DEVELOPMENT OF A CASCADE ALGORITHM FOR MONITORING THE MOVEMENT OF PARTS DURING THEIR MANUFACTURE


Cite item

Full Text

Abstract

A cascade algorithm has been developed that allows identification of contents in production containers. The algorithm consists of two stages: detection of container cells and classification of the contents of each cell. The proposed algorithm makes it possible to achieve a classification accuracy of 89% when trained on a relatively small sample size than would be required when using a direct part detection algorithm, without the cell detection stage. The algorithm is thus suitable for use in environmental monitoring systems in aerospace manufacturing.

About the authors

Polina I. Kiseleva

Samara National Research University (Samara University)

Email: kiseleva.pi@ssau.ru

master of group 3202-240405D

34, Moskovskoye shosse, Samara, 443086, Russian Federation

Ekaterina Yu. Pechenina

Samara National Research University (Samara University)

Email: ek-ko@list.ru

assistant at the department of engine production technologies

34, Moskovskoye shosse, Samara, 443086, Russian Federation

Vadim A. Pechenin

Samara National Research University (Samara University)

Author for correspondence.
Email: v.a.pechenin@ssau.ru

candidate of technical sciences, associate professor of the department of engine production technologies

34, Moskovskoye shosse, Samara, 443086, Russian Federation

References

  1. van Mourik, S., van der Tol, R., Linker, R., Reyes-Lastiri, D., Kootstra, G., Koerkamp, P. G. and van Henten, E. J. (2021), "Introductory overview: Systems and control methods for operational management support in agricultural production systems", Environmental Modelling & Software, vol. 139, p. 105031.
  2. Panetto, H., Iung, B., Ivanov, D., Weichhart, G. and Wang, X. (2019), "Challenges for the cyber-physical manufacturing enterprises of the future", Annual Reviews in Control, vol. 47, pp. 200-213.
  3. Mörth, O., Emmanouilidis, C. and Schadler, M. (2020), "Cyber-physical systems for performance monitoring in production intralogistics", Computers & Industrial Engineering, vol. 142, pp. 106333.
  4. Guo, Y., Liu, Y., Oerlemans, A., Lao, S., Wu, S. and Lew, M.S. (2016), "Deep learning for visual understanding: A review", Neurocomputing, vol. 187, pp. 27-48.
  5. Wang, C-Y, Bochkovskiy, A., Liao, H-Y M. (2021), "Scaled-YOLOv4: Scaling cross stage partial network", Proceedings of the IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 13024-13033.
  6. Redmon, J. and Farhadi, A. (2018), "YOLOv3: An Incremental Improvement", arXiv, vol. 1804, p. 02767.
  7. Redmon, J., Divvala, S., Girshick, R. and Farhadi, A. (2016), "You only look once: Unified, real-time object detection", Proceedings of the IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, vol. 7780460, pp. 779-788.
  8. Simonyan, K. and Zisserman, A. (2015), "Very deep convolutional networks for large-scale image recognition", 3rd International Conference on Learning Representations, vol. 1409, p. 1556.
  9. Ioffe S.Y., Szegedy C. (2015), “Batch normalization: accelerating deep network training by reducing internal covariate shift”, Proc. 32nd ICML, pp. 448-456.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Copyright (c) 2023 Kiseleva P.I., Pechenina E.Y., Pechenin V.A.

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».