Система розпізнавання дорогоцінних каменів з використанням комп'ютерного зору

Abstract

Актуальність даного дослідження полягає в ефективності результатів застосування комп’ютерного зору з точки зору точності і часу. На додаток цей підхід не вимагає підготовки зразків або знищення матеріалів, як це іноді роблять гомологи при ідентифікації дорогоцінних каменів, що робить інтеграцію CNN у цю сферу досить привабливою. Об’єктом дослідження є процес розпізнавання дорогоцінних каменів. Предметом дослідження є методи та алгоритми комп’ютерного зору для розпізнавання дорогоцінного каміння. Метою дослідження є розпізнавання дорогоцінних каменів за допомогою сучасних технологій комп'ютерного зору. В результаті виконання роботи було створено систему розпізнавання дорогоцінного каміння, натреновано та протестовано 3 моделі комп’ютерного зору. Також було виконано їх порівняння. Дана робота складається з 5 розділів. Кожен розділ відповідно присвячений: аналізу предметної області, математичним моделям і методам, використаним у магістерській роботі, моделюванню і проектуванню системи планування і оптимізації маршрутів, аналізу отриманих результатів, охороні праці, методичній частині магістерської роботи. Загальний обсяг роботи – 97 сторінок. Магістерська кваліфікаційна робота містить один додаток, 42 рисунків, 1 таблицю і посилання на 45 літературних джерел. А relevance of this research lies in the results of the computer vision approach in terms of accuracy and time. Additionally, this approach does not require sample preparation or material destruction, as gemologists sometimes do when identifying precious stones, making the integration of CNN into this field quite attractive. An object of the study is the process of recognizing precious stones. A subject of the study is the methods and algorithms of computer vision for the recognition of precious stones. The aim of the research is to recognize precious stones using modern computer vision technologies. As a result of the work, a system for recognizing precious stones was created, and 3 computer vision models were trained and tested. Their comparison was also performed. This work consists of six sections. Each section is devoted to: analysis of the subject area, mathematical models and methods used in the master's thesis, modeling and designing and optimization system of routes, analysis of the obtained results, labor protection, methodological part of the master's thesis. The total volume of work is 97 pages. The master's qualification work 42 figures, 1 table, and references to 45 literary sources.