Применение методов компьютерного зрения и глубокого обучения в практике подготовки специалистов в области качества
Автор: Авадэни Ю.И., Осит В.А.
Журнал: Известия Волгоградского государственного педагогического университета @izvestia-vspu
Рубрика: Проблемы подготовки специалистов в системе профессионального образования
Статья в выпуске: 3 (186), 2024 года.
Бесплатный доступ
Рассматриваются вопросы применения компьютерного зрения и методов глубокого обучения в процессе подготовки специалистов в области качества. Анализируется одна из задач управления качеством на отечественных предприятиях - идентификация подделок и контрафактов при решении производственных задач, например, при приобретении деталей и комплектующих. Обосновывается метод решения данной задачи путем создания приложений, основу которых составляют технологии искусственного интеллекта.
Педагогические технологии, управление качеством, нейронные сети, распознавание образов, передовые производственные технологии
Короткий адрес: https://sciup.org/148328894
IDR: 148328894
Список литературы Применение методов компьютерного зрения и глубокого обучения в практике подготовки специалистов в области качества
- Гаврилов К.А., Лавренков Ю.Н. Исследование применения сверточных нейронных сетей для обработки изображений и распознавания объектов // Электронный журнал: наука, техника и образование. 2021. №. 2. С. 25–30.
- Ефремов С.К., Михайленко Е.В. О возможности использования нейронной сети в индивидуализации приема и обучения студентов // Проблемы современного педагогического образования. 2019. №. 65-1. С. 114–117.
- Колотовкин И.С. Автоматизация испытания физических параметров печатных плат методом поиска паттернов дефектов при прохождении конвейера // Нейрокомпьютеры и их применение: тезисы докладов XX Всероссийской научной конференции. Москва, 2022. С. 212–213.
- Круподерова Е.П., Круподерова К.Р. Развитие цифровой компетентности будущих магистров педагогического образования // Проблемы современного педагогического образования. 2021. №. 72-4. С. 152–154.
- Кутергин Н.Б., Тарасенко А .А., Тимофеева Л .В. Современные педагогические технологии, расширяющие организационно-методический инструментарий образовательного процесса // Проблемы современного педагогического образования. 2019. №. 62-3. С. 134–138.
- Лопатин В.Н. Риски информационной безопасности при переходе к цифровой экономике // Государство и право. 2018. №. 3. С. 77–88.
- Моховиков М.Е., Суслова И.А. Основные тенденции применения нейронных сетей в сфере образования // Наука. Информатизация. Технологии. Образование: материалы XII международной научно-практической конференции. Екатеринбург, 2019. С. 364–371.
- Опыт внедрения систем управления качеством на российских ремонтно-машиностроительных предприятиях / С.А. Зайцев, А.Ю. А бузяров, А.А. Кузнецов и др. //Физика и современные технологии в АПК: материалы ХI Всероссийской молодежной конференции молодых ученых, студентов и школьников с международным участием. Орел, 2020. С. 439–442.
- Современные научно-педагогические технологии обеспечения образовательной и научной деятельности в университетах / Н.Е. Ш евелева, Е.Н. Кравченко, Н.Н. Б ескоровайная и др. // Современные проблемы науки и образования. 2017. №. 2. С. 139–139.
- Стасюк К.Д., Логунова Н.Ю. Стандартизация, сертификация, регламентация, бренды и товарные знаки как инструменты управления качеством // Актуальные проблемы экспертизы, технического регулирования и подтверждения соответствия продукции текстильной и легкой промышленности: Сборник научных трудов по материалам 2-го Круглого стола с международным участием. Москва, 2022. С. 158–163.
- Суханова Е.А., Осипова Т.Ю., Нагель О.В. Практика управления качеством образования на основе опыта Томского государственного университета. Ч. 1. Томск, 2021.
- Т аксиор О.П., Поликарпов М.П. Цифровизация инспекционной деятельности: передовые технологии для компетентных специалистов // PROНЕФТЬ . Профессионально о нефти. 2021. Т. 6. №. 2. С. 81–90.
- Т октарова В.И., Попова О .Г., Шашков О .В. Технологии нейронных сетей для прогнозирования успеваемости обучения студентов в электронной информационно-образовательной среде вуза // Цифровая гуманитаристика и технологии в образовании (DHTE 2022). 2022. С. 388–398.
- Ч истникова И.В. Подготовка специалистов по управлению качеством как элемент кадрового обеспечения реализации концепции Качество 4.0 // Качество 4.0: стратегическое преимущество образовательных организаций в новых конкурентных условиях: коллективная монография. Белгород, 2021. С. 41–46.
- Karthikeyan S, Subbarayan M.R, Mathan Kumar P, Radha Krishnan Beemaraj, Sivakandhan C, Computer vision-based surface roughness measurement using artificial neural network, Materials Today: Proceedings. 2022. Part 3. P. 1325–1328. [Электронный ресурс]. URL: https://doi.org/10.1016/j.matpr.2021.09.314 (дата обращения: 11.10.2023).
- Majid Mirbod, Maryam Shoar, Intelligent Concrete Surface Cracks Detection using Computer Vision, Pattern Recognition, and Artificial Neural Networks, Procedia Computer Science. 2023, P. 52–61. [Электронный ресурс]. URL: https://doi.org/10.1016/j.procs.2022.12.201 (дата обращения: 12.09.2023).
- Rohitraj Ray, AyushGoyal, AnushaPrabhu, SaumyaParekkh, SrinivasuluMaddasani, Naresh Kumar Mani, Paper-based dots and smartphone for detecting counterfeit country eggs, Food Chemistry. [Электронный ресурс]. URL: https://doi.org/10.1016/j.foodchem.2022.134484 (дата обращения: 03.10.2023).
- Si Sun, Jing Li, Hao Guan, Qian-Ru Xiao, Peng Xu, A facile way to construct highly stable PUF tags for unclonable anti-counterfeiting and authentication with computer vision, Colloids and Surfaces A: Physicochemical and Engineering Aspects. [Электронный ресурс]. URL: https://doi.org/10.1016/j.colsurfa.2022.129339 (дата обращения: 10.10.2023).
Статья научная
