"kompyuterni ko‘rish"

PDF 19 стр. 763,0 КБ Бесплатная загрузка

19 стр.

FaylHub.uz

Скачать через Telegram

Размер 763,0 КБ

Тип файла PDF

Страницы 19

Обновлено Дек 2025

Предварительный просмотр (5 стр.)

Прокрутите вниз 👇

1 / 19

o’zbekiston respublikasi oliy ta‘lim, fan va innovatsiyalar vazirligi qarshi davlat texnika universiteti “ raqamli texnologiyalar va sun‘iy intellekt” fakulteti 5 – bosqich s–ki–605–21 guruh talabasining “kompyuterni ko‘rish” fanidan tayyorlagan bajardi: narzullayev.m qabul qildi: dilmurodov.z qarshi – 2025 mavzu: kompyuter ko‘rishning sanoat sohasidagi qo‘llanilishi (sifat nazorati, robototexnika). sun’iy intellekt asosida raqamli tasvirlarni tahlil qilish. reja: 1. kompyuter ko'rishining sanoatdagi fundamental qo' darajasi: avtomatlashtirilgan sifat nazorati tizimlari 2. sanoat robototexnikasida kompyuter ko'rishi va3dtasvirni tahlil qilish 3. sun'iy intellekt asosida raqamli tasvirlarni tahlil qilish mexanizmlari (deep learning) 4. xulosa 1. kompyuter ko‘rishining sanoatdagi fundamental qo‘llanilishi: avtomatlashtirilgan sifat nazorati tizimlari sanoatda sifat nazorati (qc) an’anaviy ravishda inson operatorlari tomonidan bajarilgan. biroq, insonning charchashi, subyektivligi va yuqori ishlab chiqarish tezligiga moslasha olmasligi sababli, kompyuter ko‘rishi (cv) avtomatlashtirilgan inspektsiya tizimlari uchun asosiy texnologiyaga aylandi. cv yordamida mahsulotlarning nuqsonlari 100% tezlik va aniqlikda tekshiriladi. 1.1. yuzaki nuqsonlarni aniqlash va tasniflash sanoat cv ning asosiy vazifasi ishlab chiqarilgan …

2 / 19

ar yoriqlar yoki chiziqlar mavjud bo‘lsa, qirralarning uzluksizligi buziladi yoki kutilmagan qirralar paydo bo‘ladi. nuqsonlarning kvantifikatsiyasi: aniqlangan nuqsonlarning o‘lchami (uzunligi, maydoni) va chuqurligi o‘lchanadi. ushbu o‘lchovlar nuqsonning jiddiylik darajasini aniqlash va mahsulotni saralash uchun ishlatiladi. 1.2. o‘lchov metrologiyasi (dimensional metrology) cv tizimlari kontaktsiz usulda mahsulotning geometrik xususiyatlarini (uzunlik, kenglik, burchaklar, teshik diametrlari) yuqori aniqlikda o‘lchay oladi. piksel-mm konversiyasi: tizim kalibrlash (calibration) jarayonida ma’lum uzunlikdagi obyekt tasvirida necha pikselga to‘g‘ri kelishi aniqlanadi. kamera optikasi, fokus uzunligi va ish masofasi hisobga olinadi. agar kamera to‘g‘ridan-to‘g‘ri obyektga parallel bo‘lmasa, perspektiv buzilishlarni tuzatish uchun geometrik transformatsiya qo‘llaniladi. subpiksel aniqlik: qirralarni aniqlash algoritmlari ko‘pincha piksel aniqligidan yuqori aniqlikka erishish uchun subpiksel interpolyatsiyasidan foydalanadi. masalan, qirra joylashuvi 0.1 piksel aniqlikda aniqlanadi, bu esa o‘lchov xatosini minimallashtiradi. 2. sanoat robototexnikasida kompyuter ko‘rishi va 3d tasvirni tahlil qilish kompyuter ko‘rishi zamonaviy sanoat robotlariga atrof-muhitni "ko‘rish" va moslashuvchan (reaktiv) harakat qilish imkonini beradi. bu robotlarning murakkab va o‘zgaruvchan sharoitlarda, …

3 / 19

calibration)dir. eye-to-hand (robotdan alohida ko‘z): kamera robotning ish maydoni ustidagi sobit joyga o‘rnatiladi. u robotga ob’ektning x,y,z koordinatalarini aniqlab beradi. bu tezlikni oshirish uchun yaxshi, chunki robot qo‘lining harakatlanishini kutmasdan tasvirni tahlil qila oladi. 2.2. 3d ko‘rish texnologiyalari va nuqtalar buluti (point cloud) sanoat robototexnikasidagi eng muhim talab obyektlarning nafaqat 2d joylashuvini, balki 3d fazodagi chuqurligini ham aniqlashdir. stereo ko‘rish (stereo vision): bu inson ko‘rish tizimiga taqlid qiladi. ikki parallel joylashgan kamera bir vaqtning o‘zida obyektni suratga oladi. ikki tasvirdagi mos keluvchi nuqtalar orasidagi siljish (disparity) o‘lchanadi. disparity obyektga bo‘lgan masofaga teskari proporsionaldir: z=df⋅b bu yerda z – chuqurlik, f – fokus uzunligi, b – kameralar orasidagi baza masofasi, d – disparity. stereo ko‘rish yordamida 3d nuqtalar buluti (point cloud) yaratiladi. lidar va strukturalashgan yorug‘lik: lidar (light detection and ranging) lazer nurlari yordamida masofani o‘lchaydi. strukturalashgan yorug‘lik esa obyekt yuzasiga ma’lum naqsh (chiziqlar yoki nuqtalar to‘plami) proyeksiyalaydi. kamera proyeksiyalangan naqshning …

4 / 19

kkab sanoat tasvirlarini tahlil qilishda inson ko‘zidan ham yuqori natijalar bera boshladi. 3.1. konvolyutsion neyron tarmoqlarning (cnn) sifat nazoratida qo‘llanilishi sanoatda eng keng qo‘llaniladigan ai modeli bu cnndir. ular tasvirdan o‘z-o‘zidan kerakli xususiyatlarni ajratib olish qobiliyatiga ega. xususiyatlarni avtomatik ajratish: an’anaviy usullar (sobel, gabor) xususiyatlarni qo‘lda aniqlasa, cnn (masalan, resnet, vgg) tasvirning birinchi qatlamida qirralar, o‘rta qatlamlarda shakllar, oxirgi qatlamlarda esa murakkab, yuqori darajali nuqson xususiyatlarini avtomatik ravishda o‘rganadi. tasvir tasnifi (classification): cnn yordamida mahsulot tasviri to‘liq tahlil qilinadi va u darhol uchta toifadan biriga tasniflanadi: "yaroqli", "kichik nuqsonli", "yaroqsiz". bu ishlab chiqarish liniyasida tezkor qaror qabul qilish uchun asosdir. 3.2. tasvirni segmentlash (semantic segmentation) texnikalari sifat nazoratida nuqsonning joylashuvi va shakli, uning maydoni kabi ma’lumotlar talab qilinadi. buni ta’minlash uchun segmentlash modellaridan foydalaniladi. u-net va mask r-cnn: bu arxitekturalar nafaqat nuqson borligini, balki har bir nuqsonning piksel darajasidagi aniq chegaralarini aniqlash imkonini beradi. segmentatsiya natijasi nuqsonning yorqinlik yoki rangdagi …

5 / 19

encoder) va qayta tiklay (decoder) oladi. xatolik tahlili: agar yaroqsiz (nuqsonli) mahsulot kirsa, avtoenkoder uni to‘g‘ri tiklay olmaydi, natijada asl tasvir va qayta tiklangan tasvir o‘rtasida katta farq (reconstruction error) yuzaga keladi. bu xatolikning yuqori bo‘lishi tasvirda anomaliya (nuqson) mavjudligini anglatadi. error(i)=x,y∑(iasl(x,y)−itiklangan(x,y))2 4. sanoat tizimlarining amaliy qiyinchiliklari va kelajak istiqbollari sanoat muhitida cv tizimlarini integratsiya qilish nazariy tahlildan farqli ravishda ko‘plab amaliy muammolarga duch keladi. 4.1. real vaqt rejimida ishlash va kechikish (latency) yuqori tezlikda ishlaydigan konveyer liniyalarida, masalan, soatiga minglab mahsulot o‘tadigan joylarda, cv tizimi millisekundlarda qaror qabul qilishi kerak. hisoblashni optimallashtirish: murakkab cnn modellarining ishlash tezligini oshirish uchun gpu (graphics processing unit), fpga (field-programmable gate array) yoki maxsus ai tezlatgichlari qo‘llaniladi. modelning o‘zini soddalashtirish (model pruning, quantization) orqali ham tezlik oshiriladi. asinxron qayta ishlash: kuzatuv va tahlil jarayonlarini ajratish. tasvir olish doimiy ravishda bajariladi, ammo tahlil keyingi kadrlar tayyor bo‘lmaguncha asinxron tarzda amalga oshirilishi mumkin. 4.2. yoritish (illumination) …

Хотите читать дальше?

Скачайте все 19 страниц бесплатно через Telegram.

Скачать полный файл

О ""kompyuterni ko‘rish""

o’zbekiston respublikasi oliy ta‘lim, fan va innovatsiyalar vazirligi qarshi davlat texnika universiteti “ raqamli texnologiyalar va sun‘iy intellekt” fakulteti 5 – bosqich s–ki–605–21 guruh talabasining “kompyuterni ko‘rish” fanidan tayyorlagan bajardi: narzullayev.m qabul qildi: dilmurodov.z qarshi – 2025 mavzu: kompyuter ko‘rishning sanoat sohasidagi qo‘llanilishi (sifat nazorati, robototexnika). sun’iy intellekt asosida raqamli tasvirlarni tahlil qilish. reja: 1. kompyuter ko'rishining sanoatdagi fundamental qo' darajasi: avtomatlashtirilgan sifat nazorati tizimlari 2. sanoat robototexnikasida kompyuter ko'rishi va3dtasvirni tahlil qilish 3. sun'iy intellekt asosida raqamli tasvirlarni tahlil qilish mexanizmlari (deep learning) 4. xulosa 1. kompyuter ko‘rishining sanoatdagi fundamental...

Этот файл содержит 19 стр. в формате PDF (763,0 КБ). Чтобы скачать ""kompyuterni ko‘rish"", нажмите кнопку Telegram слева.

Теги: "kompyuterni ko‘rish" PDF 19 стр. Бесплатная загрузка Telegram