Система автоматичного сортування відходів в концепції Industry 5.0
| Přispěvatelé: | Нечай, Сергій Олексійович |
|---|---|
| Jazyk: | ukrajinština |
| Rok vydání: | 2023 |
| Předmět: |
ефективність сортування вторинних відходів
software development розробка програмного забезпечення автоматизоване сортування вторинних відходів automated sorting of secondary waste нейронні мережі класифікація вторинних відходів neural networks classification of secondary waste efficiency of secondary waste sorting |
| Popis: | Розробка програмного забезпечення для автоматизованого сортування вторинної сировини є актуальною та важливою проблемою у сучасному світі. У цій роботі було досліджено використання нейронних мереж у сортуванні відходів та розроблено програму, що здатна автоматично класифікувати вторинна сировина. Оглянуто різні методи та технології сортування, зокрема нейронні мережі, згорткові, рекурентні, глибокі, трансформери та віджаті мережі. Архітектура програмного забезпечення була ретельно розроблена, вимоги до програми були визначені, а необхідні інструменти та бібліотеки були використані для реалізації. Проведено моделювання програми з використанням діаграм використання, послідовності та активності, що показують взаємодію компонентів та послідовність їх виконання. Також було проведено тестування розробленого програмного забезпечення та наведено опис контрольного прикладу. Результати свідчать про ефективність використання нейронної мережі у процесі сортування вторинної сировини. Загальним висновком роботи є те, що використання нейронних мереж у сортуванні відходів має великий потенціал для поліпшення точності та швидкості процесу сортування. Проте, для досягнення оптимальних результатів, потрібно продовжувати дослідження та вдосконалювати алгоритми та моделі, щоб забезпечити ефективну та стабільну роботу систем сортування вторинної сировини. Development of software for automated sorting of secondary waste is an urgent and important problem in the modern world. In this work, the use of neural networks in waste sorting was investigated, and a program capable of automatically classifying secondary waste was developed. Various sorting methods and technologies are reviewed, including neural networks, convolutional, recurrent, deep, transformer, and squeezed networks. The software architecture was carefully designed, the application requirements were defined, and the necessary tools and libraries were used for implementation. The program was modeled using usage, sequence, and activity diagrams, showing the interaction of components and the sequence of their execution. The developed software was also tested, and a description of the control example was given. The results indicate the effectiveness of using a neural network in the process of sorting secondary waste. The general conclusion of the work is that the use of neural networks in waste sorting has great potential for improving the accuracy and speed of the sorting process. However, in order to achieve optimal results, it is necessary to continue research and improve algorithms and models to ensure the efficient and stable operation of secondary waste sorting systems. |
| Databáze: | OpenAIRE |
| Externí odkaz: |
|