Инновации. Наука. Образование
пагубным факторам, в связи с тем что ещё не успел до конца сформироваться и обрести
полноценный иммунитет для борьбы с различными болезнями и инфекциями, такими как
гепатит, пищевая токсикоинфекция, дисбактериоз, поражения желудочно-кишечного
тракта, тяжелая полиорганная недостаточность [1].
Существует множество способов находить брак в продукции. Например, рыбные
консервы проверяют в специальных ваннах [2]. Однако такой процесс довольно неточен –
обычно партии проверяются сразу несколькими частями. В детекции дефектов различной
продукции давно стали появляется новые технологии. Например, было предложено
использовать алгоритмы машинного обучения при детектировании брака при
изготовление консервных банок с рыбной продукции после термической обработки и
закатки [3]. Эти технологии позволят сделать детектирование брака намного точным и
минимизировать шанс поступления продукции на полки магазинов.
Однако пример приведенный выше показывает возможность применения
технологий машинного обучения только на производстве. В нашем же случае, пример
будет приведен непосредственно в магазине.
Прежде чем перейти к описанию идеи, определимся с основными понятиями. В
данном работе под искусственным интеллектом будем понимать любую технологию,
которая имитирует поведение человека, а точнее, его решение различных проблем.
Машинное обучение – это пласт технологий, при которых происходит обучение
некоторой модели на некоторых данных. А техническим зрением мы назовем все методы
искусственного интеллекта, которые могут работать с изображениями.
Итак, представим ситуацию, что на полки магазинов поступили два товара – в
данном случае, два пакета детского сока (Рисунок 1). В данном случае нам неважно
знание компаний производителей данной продукции, так как товар любого бренда можно
испортить. На Рисунке 1 слева изображен пакет сока без явных дефектов, справа пакет
сока с явными внешними дефектами. Обратите внимание, насколько сильно изменилась
геометрия пакета справа. Выявить такой дефект не составляет труда, однако это может
сделать покупатель при употреблении. В нашем искусственно созданном примере моно
сказать, что такие внешние дефекты не портят продукцию в её качественном
составляющем. Однако мы не знаем, нарушена ли герметизация правого пакета. Человек,
проверяющий подобные товары на полках может не заметить такого дефекта.
806
Научный журнал «Инновации. Наука. Образование»
Индексация в РИНЦ
н
Достарыңызбен бөлісу: |