Розробка інтелектуальної системи «Box Inspector» для аналізу стану упаковки товарів із використанням методів комп'ютерного зору

Abstract

Об’єктом дослідження є процес автоматизованого контролю якості картонних упаковок на основі аналізу цифрових зображень. Предметом дослідження є методи та алгоритми комп'ютерного зору і глибокого навчання для класифікації стану картонних упаковок у режимі реального часу. Метою роботи є розробка та реалізація десктопного програмного застосунку для автоматичного виявлення пошкоджень картонних упаковок з використанням методів комп'ютерного зору та нейронних мереж на основі технології Transfer Learning. У роботі використовуються методи аналізу і синтезу засобів комп’ютерного зору та машинного навчання, методи проєктування програмного забезпечення, а також методи обробки цифрових зображень. Технічна реалізація включає розробку десктопного застосунку мовою Python, використання PyQt6 для побудови графічного інтерфейсу, OpenCV для захоплення та попередньої обробки зображень, PyTorch і torchvision для побудови, навчання та тестування нейронної мережі, застосування технології Transfer Learning на базі MobileNetV2 для класифікації стану картонних упаковок, а також використання SQLite для збереження результатів аналізу.