MATLAB MUHITIDA MAHSULOT QADOQLASH JARAYONIDAGI DEFEKTLARNI ANIQLASHNING INTELLEKTUAL TIZIMINI ISHLAB CHIQISH
Authors/Creators
- 1. Buxoro davlat texnika universiteti professori (DSc)
- 2. pedagogika fanlari bo'yicha falsafa doktori PhD, Buxoro davlat texnika universiteti dotsenti
- 3. Buxoro davlat texnika universiteti 1-bosqich magistranti,
Description
Ushbu maqolada MATLAB muhitida mahsulot qadoqlash jarayonidagi defektlarni aniqlash uchun intellektual tizim ishlab chiqish masalasi ko‘rib chiqilgan. Tasvirlarni qayta ishlash va chuqur o‘qitish usullariga asoslangan yondashuv orqali qadoqlashdagi nuqsonlarni avtomatik aniqlash samaradorligi oshirilgan. Oldindan ishlov berish, xususiyat ajratish va klassifikatsiya bosqichlari integratsiyasi tizim aniqligini yaxshilaydi. CNN asosidagi modellar murakkab defektlarni aniqlashda yuqori natija beradi. MATLAB muhiti algoritmlarni tez prototiplash va optimallashtirish imkonini yaratadi. Tadqiqot natijalari sanoat 4.0 sharoitida real vaqt nazorati uchun tizimning samarali ekanligini ko‘rsatadi. Kelgusida IoT integratsiyasi orqali tizimni yanada rivojlantirish mumkin.
Files
555-562.pdf
Files
(465.6 kB)
| Name | Size | Download all |
|---|---|---|
|
md5:4260702a1fef41652004f77ef454f7d6
|
465.6 kB | Preview Download |
Additional details
References
- 1.Gonzalez, R. C., & Woods, R. E. (2018). Digital Image Processing (4th ed.). Pearson Education.
- 2.Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep Learning. MIT Press.
- 3.Bishop, C. M. (2006). Pattern Recognition and Machine Learning. Springer.
- 4.MathWorks Inc. (2024). Image Processing Toolbox User Guide. https://www.mathworks.com
- 5.MathWorks Inc. (2024). Deep Learning Toolbox Documentation. https://www.mathworks.com