| dc.contributor.author | Олифер, В. А. | ru |
| dc.contributor.author | Савкова, Е. Н. | ru |
| dc.contributor.author | Фёдорцев, Р. В. | ru |
| dc.coverage.spatial | Минск | ru |
| dc.date.accessioned | 2025-02-05T12:16:48Z | |
| dc.date.available | 2025-02-05T12:16:48Z | |
| dc.date.issued | 2024 | |
| dc.identifier.citation | 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. | ru |
| dc.identifier.uri | https://rep.bntu.by/handle/data/153153 | |
| dc.description.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. | ru |
| dc.language.iso | ru | ru |
| dc.publisher | Интегралполиграф | ru |
| dc.title | Контроль формы поверхности оптических деталей с помощью нейросети | ru |
| dc.title.alternative | Control of surface shape and curvature radii using a neural network | ru |
| dc.type | Article | ru |
| local.description.annotation | 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. | ru |
