<link rel="stylesheet" href="styles.f3b1fba60ec7970c.css">

Система комп'ютерного зору для автоматизації промислового контролю якості

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorМацяка, М. В.uk
dc.contributor.authorМаслій, Р. В.uk
dc.contributor.authorMatsyaka, M. V.en
dc.contributor.authorMaslii, R. V.en
dc.date.accessioned2026-09-17T10:04:16Z
dc.date.available2026-09-17T10:04:16Z
dc.date.issued2026
dc.description.abstractУ 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.abstractThe paper considers the software architecture for automated visual quality control of products on production lines.en
dc.identifier.citationМацяка 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.udc004.8
dc.identifier.urihttps://ir.lib.vntu.edu.ua/handle/123456789/54415
dc.language.isouk_UAuk_UA
dc.publisherВінницький національний технічний університетuk
dc.relation.ispartofМатеріали LV Всеукраїнської науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 24-27 березня 2026 р. Електрон. текст. дані. 2026.uk
dc.relation.referencesDefect 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.referencesЗастосування 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.referencesEdge 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
dc.relation.urihttps://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fksa/all-fksa-2026/paper/view/28255
dc.subjectкомп'ютерний зірuk
dc.subjectавтоматизаціяuk
dc.subjectконтроль якостіuk
dc.subjectYOLOv8en
dc.subjectMVTec ADen
dc.subjectглибоке навчанняuk
dc.subjectcomputer visionen
dc.subjectautomationen
dc.subjectquality controlen
dc.subjectdeep learningen
dc.titleСистема комп'ютерного зору для автоматизації промислового контролю якостіuk
dc.typeThesis

Файли

Контейнер файлів

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
28255.pdf
Розмір:
284,77 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити

Ліцензійна угода

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
license.txt
Розмір:
17 B
Формат:
Plain Text
Опис:
Завантажити

Зібрання

НТКП ВНТУ. Факультет інтелектуальних інформаційних технологій та автоматизації (2026)