Применение искусственного интеллекта в промышленной рентгеновской радиографии; Ресурсосберегающие технологии в контроле, управлении качеством и безопасности

Podrobná bibliografie
Parent link:Ресурсосберегающие технологии в контроле, управлении качеством и безопасности.— 2025.— С. 58-62
Hlavní autor: Ботезату Д. А. Дмитрий Андреевич
Další autoři: Батранин А. В. Андрей Викторович (научный руководитель)
Shrnutí:В статье рассматриваются современные подходы к применению искусственного интеллекта (ИИ) в промышленной рентгеновской радиографии для задач неразрушающего контроля. Основное внимание уделяется решению ключевой проблемы – нехватки размеченных данных о дефектах. В качестве эффективного решения предлагается генерация синтетических рентгеновских снимков с использованием библиотек 3D-моделей дефектов и симулятора aRTist
The article examines modern approaches to the application of artificial intelligence (AI) in industrial X-ray radiography for non-destructive testing tasks. The primary focus is on solving the key problem – the shortage of labeled defect data. An effective solution proposed is the generation of synthetic X-ray images using libraries of 3D defect models and the aRTist simulator
Текстовый файл
Jazyk:ruština
Vydáno: 2025
Témata:
On-line přístup:http://earchive.tpu.ru/handle/11683/133741
Médium: MixedMaterials Elektronický zdroj Kapitola
KOHA link:https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=683826

MARC

LEADER 00000naa2a2200000 4500
001 683826
005 20260119092322.0
090 |a 683826 
100 |a 20251222d2025 k||y0rusy50 ca 
101 0 |a rus 
102 |a RU 
135 |a drbn ---uucaa 
200 1 |a Применение искусственного интеллекта в промышленной рентгеновской радиографии  |d Application of artificial intelligence in industrial X-ray radiography  |f Ботезату Д. А.  |g науч. рук. Батранин А. В.  |z eng 
320 |a Список литературы: 4 назв 
330 |a В статье рассматриваются современные подходы к применению искусственного интеллекта (ИИ) в промышленной рентгеновской радиографии для задач неразрушающего контроля. Основное внимание уделяется решению ключевой проблемы – нехватки размеченных данных о дефектах. В качестве эффективного решения предлагается генерация синтетических рентгеновских снимков с использованием библиотек 3D-моделей дефектов и симулятора aRTist 
330 |a The article examines modern approaches to the application of artificial intelligence (AI) in industrial X-ray radiography for non-destructive testing tasks. The primary focus is on solving the key problem – the shortage of labeled defect data. An effective solution proposed is the generation of synthetic X-ray images using libraries of 3D defect models and the aRTist simulator 
336 |a Текстовый файл 
463 1 |0 683817  |9 683817  |t Ресурсосберегающие технологии в контроле, управлении качеством и безопасности  |o сборник научных трудов XIV Международной конференции студентов, аспирантов, молодых ученых "Ресурсоэффективные системы в управлении и контроле: взгляд в будущее", г. Томск, 25-27 ноября 2025 г.  |c Томск  |d 2025  |n Изд-во ТПУ  |v С. 58-62  |u conference_tpu-2025-C47.pdf 
610 1 |a электронный ресурс 
610 1 |a труды учёных ТПУ 
610 1 |a промышленная радиография 
610 1 |a искусственный интеллект 
610 1 |a синтетические данные 
610 1 |a неразрушающий контроль 
610 1 |a обнаружение дефектов 
700 1 |a Ботезату  |b Д. А.  |g Дмитрий Андреевич 
702 1 |a Батранин  |b А. В.  |c специалист в области сварочного производства  |c инженер Томского политехнического университета, ассистент  |f 1980-  |g Андрей Викторович  |4 727 
801 0 |a RU  |b 63413507  |c 20251222 
850 |a 63413507 
856 |u http://earchive.tpu.ru/handle/11683/133741  |z http://earchive.tpu.ru/handle/11683/133741 
942 |c CF