Огляд сучасних методів цифрової обробки зображень для оцінки якості поверхні облицювальних виробів із природного каменю - Горобець, Олександр Сергійович; Горобець, Сергій Миколайович; Чепюк, Ларіна Олексіївна (Технічна інженерія, 2026)
У статті розглянуто актуальну проблему підвищення об’єктивності та ефективності контролю якості поверхні облицювальних виробів із природного каменю шляхом застосування методів цифрової обробки зображень. Традиційні підходи до оцінювання якості, що базуються на візуальному огляді, характеризуються суб’єктивністю та низькою відтворюваністю результатів, що зумовлює необхідність впровадження автоматизованих методів аналізу. Метою роботи є узагальнення, систематизація та порівняльна оцінка сучасних методів цифрової обробки зображень, які використовуються для визначення якості поверхні облицювальних виробів із природного каменю, а також визначення перспективних напрямів їх розвитку. Для досягнення поставленої мети вирішено такі завдання: проаналізовано класичні методи обробки зображень (фільтрація, сегментація, текстурний аналіз), досліджено підходи на основі машинного навчання та згорткових нейронних мереж, а також проведено їх порівняльний аналіз. У роботі використано методи системного аналізу, узагальнення наукових джерел, порівняльного аналізу алгоритмів. Розглянуто математичні моделі обробки зображень, зокрема згорткові фільтри, порогову сегментацію та статистичні характеристики текстури. У результаті дослідження встановлено, що класичні методи характеризуються простотою реалізації та низькими обчислювальними витратами, проте мають обмежену точність в умовах складних текстур і варіативного освітлення. Методи машинного навчання та згорткові нейронні мережі забезпечують значно вищу точність розпізнавання дефектів поверхні, однак потребують значних обчислювальних ресурсів і великих обсягів навчальних даних. Проведений аналіз дозволив визначити доцільність комбінування класичних і нейромережевих підходів. У висновках обґрунтовано, що перспективним напрямом є розроблення гібридних методів, які поєднують переваги традиційних алгоритмів цифрової обробки зображень і сучасних підходів штучного інтелекту, що забезпечить підвищення точності, стійкості та універсальності систем контролю якості облицювальних виробів.