ivdon3@bk.ru
В статье предложен подход к автоматизации выявления дефектов полировки лопаток с помощью люминесцентного контроля (ЛЮМ). Вместо ручного визуального осмотра разработана система, использующая нейросеть глубокого обучения для сегментации дефектов на изображениях и роботизированную установку для точного позиционирования камеры и заготовки. Это обеспечивает повторяемость контроля. Актуальность обусловлена потребностью промышленности в высокоточных и надежных методах контроля качества в реальном времени. Описаны математическая модель процесса, архитектура ПО, аппаратное обеспечение и процесс сбора данных для обучения нейросети. Приведены результаты применения системы для определения дефектов. Разработка оптимизирует процессы полировки.
Ключевые слова: промышленная полировка лопаток, интеллектуальная видеоаналитика, роботизированная оптическая схема, математическая модель технологического процесса, ЛЮМ-контроль
В статье описан процесс создания стеммера для морфологического анализатора Pymystem. Приведено теоретическое обоснование выбора морфологического анализа как приоритетного направления для лингвистического анализа текста. Рассмотрены основные анализаторы и выявлены их достоинства и недостатки. Описан основной алгоритм разделения вложенных структур на структурированное дерево классов. Приведена функция поиска нужных характеристик частей речи с использованием регулярных выражений в языке программирования Python. Рассмотрены и описаны основные шаги алгоритма построения необходимой иерархии. Проведен анализ результатов работы и сделаны необходимые выводы. Описаны дальнейшие перспективы развития представленной разработки.
Ключевые слова: стеммер, морфологический анализатор, дерево классов, регулярное выражение, анализ текста, компьютерная лингвистика, лемма, токен, словообразование, иерархия классов
05.13.01 - Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)