| Title: | Программное решение для автоматизации контроля качества обёртки конфет |
| Other Titles: | Software solution for automating quality control of candy wrappers |
| Authors: | Антонович, В. А. |
| Keywords: | материалы конференций;машинное обучение;компьютерное зрение;автоматизация контроля;пищевая промышленность;нейронные сети |
| Issue Date: | 2025 |
| Publisher: | БГУИР |
| Citation: | Антонович, В. А. Программное решение для автоматизации контроля качества обёртки конфет = Software solution for automating quality control of candy wrappers / В. А. Антонович // Информационные системы и технологии : сборник статей 61-ой юбилейной научной конференции аспирантов, магистрантов и студентов, Минск, 21–25 апреля 2025 г. / Институт информационных технологий Белорусского государственного университета информатики и радиоэлектроники ; редкол.: А. И. Парамонов [и др.]. – Минск, 2025. – С. 5–8. |
| Abstract: | Представлено программное решение для автоматизации контроля качества обертки конфет с использованием
технологий компьютерного зрения. Основная задача — выявление дефектов упаковки в реальном времени посредством
нейронной сети YOLOv5. Решение построено на архитектуре Python с применением библиотек OpenCV, PyTorch, NumPy и PyQt5. Реализован удобный графический интерфейс для взаимодействия оператора с системой. Проведённые испытания подтвердили высокую точность выявления дефектов и способность интеграции в реальные условия производства. Это позволит существенно повысить качество продукции, снизить расходы и обеспечить эффективный мониторинг процесса упаковки. |
| Alternative abstract: | The article presents a software solution for automating quality control of candy wrappers using computer vision technologies.
The main objective is to detect packaging defects in real time using the YOLOv5 neural network. The solution is built on the Python
architecture using the OpenCV, PyTorch, NumPy and PyQt5 libraries. A user-friendly graphical interface for operator interaction with the system is implemented. The tests confirmed the high accuracy of defect detection and the ability to integrate into real production conditions. This will significantly improve product quality, reduce costs and ensure effective monitoring of the packaging process. |
| URI: | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/60530 |
| Appears in Collections: | Информационные системы и технологии : 61-я научная конференция аспирантов, магистрантов и студентов (2025)
|
