В данной статье представлена разработка автоматизированной системы контроля качества драже с применением технологий машинного зрения и цифрового моделирования. Целью работы является создание интеллектуальной системы, способной в реальном времени выявлять дефекты поверхности кондитерских изделий, такие как сколы и трещины. Предложенный подход сочетает обучение нейронной сети на основе архитектуры YOLO с использованием как реальных, так и синтетически сгенерированных изображений, а также внедрение цифровой симуляции производственной линии для предварительной отладки и оптимизации параметров системы. Использование цифровой модели позволяет проводить тестирование в условиях, приближённых к реальным, что способствует повышению точности классификации дефектов и снижению затрат на настройку оборудования. Проведённые испытания подтвердили высокую эффективность предложенной системы и целесообразность её внедрения в пищевую промышленность.

Ключевые слова: машинное зрение, контроль качества, драже, YOLO, цифровая симуляция, дефекты поверхности

2.3.3 - Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами

Статья представляет исследование различных подходов к реализации микрофронтенд-архитектуры в высоконагруженных веб-приложениях. Описывается процесс сравнительного анализа четырех основных паттернов интеграции микрофронтендов: Module Federation, Single-SPA, Web Components и iframe-подхода. Проведено экспериментальное исследование производительности каждого паттерна с измерением ключевых метрик загрузки и взаимодействия. Разработаны рекомендации по выбору архитектурного подхода в зависимости от требований проекта.

Ключевые слова: микрофронтенды, веб-архитектура, Module Federation, Single-SPA, высоконагруженные системы, производительность веб-приложений

2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации