ỨNG DỤNG XỬ LÝ HÌNH ẢNH VÀ MÔ HÌNH RESNET-50 TRONG NHẬN DẠNG CÁC KHIẾM KHUYẾT TRONG CÁC THÔNG TIN SẢN PHẨM CƠ KHÍ

Tóm tắt

Máy học và thị giác máy tính đóng vai trò then chốt trong việc phát hiện các khiếm khuyết sản phẩm ở nhiều ngành công nghiệp khác nhau, nâng cao hiệu
quả, độ chính xác và giảm thiểu chi phí lao động. Tạp chí này sử dụng thao tác hình ảnh thông qua OpenCV, kết hợp với máy học sử dụng mô hình ResNet-50, để
xác định cụ thể các khiếm khuyết bề mặt và kích thước trong các vòng bi. Khác với các nghiên cứu trước đây, trọng tâm ở đây là nhận diện các khiếm khuyết trong
các bộ phận cơ khí yêu cầu gia công chính xác. Mô hình ResNet-50 đã thể hiện độ chính xác ấn tượng là 98,5% trong việc nhận diện các vòng bi bị lỗi. Đáng chú
ý, kết quả nhận diện từ mô hình này vượt qua độ chính xác của các mô hình khác như YOLO và SSD. Nghiên cứu này chứng minh hiệu quả của việc tích hợp các kỹ
thuật xử lý hình ảnh tiên tiến với các mô hình máy học, đặc biệt là ResNet-50, trong việc đáp ứng các yêu cầu nghiêm ngặt của việc xác định các khiếm khuyết bề
mặt trong các thành phần cơ khí quan trọng. Ứng dụng thành công của phương pháp này cho thấy tiềm năng của nó trong việc cách mạng hóa quy trình kiểm
soát chất lượng, đảm bảo độ chính xác và độ tin cậy cao hơn trong việc phát hiện khiếm khuyết trong môi trường công nghiệp và sản xuất.