УДК 338.3:004.93’1

DOI: http://doi.org/10.15350/2409-7616.2023.1.16

Шилович О.Б.¹ (Краснодар, Россия) — olegrgups@mail.ru, Гуляй В.Г.¹ (Краснодар, Россия) — ms.gulyay@bk.ru, Марков А.И.¹ (Краснодар, Россия) — sashasashamarkov2016markov@gmail.com, Шаповалов Д.А.¹ (Краснодар, Россия) — Shapovalov.demid02@mail.ru

¹Кубанский государственный технологический университет

Аннотация. Алгоритм компьютерного зрения на основе машинного обучения в последние годы приобретает все большую популярность в различных сферах экономики для улучшения качества произведенного товара.  В данной статье авторами рассматриваются проблемы современной сферы промышленности, связанные с увеличение объемов производства и замещением импортных товаров отечественными, а также способы их решения путем внедрения интеллектуальных самообучающихся систем искусственного интеллекта, базирующихся на алгоритмах компьютерного зрения с применением машинного обучения. Точность анализа видеоинформации компьютером всё время растёт и применение компьютерного зрения может дать большую экономию средств наряду с улучшением качества. Компьютерное зрение является одной из важных составляющих технологий для искусственного интеллекта. В статье приводятся статистические данные, характеризующие динамику развития производственной деятельности и масштабы импортозамещения по отдельным отраслям промышленности в нашей стране. Также в статье описываются различия между компьютерным зрением, машинным зрением, видеоаналитикой и важность внедрения таких алгоритмов в современные системы контроля производства. Приводится пример и алгоритм уникальной интеллектуальной системы контроля за качеством производства, способная обеспечить точность измерений порядка 97-98% при погрешности вычислений не более 3%. Для сравнения, при ручном методе точность измерения составляет 85-95%, а при использовании дорогостоящих лазерных механизмов – 90-95%. Данный опыт показывает необходимость и актуальность развития подобного проекта, во всех эконмических сферах нашей страны, для улучшения качества и контроля произведённого товара, а также оптимизацию работы на производствах.

Ключевые слова: производство, компьютерное зрение, машинное обучение, видеоаналитика.

Список источников:

1. Бекулова С.Р. Общественное производство как экономическая категория // Теоретическая и прикладная экономика. 2021. № 4. С. 64-74. URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=47606394
2. Городничев Д.Ю Машинное обучение и глубокое обучение // Современные проблемы лингвистики и методики преподавания Русского языка в ВУЗе и школе. 2022. № 38. С. 278-281. URL:  https://elibrary.ru/item.asp?id=49375534
3. Горячкин Б.С., Китов М.А. Компьютерное зрение //  E-SCIO. 2020. № 9 (48). С. 317-345. URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=44120207
4. Минчичова В.С. Пути преодоления «кремниевого занавеса» и перспективы экспорта высокотехнологичной продукции России // Самоуправление. 2022. № 5(133). С. 46-49. URL:  https://elibrary.ru/item.asp?id=49568717
5. Шавтикова Л.М., Гериев М.М., Сеитов А.Б. [и др.] Импортозамещение и её роль в экономике России, импортозамещение программного обеспечения // Финансовая экономика. 2022. № 9. С. 134-136. URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=49542432
6. Грицунова С.В., Седых Ю.А. Учет человеческого фактора в условиях развития цифровой экономики // Экономика и предпринимательство. 2021. №3. С. 79-84. URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=48088148
7. Кравцова Е.Ю., Сапрыкин Д.А. Компьютерное зрение на основе существующих технологий искусственного интеллекта // Инновации. Наука. Образование. 2022.  № 49. С. 1049-1055. URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=47949225
8. Пиньковецкая Ю.С. Использование цифровых технологий на предприятиях в России // Экономика и предпринимательство. 2022. №3. С. 48-53. URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=49872515
9. Кравцова, Е.Ю., Сапрыкин Д.А. Компьютерное зрение на основе существующих технологий искусственного интеллекта // Инновации. Наука. Образование. 2022. № 49. С. 1049-1055. URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=47949225
10. Чураков Д.Ю. Событийная видеоаналитика: нейросетевые технологии разработки и перспективы внедрения в учреждениях уголовно-исполнительной системы / Д. Ю. Чураков // V Международный пенитенциарный форум «Преступление, наказание, исправление» (приуроченный к проведению в 2021 году в Российской Федерации Года науки и технологий): Сборник тезисов выступлений и докладов участников. В 9-ти томах, Рязань, 17–19 ноября 2021 года. — Рязань: Академия права и управления Федеральной службы исполнения наказаний, 2021. — С. 312-318. URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=47897044
11. Шишиханова М.Х., Албогачиева Л.А. Машинное зрение на производстве // Приоритетные направления инновационной деятельности в промышленности: сборник научных статей XII международной научной конференции. — Казань: ООО «КОНВЕРТ», 2021. — С. 137-139.
12. Стычев С.Н., Краснопевцева Н.А. Анализ перспектив развития систем компьютерного зрения / // Инновации. Наука. Образование. 2021. №45. С. 28-33. URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=47384381
13. Магомедова Д.М., Магомедова А.З. Модели в машинном обучении // Тенденции развития науки и образования. 2020. №68-1. С. 55-57 URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=44503532
14. Ершова А.Э., Кузнецов А.Н. Стратегия конкурентного развития компании BMW group // Стратегии бизнеса. 2019. № 5(61). С. 26-28. URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=37966305
15. Павлюкевич С.Г., Усик В.Ю., Громовой Н.С. Построение классификатора изображений на основе предобученной нейронной сети // ЭНИГМА. 2021. № 39. С. 119-129. URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=48106019 
16. Катермина Т.С., Лазоренко Е.В. Элементы искусственного интеллекта для задачи определения положения автотранспортного средства на изображении // Computational nanotechnology. 2022. №3. С 9-18. URL:  https://www.elibrary.ru/item.asp?id=49562173

Библиографическая ссылка: Шилович О.Б., Гуляй В.Г., Марков А.И., Шаповалов Д.А. К вопросу улучшения качества анализа продукции путём применения алгоритмов компьютерного зрения // ЦИТИСЭ. 2023. № 1. C. 191-201. DOI: http://doi.org/10.15350/2409-7616.2023.1.16