Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика Аннотация к статье << Назад Исследование эффективности нейронной сети для распознавания сварного шва на изображении И.А. БОРОВИЦКИЙ, М.А. ЛЕОНТЬЕВ, А.В. ЮГАЙ, А.Э. ПАНФИЛОВ, И.М. ХАРИТОНОВ В статье рассматривается задача автоматического распознавания сварного шва на изображениях металлических заготовок с использованием методов компьютерного зрения и сверточных нейронных сетей. Проведено исследование влияния предобработки данных (изменение размеров изображений и перевод в оттенки серого) на качество обучения и время работы нейросетевой модели. В экспериментах использовался датасет более чем из 8000 изображений, полученных в производственных условиях. Показано, что уменьшение размеров изображений позволяет значительно сократить время обучения при сохранении высокой точности распознавания, тогда как преобразование изображений в градации серого не оказывает значительного влияния на качество классификации, но увеличивает время обучения за счет дополнительной обработки. Полученные результаты подтверждают целесообразность масштабирования изображений до оптимального разрешения и использование цветных изображений при наличии достаточных вычислительных ресурсов. Ключевые слова: нейронные сети, компьютерное зрение, сварной шов, распознавание изображений, сверточная нейронная сеть, предобработка данных, уменьшение разрешения, оттенки серого, время обучения, точность классификации. DOI: 10.25791/pribor.10.2025.1622 Стр. 31-36.