| dc.contributor.author | Мацяка, М. В. | uk |
| dc.contributor.author | Маслій, Р. В. | uk |
| dc.contributor.author | Matsyaka, M. V. | en |
| dc.contributor.author | Maslii, R. V. | en |
| dc.date.accessioned | 2026-09-17T10:04:16Z | |
| dc.date.available | 2026-09-17T10:04:16Z | |
| dc.date.issued | 2026 | |
| dc.identifier.citation | Мацяка М. В., Маслій Р. В. Система комп'ютерного зору для автоматизації промислового контролю якості // Матеріали LV Всеукраїнської науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 24-27 березня 2026 р. Електрон. текст. дані. 2026. Електрон. текст. дані. 2026. URI: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fksa/all-fksa-2026/paper/view/28255. | uk |
| dc.identifier.uri | https://ir.lib.vntu.edu.ua/handle/123456789/54415 | |
| dc.description.abstract | У роботі розглядається архітектура програмного забезпечення для автоматизованого візуального контролю якості продукції на виробничих лініях. Досліджено застосування моделі YOLOv8 для ідентифікації та локалізації дефектів поверхні, зокрема тріщин, подряпин та сторонніх включень, у режимі реального часу. | uk |
| dc.description.abstract | The paper considers the software architecture for automated visual quality control of products on production lines. | en |
| dc.language.iso | uk_UA | uk_UA |
| dc.publisher | ВНТУ | uk |
| dc.relation.ispartof | Матеріали LV Всеукраїнської науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 24-27 березня 2026 р. Електрон. текст. дані. 2026. | uk |
| dc.relation.uri | https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fksa/all-fksa-2026/paper/view/28255 | |
| dc.subject | комп'ютерний зір | uk |
| dc.subject | автоматизація | uk |
| dc.subject | контроль якості | uk |
| dc.subject | YOLOv8 | en |
| dc.subject | MVTec AD | en |
| dc.subject | глибоке навчання | uk |
| dc.subject | computer vision | en |
| dc.subject | automation | en |
| dc.subject | quality control | en |
| dc.subject | deep learning | en |
| dc.title | Система комп'ютерного зору для автоматизації промислового контролю якості | uk |
| dc.type | Thesis | |
| dc.identifier.udc | 004.8 | |
| dc.relation.references | Defect Detection Methods for Industrial Products Using Deep Learning Techniques: A Review [Електронний ресурс] – Режим доступу: https://www.researchgate.net/publication/368384139 (дата звернення: 20.03.2026). | en |
| dc.relation.references | Застосування методів комп'ютерного зору в промисловості [Електронний ресурс] – Режим доступу: http://ir.lib.vntu.edu.ua/handle/123456789/21771 (дата звернення: 20.03.2026). | uk |
| dc.relation.references | Edge AI for Industrial Visual Inspection: YOLOv8-Based Visual Conformity Detection [Електронний ресурс] – Режим доступу: https://www.mdpi.com/1999-4893/18/8/510 (дата звернення: 20.03.2026). | en |
