Метод класифікації текстильних матеріалів за мікрозображеннями засобами глибокого навчання для вибору способу вторинної переробки

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorЗагородня, Анастасія Володимирівна
dc.date.accessioned2026-06-27T20:01:56Z
dc.date.available2026-06-27T20:01:56Z
dc.date.issued2026
dc.description.abstractМетою кваліфікаційної роботи бакалавра є підвищення точності автоматизованого формування рекомендації щодо способу вторинної переробки текстильних матеріалів за мікрозображеннями шляхом розроблення нейромережевого методу класифікації їх мікроструктурних ознак. У процесі розробки програмного застосунку використано мову програмування Python, засоби глибокого навчання PyTorch, а також алгоритми комп’ютерного зору на базі CNN. Створена система орієнтована на використання у сфері переробки текстильних відходів, наукових дослідженнях, екологічному моніторингу та підприємствах легкої промисловості, де існує потреба в автоматизованому аналізі структури тканин. Практичне значення розробки полягає у можливості підвищення ефективності сортування текстильних матеріалів, підтримці процесів вторинного використання та сприянні впровадженні принципів циркуляції економіки у текстильній галузі.
dc.identifier.citationЗагородня А. В. Метод класифікації текстильних матеріалів за мікрозображеннями засобами глибокого навчання для вибору способу вторинної переробки : кваліфікаційна робота бакалавра : 122 Комп’ютерні науки / Хмельницький національний університет. Хмельницький, 2026. 69 с.
dc.identifier.urihttps://elar.khmnu.edu.ua/handle/123456789/21633
dc.language.isouk
dc.publisherХмельницький національниий університет
dc.subject122 Комп’ютерні науки
dc.subjectPython
dc.subjectCNN
dc.subjectкомп’ютерний зір
dc.subjectтекстиль
dc.titleМетод класифікації текстильних матеріалів за мікрозображеннями засобами глибокого навчання для вибору способу вторинної переробки
dc.typeБакалаврські роботи
Файли
Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Загородня Анастасія Володимирівна.pdf
Розмір:
4.42 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Назва:
license.txt
Розмір:
4.26 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити
Зібрання
ФІТ/(Б)