формирования базы знаний научно-технических мероприятий

    Описание: Персональный сайт на портале магистров ДонНТУ, 2020 г.

    Руководитель: к.т.н., доц. Землянская С.Ю.

    4. Правосудович В.В. Дефекты стальных слитков и проката: Справ. изд. / В.В. Правосудович, В.П. Сокуренко, В.Н. Данченко и др. – М.: Интермет Инжиниринг, 2006. – 384 с.

    Научные работы и статьи

  4. О РАЗРАБОТКЕ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ СИСТЕМЫ КОНТРОЛЯ КАЧЕСТВА ЛИСТОВОГО ПРОКАТА НА ОСНОВЕ МНОГОСТРУКТУРНОГО РАСПОЗНАВАНИЯ ДЕФЕКТОВ

    Авторы: Трофимов В.Б., Кочев П.С.

    Описание: В данной работе рассматривается актуальная прикладная задача распознавания дефектов поверхности стального проката на примере листового проката в процессе его производства. Для ее решения предложена комбинированная процедура, объединяющая аппарат искусственных нейронных сетей и динамических экспертных систем.

  5. Распознавание дефектов деталей с помощью нейронной сети определенного типа

    Авторы: Шумарова О.С., Утюмов А.А.

    Описание: Рассмотрены возможности нейросети как мощного и универсального инструмента распознавания дефектов. Нейросеть не принимает и не должна принимать решений о годности изделий, не заменяет человека в этом, самом ответственном деле, а является его помощником.

  6. ИССЛЕДОВАНИЕ РАСПОЗНАВАНИЯ ПРОИЗВОДСТВЕННЫХ ДЕФЕКТОВ НА СТАЛЬНЫХ ПОВЕРХНОСТЯХ ПРИ ПОМОЩИ КОМПЬЮТЕРНОГО ЗРЕНИЯ

    Автор: Ерещенко А.Г.

    Описание: Данная научная статья представляет собой исследование разработки системы контроля, основанной на совместном применении компьютерного зрения и нейронных сетей, с целью обнаружения дефектов на поверхности стальных изделий.

  7. Компьютеризация визуальной дефектоскопии поверхности сляба

    Авторы: Сурова А.Г., Адамов В.Г.

    Описание: В статье создана модель классификации признаков дефектов сляба, выполнена модификация метода бинаризации Ниблэка, улучшающая качество поиска слабых границ объекта, разработано специальное программное обеспечение, которое позволяет реализовать компьютеризацию процесса визуальной дефектоскопии поверхности сляба.

  8. РАСПОЗНАВАНИЕ ДЕФЕКТОВ С ПОМОЩЬЮ ИСКУССТВЕННОЙ НЕЙРОННОЙ СЕТИ СПЕЦИАЛЬНОГО ТИПА

    Автор: Бархатов В.А.

    Описание: Рассматриваются вопросы распознавания дефектов по сигналам прибора неразрушающего контроля. Предложен новый тип нейронной сети, позволяющей проводить разделение сигналов от дефектов различного типа. Рассматриваются принципы работы нейронной сети. Приводится пример распознавания сигнала ультразвукового дефектоскопа.

  9. ПОВЫШЕНИЕ КАЧЕСТВА ОБНАРУЖЕНИЯ И ВЫДЕЛЕНИЯ ДЕФЕКТОВ НА ИЗОБРАЖЕНИЯХ СТАЛЬНЫХ КОНСТРУКЦИЙ

    Авторы: Дементьев В.Е., Гапонова М.А., Суетин М.Н.

    Описание: В работе рассматриваются варианты повышения качества выделения дефектов на изображениях стальных конструкций на основе модификации процедур обучения с использованием технологии Transfer Learning.

  10. Сравнительная выявляемость плоскостных протяженных дефектов листового проката методами отражения и прохождения

    Авторы: Паврос К.С., Сидоренко И.Г., Рокштро Б.

    Описание: Актуальной задачей промышленности является повышение качества толстолистового проката. В статье дан сравнительный анализ выявляемости плоскостных протяженных дефектов листового проката методами отражения и прохождения.

  11. Распознавание дефектов на металлических сплавах с помощью алгоритмов компьютерного зрения OpenCV

    Авторы: Балеев И.А., Земцов А.Н., Зыбин М.И., Смирнов В.А.

    Описание:В статье разработан алгоритм для распознавания усадочных дефектов на металлических сплавах. Описываются шаги по обработке изображения. При разборе алгоритма, для каждого шага представлено описание с последующей программной реализацией. Заключительным этапом, после использования методов алгоритма, является подсчет контуров дефектов.

  12. ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ДЛЯ СОЗДАНИЯ ТРЕХМЕРНЫХ СЦЕН ТЕСТИРОВАНИЯ АЛГОРИТМОВ КОМПЬЮТЕРНОГО ЗРЕНИЯ

    Авторы: Гессен П.А., Колдомасов А.В., Лизин А.И., Павлова В.А., Тупиков В.А.

    Описание: В статье разработаны различные программные средства для моделирования реалистичных сцен, в частности, собственная среда моделирования с использованием игрового движка Unreal Engine. Показано успешное моделирование наборов данных для алгоритмов обнаружения и отслеживания объектов.

  13. ОПРЕДЕЛЕНИЕ ДЕФЕКТОВ НА СТАЛЬНЫХ ЛИСТАХ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ СВЕРТОЧНЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ

    Авторы: Гаскаров Р.Д., Бирюков А.М., Никонов А.Ф., Агниашвили Д.В., Хайрисламов Д.А.

    Описание: Своевременное обнаружение и распознавание дефектов на стальных листах после проката – одна из ключевых проблем этого производства с учетом его сложности и необходимости затрат большого количества времени на проведение вручную проверок каждого листа и каждой заготовки. С целью автоматизация и упрощения данного процесса была использована, в первую очередь, модель сверточной нейронной сети под названием UNet, в дополнение к этой нейронной сети в качестве кодирующего (сворачивающего) слоя была использована другая модель — ResNet34, предварительно обученная на датасете (наборе данных) ImageNet1000. При подведении итогов, получен результат в 94,8% точности определения дефектов на стальных листах.

  14. ДЕТЕКТИРОВАНИЕ И РАСПОЗНАВАНИЕ ДЕФЕКТОВ ВНУТРЕННЕЙ ПОВЕРХНОСТИ МЕТАЛЛИЧЕСКИХ ТРУБ

    Авторы: Гайдар А.И., Якимов П.Ю., Викторенков А.Е., Шустанов А.В.

    Описание: В работе описываете разработка автоматизированной системы для контроля качества внутренних поверхностей металлических труб различного диаметра. Описывается метод предварительной обработки изображений, полученных с камеры Fisheye и последующая развертка их. Рассматриваются методы детектирования и распознавание дефектов на внутренней поверхности металлических труб.

  15. ОБРАБОТКА ИНФОРМАЦИИ ПРИ ЭКСПРЕСС ОЦЕНКЕ НАЛИЧИЯ ДЕФЕКТА ПОВЕРХНОСТИ ОЦИНКОВАННОГО ПРОКАТА

    Авторы: Гарбар Е.А., Николаев А.А.

    Описание: В работе рассматривается вопрос обработки информации при экспресс оценке наличия дефекта на поверхности оцинкованной полосы. Авторами проведено описание наиболее распространённых поверхностных дефектов при производстве оцинкованного металлопроката и особое внимание уделено дефектам: гарт и плена. Для определения наличия дефекта выполняется предварительная обработка изображения – удаления шума, с помощью алгоритм размытия Гаусса.

  16. ИНФОРМАЦИОННАЯ СИСТЕМА ДЛЯ ОБНАРУЖЕНИЯ И КЛАССИФИКАЦИИ ДЕФЕКТОВ МЕТАЛЛОПРОКАТНОЙ ПРОДУКЦИИ НА БАЗЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА

    Авторы: Филиппов П.С., Греченева А.В., Никаноров М.С.

    Описание: Статья посвящена разработке информационной системы на базе нейросети, решающей задачу анализа изображений или видео с целью обнаружения дефектов на поверхности стальных листов. Этот проект направлен на повышение эффективности контроля качества в производстве металлопроката. Проведена разработка нейросети, ее валидация. Выход кода показывает точность на тестовых данных, равную 0.931, что является высоким результатом и подтверждает эффективность модели. Разработан API и пользовательский интерфейс на базе фреймворка Flask.

    17. Специализированные сайты и порталы

  17. Сит Форум

    Архив научной и практической информации по всем направлениям компьютерных наук.

  18. Htmlbook.ru

    Сайт по направлениям HTML, CSS, верстка веб-страниц.

  19. Электронный архив ДонНТУ

    Электронный архив Донецкого национального технического университета.

  20. Metanit.com

    Сайт посвящен различным языкам и технологиям программирования, компьютерам, мобильным платформам и ИТ-технологиям.

  21. Proglib.io

    Библиотека программиста Proglib

  22. Электронная библиотечная система "Лань"

    Портал, предоставляющий доступ к базе книг и журналов ведущих издательств учебной и научной литературы.

  23. eLIBRARY.RU

    Научная электронная библиотека РФ eLibrary.

  24. CYBERLENINKA

    Научная электронная библиотека, построенная на парадигме открытой науки.

  25. Национальная электронная библиотека (НЭБ)

    Федеральная государственная информационная система, созданная Министерством культуры Российской Федерации при участии крупнейших библиотек, музеев, архивов, издателей и других правообладателей.