В докладе рассматривается применение систем технического зрения для контроля дефектов поверхности металлов. Системы позволяют обнаруживать и классифицировать дефекты (трещины, коррозия, включения) с помощью алгоритмов обработки изображений и машинного обучения. Анализируется эффективность различных архитектур нейронных сетей (CNN, Transformers, гибридные модели), используется сравнение их характеристик по точности классификации и локализации дефектов.

Кузнецов Р.А. (науч. рук. Ефимова В.А.) Системы технического зрения для дефектоскопии поверхности металлов // Сборник тезисов докладов конгресса молодых ученых. Электронное издание. – СПб: Университет ИТМО, [2025]. URL: https://kmu.itmo.ru/digests/article/15286