Для современного промышленного производства и бизнес-процессов автоматизация играет ключевую роль в повышении эффективности, снижении затрат и улучшении качества продукции. Использование искусственного интеллекта (ИИ) и машинного зрения открывает новые возможности для автоматизации управления в различных областях. Настоящая работа посвящена разработке платформы для автоматизации управления, основанной на алгоритмах нейронных сетей, интегрированных с методами машинного зрения, с целью повышения функциональности и универсальности автоматизированных систем. Разработанная платформа строится на основе архитектуры глубокого обучения, включающей сверточные нейронные сети (CNN) для обработки визуальных данных. Основное внимание уделяется интеграции методов компьютерного зрения с модулями управления, которые используют рекуррентные нейронные сети (RNN) для анализа временных последовательностей данных. Для тестирования применены симуляционные и экспериментальные настройки, чтобы оценить точность, скорость и адаптивность разрабатываемой системы. Нейросети обучались на больших объемах данных с использованием заранее подготовленных наборов изображений и реальных данных с производственных объектов. Разработанная платформа показала высокую точность в распознавании объектов, отслеживании движения и принятии решений в условиях изменяющихся параметров внешней среды. В сравнении с традиционными алгоритмами управления, система, основанная на нейронных сетях, продемонстрировала повышение производительности на 30%, сокращение времени обработки на 20% и увеличение стабильности работы за счет самообучения. Полученные результаты подтверждают эффективность предложенной платформы и ее практическую применимость. Однако выявлены области для улучшения, связанные с оптимизацией вычислительных ресурсов и устранением возможных ошибок при обработке данных. Разработанная платформа на основе ИИ и машинного зрения предлагает перспективное решение для автоматизации управления, облегчающее интеграцию технологий в промышленные и коммерческие процессы. Дальнейшие шаги включают усовершенствование моделей и расширение их функциональных возможностей.
For modern industrial production and business processes, automation plays a key role in increasing efficiency, reducing costs, and improving product quality. The use of artificial intelligence (AI) and machine vision opens up new possibilities for control automation in various fields. This paper is devoted to the development of a control automation platform based on neural network algorithms integrated with machine vision methods in order to enhance the functionality and versatility of automated systems. The developed platform is based on a deep learning architecture that includes convolutional neural networks (CNNs) for processing visual data. The main focus is on integrating computer vision techniques with control modules that use recurrent neural networks (RNNs) to analyze time sequences of data. Simulation and experimental settings were used for testing to evaluate the accuracy, speed and adaptability of the system being developed. Neural networks were trained on large amounts of data using pre-prepared sets of images and real data from production facilities. The developed platform has shown high accuracy in recognizing objects, tracking movement, and making decisions in the face of changing environmental parameters. Compared to traditional control algorithms, the neural network-based system has demonstrated a 30% increase in performance, a 20% reduction in processing time, and increased operational stability through self-learning. The results obtained confirm the effectiveness of the proposed platform and its practical applicability. However, areas for improvement have been identified related to optimizing computing resources and eliminating possible errors in data processing. The developed AI and machine vision-based platform offers a promising management automation solution that facilitates the integration of technologies into industrial and commercial processes. Further steps include improving the models and expanding their functionality.
For modern industrial production and business processes, automation plays a key role in increasing efficiency, reducing costs, and improving product quality. The use of artificial intelligence (AI) and machine vision opens up new possibilities for control automation in various fields. This paper is devoted to the development of a control automation platform based on neural network algorithms integrated with machine vision methods in order to enhance the functionality and versatility of automated systems. The developed platform is based on a deep learning architecture that includes convolutional neural networks (CNNs) for processing visual data. The main focus is on integrating computer vision techniques with control modules that use recurrent neural networks (RNNs) to analyze time sequences of data. Simulation and experimental settings were used for testing to evaluate the accuracy, speed and adaptability of the system being developed. Neural networks were trained on large amounts of data using pre-prepared sets of images and real data from production facilities. The developed platform has shown high accuracy in recognizing objects, tracking movement, and making decisions in the face of changing environmental parameters. Compared to traditional control algorithms, the neural network-based system has demonstrated a 30% increase in performance, a 20% reduction in processing time, and increased operational stability through self-learning. The results obtained confirm the effectiveness of the proposed platform and its practical applicability. However, areas for improvement have been identified related to optimizing computing resources and eliminating possible errors in data processing. The developed AI and machine vision-based platform offers a promising management automation solution that facilitates the integration of technologies into industrial and commercial processes. Further steps include improving the models and expanding their functionality.