Метод распознавания и измерения размеров дефектов корпуса и винто-рулевой группы

Наименование РИД	Метод распознавания и измерения размеров дефектов корпуса и винто-рулевой группы
Реферат	Заявляемый способ распознавания дефектов и измерения габаритов и объема основан на дообучении нейросети YOLO для распознавания специфических дефектов корпуса и ВРГ в сочетании с машинным зрением OpenCV и калибровкой с использованием калибровочной шкалы с ArUco-маркерами. Этот подход позволяет повысить точность распознавания дефектов за счет дообучения модели на специфических объектах, автоматически измерять размеры и объем объектов без дорогостоящего оборудования, применять метод в автономных системах, а также снижает время контроля и трудозатраты при сохранении высокой точности. Технический результат, достигаемый при использовании заявляемого способа, заключается в обеспечении высокоточного распознавания дефектов корпуса и ВРГ, автоматическом измерении габаритов и объема объектов с минимальными вычислительными затратами и возможностью повторного применения калибровки при различных условиях.
Возможные направления использования	Предлагаемое техническое решение относится к области цифровой обработки изображений и машинного зрения, в частности к методам автоматического распознавания дефектов и измерения габаритов механических объектов. Метод может применяться в промышленном контроле качества, робототехнике, производстве авиационно-космических и морских аппаратов, а также в беспилотных системах.
Количество опытных образцов	1
Количество просмотров	3
Наличие дополнительных файлов	False
Использование РИД правообладателем	False
Внешнее использование РИД	False
НИОКТР (JSON)	{}
ИКСИ (JSON)	[]
ИКСПО (JSON)	[]
ОЭСР (JSON)	[]
Дата первого статуса	2025-12-02T05:16:04.599258+00:00
Предполагаемый тип результата	Секрет производства (ноу хау)
Ожидаемая роль	Исполнитель
Заказчик	МИНИСТЕРСТВО НАУКИ И ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ
Руководитель работы	Мун Сергей Алексеевич
Руководитель организации	Гончарова Светлана Николаевна
Регистрационный номер НИОКТР	124111200043-5
Последний статус	Подтверждена, 625121800265-8, 2025-12-18 13:26:25 UTC
ОКПД	Работы оригинальные научных исследований и экспериментальных разработок в области естественных и технических наук, кроме биотехнологии
Ключевые слова	КОМПЬЮТЕРНОЕ ЗРЕНИЕ; МЕТОДЫ РАСПОЗНАВАНИЯ; ПОДВОДНЫЕ РОБОТЫ
Исполнители	ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ АВТОНОМНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ "ДАЛЬНЕВОСТОЧНЫЙ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ"
Авторы	Мун Сергей Алексеевич
Коды тематических рубрик	28.23.37 - Нейронные сети
OESR	Компьютерные, информационные науки и биоинформатика (разработка аппаратного обеспечения относится к разделу 2.2, социальный аспект относится к разделу 5.8)
Приоритеты научно-технического развития	а) переход к передовым технологиям проектирования и создания высокотехнологичной продукции, основанным на применении интеллектуальных производственных решений, роботизированных и высокопроизводительных вычислительных систем, новых материалов и химических соединений, результатов обработки больших объемов данных, технологий машинного обучения и искусственного интеллекта;