Описание темы работы, актуальности, целей, задач, новизны, тем, содержащихся внутри работы.

В данном разделе будет представлена краткая история развития машинного зрения как научной дисциплины. Будут охвачены ключевые этапы, начиная с первых экспериментов в области обработки изображений вплоть до появления современных алгоритмов ИИ. Обсуждение включает работы таких исследователей, как Оливер Селфридж, и влияние их идей на современные подходы к автоматизации контроля качества с помощью машинного зрения.

Раздел посвящён различным методам и технологиям машинного зрения, применяемым для автоматического контроля качества. Включает такие аспекты, как обработка изображений, распознавание объектов и анализ данных. Будут рассмотрены как традиционные подходы, так и современные методы глубокого обучения, их применение в производственных процессах и роль в снижении человеческого фактора.

В этом разделе будут подробно изучены конкретные алгоритмы обработки изображений, предназначенные для выявления дефектов продукции на сборочных линиях. Будет проведён анализ их работы, эффективность применения на практике и возможные модификации для улучшения результата. Также будут упомянуты примеры применения этих алгоритмов в реальных условиях.

В данном разделе будет рассматриваются практика использования OpenCV как инструмента для решения задач автоматизации контроля качества на производстве. Будут приведены примеры кода и кейсы успешного использования библиотеки для реализации систем машинного зрения, а также обсуждены преимущества и недостатки данного подхода.

Раздел включает описание методов тестирования разработанной системы на базе OpenCV для обеспечения ее эффективности в контроле качества продукции. Будут рассмотрены различные методологии тестирования систем машинного зрения, критерии оценивания их работы, а также представлены результаты проведенных испытаний и анализ полученных данных.

Раздел сосредоточен на влиянии системы машинного зрения на оптимизацию производственных процессов после её внедрения на линии сборки. Обсуждаются улучшения качества продукции, снижение затрат на контроль качества и анализ собранных данных по эффективности применения системы на практике.

Заключительный раздел посвящён аналитическому прогнозу относительно будущее систем машинного зрения в контексте их интеграции с современными технологиями искусственного интеллекта и глубокого обучения. Исследуются возможные направления исследований и развития новых методов контроля качества продукции с использованием передовых технологий.

Описание результатов работы, выводов.

Список литературы.