Особливості обробки зображень на виробництві

Abstract

У статті розглянуто особливості процесів обробки зображень у контексті промислової автоматизації та комп’ютерно-інтегрованих технологій. Проаналізовано основні етапи цифрової обробки зображень – від покращення якості та фільтрації до сегментації й розпізнавання об’єктів. Окрему увагу приділено застосуванню згорткових нейронних мереж (CNN) у системах контролю якості, які забезпечують високу точність і надійність виявлення дефектів на виробництві. Показано, що інтеграція методів штучного інтелекту, технічного зору та глибокого навчання створює передумови для формування «розумних» виробничих систем нового покоління. Результати дослідження можуть бути використані під час розробки автоматизованих комплексів контролю якості та систем машинного зору.

The article discusses the features of image processing in the context of industrial automation and computer-integrated technologies. The main stages of digital image processing are analyzed – from quality improvement and filtering to segmentation and object recognition. Particular attention is paid to the use of convolutional neural networks (CNN) in quality control systems, which ensure high accuracy and reliability in detecting defects in production. It is shown that the integration of artificial intelligence, machine vision, and deep learning methods creates the prerequisites for the formation of a new generation of “smart” production systems. The results of the study can be used in the development of automated quality control complexes and machine vision systems.