Автор: Ochilov, Murodjon Ashurqulovich; Tojiboyev, Suhrobxon Ja’far o‘g‘li

Аннотация: Этап упаковки в современном промышленном производстве является одним из важнейших звеньев в контроле качества. В данной статье представлена ​​комбинированная интеллектуальная система управления для линии упаковки гипсокартона, объединяющая три модуля: визуальный классификатор ResNet-50 с использованием трансферного обучения; механизм слияния данных с датчиков на основе дискретного фильтра Калмана; и ПИ-контроллер ПЛК с параметрами D-разложения. Промышленная валидация проводилась на четырех заводах (Ташкент, Самарканд, Фергана, Бухара) в течение 504 рабочих дней. Результаты: точность 93,5 ± 0,8% (F1 = 0,939; ROC-AUC = 0,978); процент пропущенных дефектов снижен с 11,7% до 2,9%; производительность увеличена в 4,4 раза; количество отходов сокращено на 17,0 pp; когнитивная нагрузка оператора снижена на 57,6% (NASA-TLX, p < 0,001). Срок окупаемости: 14–15 месяцев.

Ключевые слова: Компьютерное зрение; нейронная сеть; ResNet-50; фильтр Калмана; слияние данных с датчиков; контроль качества; упаковка из гипсокартона; управление ПЛК; Индустрия 4.0; многосайтовая валидация; NASA-TLX; D-разложение.

Страницы в журнале: 502 - 511