Белорусский национальный технический университет
Repository of the Belarusian National Technical University
ISSN: 2310-7405
Repository of the Belarusian National Technical University
View Item 
  •   Repository BNTU
  • Материалы конференций и семинаров
  • Международные и республиканские конференции
  • Приборостроение
  • Приборостроение-2024
  • Материалы конференции по статьям
  • View Item
  •   Repository BNTU
  • Материалы конференций и семинаров
  • Международные и республиканские конференции
  • Приборостроение
  • Приборостроение-2024
  • Материалы конференции по статьям
  • View Item
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

Контроль формы поверхности оптических деталей с помощью нейросети

Thumbnail
Authors
Олифер, В. А.
Савкова, Е. Н.
Фёдорцев, Р. В.
Date
2024
Publisher
Интегралполиграф
Another Title
Control of surface shape and curvature radii using a neural network
Bibliographic entry
Олифер, В. А. Контроль формы поверхности оптических деталей с помощью нейросети = Control of surface shape and curvature radii using a neural network / В. А. Олифер, Е. Н. Савкова, Р. В. Фёдорцев // Приборостроение-2024 : материалы 17-й Международной научно-технической конференции, 26-29 ноября 2024 года, Минск, Республика Беларусь / редкол.: А. И. Свистун (пред.), О. К. Гусев, Р. И. Воробей [и др.]. – Минск : Интегралполиграф, 2024. – С. 362-364.
Abstract
В статье рассматриваются актуальность использования оптических деталей. Представлены способы контроля качества изображения, воспроизводимого оптическими системами. Рассмотрена актуальность и доступность распознавания интерференционных картин нейросетью MatLab R2021a. Также представлен шаблон работы в данной программной среде. Приведены основные достоинства использования нейросети.
Abstract in another language
The article discusses the relevance of the use of optical parts. The methods of image quality control reproduced by optical systems are presented. The relevance and accessibility of recognition of interference patterns by the MatLab R2021a neural network is considered. A template for working in this software environment is also presented. The main advantages of using a neural network are given.
URI
https://rep.bntu.by/handle/data/153153
View/Open
362-364.pdf (484.0Kb)
Collections
  • Материалы конференции по статьям[210]
Show full item record
CORE Recommender

Belarusian National Technical University | Science Library | About Repository | Размещение в Репозитории | Contact Us
Яндекс.МетрикаIP Geolocation by DB-IP
Science Library | About Repository | Размещение в Репозитории | Contact Us
 

Browse

All of Repository BNTUCommunities & CollectionsAuthorsTitlesBy Issue DatePublisherBy Submit DateTypeThis CollectionAuthorsTitlesBy Issue DatePublisherBy Submit DateType

My Account

LoginRegister

Belarusian National Technical University | Science Library | About Repository | Размещение в Репозитории | Contact Us
Яндекс.МетрикаIP Geolocation by DB-IP
Science Library | About Repository | Размещение в Репозитории | Contact Us