Програмне забезпечення пошуку дефектів на зображеннях, створених засобами штучного інтелекту

Abstract

Кваліфікаційна робота магістра присвячена дослідженню алгоритмів та методів для пошуку дефектів на зображеннях, створених засобами штучного інтелекту. Об’єкт дослідження – процес пошуку дефектів на зображеннях. Предмет дослідження – методи та засоби пошуку дефектів на зображеннях з використанням комп’ютерного зору. Мета – вдосконалення процесу пошуку дефектів на зображеннях створених штучним інтелектом шляхом розробки програмного забезпечення на базі інструментарію комп’ютерного зору. Для досягнення мети було виконано наступні завдання: 1) проведено аналіз предметної області та існуючих аналогів; 2) обрано інструменти для виконання роботи; 3) згенеровано вибірки даних для подальшого тренування; 4) реалізовано відображення знайдених дефектів. У першому розділі було розглянуто ймовірні дефекти на зображеннях та аналоги. У другому розділі проведено математичний аналіз моделей обробки зображень. У третьому розділі наводяться необхідні інструменти та описується архітектура застосунку. В четвертому розділі наведено кроки реалізації застосунку, тестування, а також реалізований інтерфейс застосунку. В результаті виконаної роботи було проаналізовано методи аналізу дефектів та створено ПЗ для пошуку їх на зображеннях, створених засобами штучного інтелекту. КРМ викладена на 62 с. (без додатків), містить 4 розділи, 26 рис., 1 додаток, 20 джерел в переліку посилань. The Master's Thesis is devoted to the study of algorithms and methods for defects finding in images created by artificial intelligence,. The object of research is the process of finding defects in images. The subject of research is methods and tools for finding defects in images using computer vision. The goal is to study computer vision methods for creating software for finding defects in images created by artificial intelligence. To achieve the goal, the following tasks were performed: 1) analyzed the subject area and existing analogues; 2) tools for performing the work were selected; 3) generated data samples for further training; 4) displaying the detected defects. The first section considered probable defects in images and software analogues. The second section provides a mathematical analysis of image processing models. The third section presents the necessary tools and describes the application architecture. The fourth section describes the steps of application implementation, testing, and the implemented application interface. As a result of the work performed the methods of defect analysis were analysed and created software for finding defects in images created by artificial intelligence. The Master’s Thesis contains 62 pages (without appendices), 26 images, 1 appendix, 20 sources in the reference list.