Modern types of machine vision for vehicle inspection

2024

Толық мәтін Ашық қол жеткізу: Gold Метадеректер (CSL-JSON)
DOI 10.32523/2616-7263-2024-149-4-256-268
Деректер сенімділігі 70 орташа
Бұл баға қалай есептеледі

Ол жазбаның өзінің тексерілетін белгілерінен құралады: мақаланың DOI-і бар ма, оның деректерін қанша тәуелсіз дереккөз растады, міндетті өрістер толтырылған ба және соңғы растау қаншалықты жаңа. Дереккөздер арасындағы алшақтық пен идентификатордың болмауы бағаны төмендетеді. 80-нен бастап мән жазбаның қосымша тексерусіз жарияланғанын, 60-тан 79-ға дейін — оның сенімділігі төмен күйде жарияланғанын және қолмен тексеру ұсынылатынын білдіреді. Редактор қолмен тексерген жазбаны қайта есептеу 90-нан төмен түсірмейді. Бұл — мақаланың өзіне емес, ол туралы деректерімізге берілген баға.

Аңдатпа

In this scientific article, modern types of machine vision are examined, which are widely used in the process of inspecting vehicles at various stages of their production and operation. Machine vision serves as an important tool that enhances the quality and safety of vehicles, as well as optimizes production processes. The article discusses key technologies such as lighting technologies that provide the necessary illumination for accurate image analysis, as well as image processing, which allows for the extraction of useful information from visual data. Additionally, special attention is given to machine learning algorithms that enable machine vision systems to adapt and improve their accuracy over time. Stereovision, as a method, is also considered in the context of creating three-dimensional models of objects, significantly increasing the accuracy of defect detection. The article emphasizes automated quality control methods, including the use of high-resolution cameras capable of detecting defects, damages, and discrepancies in the design and finish of vehicles. These technologies play a crucial role in ensuring high standards of quality and reliability in vehicles, which, in turn, contributes to increasing consumer trust in manufacturers.