Abstract
Ұсынылып отырған ғылыми зерттеу жұмысында кірпіш өндірісі өнеркәсібінде беткі ақауларды ерте және дәл анықтау өнім сапасын сақтау, материал қалдықтарын азайту және өндіріс тиімділігін арттыру үшін өте маңызды екендігі баяндалған. Дәстүрлі қолмен тексеру әдістері көбінесе уақытты қажет етеді және адами тәжірибеге тәуелді. Сондықтан, бұл зерттеу терең оқыту әдістеріне, әсіресе автоматтандырылған сапаны бағалау үшін конволюциялық нейрондық желілерге (CNN) негізделген интеллектуалды кірпіш ақауларын анықтау тәсілін ұсынады. Ұсынылған жүйе кескінге негізделген талдауды қолдана отырып, жарықтар, беткі ақаулар, жиек ақаулары және ақаусыз үлгілер сияқты кірпіш ақауларының әртүрлі түрлерін анықтау және жіктеу үшін жасалған. Модельді оқыту және бағалау үшін жалпыға қолжетімді кірпіш ақаулары туралы деректер жиынтығы пайдаланылды. CNN архитектурасы ерекшеліктерді алу үшін бірнеше конволюциялық және максималды пул қабаттарынан, содан кейін толығымен қосылған қабаттардан және соңғы болжау үшін Softmax классификаторынан тұрады. Дәл жіктеу өнімділігіне қол жеткізу үшін модель бақыланатын оқыту әдістерін қолдана отырып оқытылды және сынақтан өтті. Эксперименттік нәтижелер ұсынылған модельдің барлық бағалау көрсеткіштері бойынша жоғары өнімділікке қол жеткізгенін көрсетеді. Алынған Precision, Accuracy, Recall және F1 балл мәндері 93%-дан асты, бұл ұсынылған тәсілдің тиімділігін көрсетеді. Атап айтқанда, модель жарықшақ ақауларын анықтауда жоғары өнімділік көрсетті және ақаулы және ақаусыз кірпіш беттерін сәтті ажыратты. Салыстырмалы талдау сонымен қатар терең оқытуға негізделген тәсілдер дәлдік пен автоматтандыру мүмкіндігі тұрғысынан дәстүрлі машиналық оқыту әдістерінен асып түсетінін көрсетті. Бұл зерттеудің нәтижелері CNN негізіндегі интеллектуалды жүйелердің нақты уақыт режимінде өнеркәсіптік ақауларды анықтау және автоматтандырылған сапаны бақылау үшін әлеуетін көрсетеді. Ұсынылған тәсіл өндіріс сенімділігін арттыруға, адамның араласуын азайтуға және құрылыс материалдары өнеркәсібінде ақылды өндірістік ортаны дамытуды қолдауға ықпал ете алады.