Отрывок: При построении автоэнкодера использовались следующие программные модули из интерфейса глу- бокого обучения API Keras [13]: – двумерные свёрточные слои Conv2D [14], которые в отличие от полносвязных позволяют повысить ка- чество реконструкции целевого изображения [15]; – слои субдискретизации двумерного ввода MaxPooling2D, которые позволяют снизить раз- мерность внутреннего пространства кодера [16]; – слои передискретизации UpSampling2D для...
Полная запись метаданных
Поле DC | Значение | Язык |
---|---|---|
dc.contributor.author | Комаров, В.А. | - |
dc.contributor.author | Павлов, А.А. | - |
dc.date.accessioned | 2023-05-04 11:00:59 | - |
dc.date.available | 2023-05-04 11:00:59 | - |
dc.date.issued | 2022-06 | - |
dc.identifier | Dspace\SGAU\20230413\103045 | ru |
dc.identifier | Dspace\SGAU\20230426\103045 | ru |
dc.identifier | Dspace\SGAU\20230503\103045 | ru |
dc.identifier.citation | Комаров, В.А. Определение объёмного содержания волокон в слоистых композитах оптическими методами / В.А. Комаров, А.А. Павлов // Компьютерная оптика. – 2022. – Т. 46, № 3. – С. 473-478. – DOI: 10.18287/2412-6179-CO-1068. | ru |
dc.identifier.uri | https://dx.doi.org/10.18287/2412-6179-CO-1068 | - |
dc.identifier.uri | http://repo.ssau.ru/handle/Zhurnal-Komputernaya-optika/Opredelenie-obemnogo-soderzhaniya-volokon-v-sloistyh-kompozitah-opticheskimi-metodami-103045 | - |
dc.description.abstract | Рассматривается задача определения объёмного содержания армирующего волокна в нитях слоистых композитов с тканевыми заполнителями. В качестве источника информации о структуре материала используются цифровые микроизображения шлифованной поверхности поперечных сечений композитов. Обсуждаются методы и особенности анализа растровых микроскопических снимков гетерогенного материала, связанные с переменной яркостью пикселей и размытостью границ «волокно-связующее». В целях сокращения трудоёмкости и повышения объективности обработки изображений предлагается и строится специальный автоэнкодер. Изложение сопровождается сквозным демонстрационным примером исследования структуры типового конструкционного углепластика. Показано существенное ускорение процесса обработки изображений с использованием свёрточного автоэнкодера и хорошее согласование результатов с тщательным ручным анализом. | ru |
dc.language.iso | rus | ru |
dc.publisher | Самарский национальный исследовательский университет | ru |
dc.relation.ispartofseries | 46;3 | - |
dc.subject | композит | ru |
dc.subject | волокно | ru |
dc.subject | объёмная доля | ru |
dc.subject | микроснимок | ru |
dc.subject | обработка | ru |
dc.subject | автоэнкодер | ru |
dc.title | Определение объёмного содержания волокон в слоистых композитах оптическими методами | ru |
dc.title.alternative | Determination of fibers volume fraction in layered composite materials by optical methods | ru |
dc.type | Article | ru |
dc.textpart | При построении автоэнкодера использовались следующие программные модули из интерфейса глу- бокого обучения API Keras [13]: – двумерные свёрточные слои Conv2D [14], которые в отличие от полносвязных позволяют повысить ка- чество реконструкции целевого изображения [15]; – слои субдискретизации двумерного ввода MaxPooling2D, которые позволяют снизить раз- мерность внутреннего пространства кодера [16]; – слои передискретизации UpSampling2D для... | - |
dc.classindex.scsti | 28.23.15 | - |
Располагается в коллекциях: | Журнал "Компьютерная оптика" |
Файлы этого ресурса:
Файл | Описание | Размер | Формат | |
---|---|---|---|---|
2412-6179_2022_46-3_473-478.pdf | Основная статья | 1.39 MB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Показать базовое описание ресурса
Просмотр статистики
Поделиться:
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.