В процессе обработки и обогащения руды металлов необходимо оценивать размер, скорость и цвет пузырей, образующихся в процессе пропускания пара через смесь воды и частиц руды. По этим параметрам можно определить качество и состав руды. Процесс происходит в специальных машинах, контролируемых оператором, поэтому влияние человеческого фактора на эту часть производства довольно высока. В связи с развитием технологий нейронных сетей появилась возможность автоматизировать этот процесс с достаточно высокой точностью. Для обучения моделей необходимо собрать и разметить данные. Мы разработали метод слабой разметки датасета, затем на полученных данных мы обучили сегментационные модели решать эту задачу и сравнили результаты

Усачева Д.М., Румянцева М.Ю., Прокопов Е.М. (науч. рук. Ефимова В.А.) Исследование решений для задачи сегментации флотации в режиме реального времени с использованием слабой разметки // Сборник тезисов докладов конгресса молодых ученых. Электронное издание. – СПб: Университет ИТМО, [2024]. URL: https://kmu.itmo.ru/digests/article/13268