Магістерська дисертація: 106 стр., 28 рис., 30 табл., 38 джерел інформації.
Метою роботи є обґрунтування використання системами діагностики з віддаленою обробкою даних для контролю ФМХ ПКМ та визначення її переваг та недоліків у порівнянні з серійним обладнанням.
Об’єкт дослідження: система діагностики з віддаленою обробкою даних.
Магістерська дисертація: 112 стор., 26 рис., 28 табл., 10 додатків, і 56 бібліографічних найменувань.
Мета дисертації: підвищення ефективності системи управління біоподібним роботом для цілей НРК в умовах Індустрії 4.0.
Об’єкт дослідження – біоподібні роботи.
Предмет досліджень – системи управління біоподібними роботами.
Магістерська дисертація складається зі вступу, основної частини з шести розділів, висновків та списку використаної літератури. Дисертації містить 88 сторінок, 26 рисунків, 25 таблиць та 11 посилань.
Мета і задачі магістерської дисертації. Метою дисертації є розробка автоматизованої системи керування якістю повітря в офісному приміщенні.
Автоматизація процесів ультразвукового контролю зварних з'єднань є актуальною та важливою темою в сучасній індустрії. Ультразвуковий контроль використовується для виявлення дефектів у зварних з'єднаннях, таких як тріщини, пузири та інші неправильності, що можуть впливати на міцність та надійність конструкцій. Автоматизація цього процесу включає в себе використання спеціалізованого обладнання та програмного забезпечення для автоматичного проведення ультразвукового сканування та аналізу результатів. Це дозволяє збільшити швидкість і точність контролю, зменшити вплив людського фактору та підвищити загальну ефективність процесу. Важливими етапами автоматизації є розробка алгоритмів обробки ультразвукової інформації, інтеграція зі зварювальним обладнанням, створення інтерфейсів для взаємодії з операторами та забезпечення системи моніторингу та звітності. Застосування автоматизованого ультразвукового контролю зварних з'єднань веде до покращення якості виробництва, зменшення ризиків виникнення дефектів та підвищення надійності та безпеки в експлуатації структур і машин.
Актуальність теми. Наразі відзначається широке впровадження комп'ютерних технологій у медицині. Використання та аналіз штучного інтелекту визначають перспективну галузь, що сприяє прискоренню розвитку медичної науки. З метою автоматизації, підвищення ефективності та поліпшення точності методів діагностики пропонується застосування згорткових нейронних мереж.
