АВТОМАТИЗИРОВАННАЯ СИСТЕМА ПОДБОРА ДИЗАЙНОВ ТКАНЕЙ С УЧЕТОМ ВОЗМОЖНОСТЕЙ ОБОРУДОВАНИЯ ПРИ ПРОИЗВОДСТВЕ УЗОРЧАТЫХ ТКАНЕЙ
Ключевые слова:
Автоматизация, текстильное производство, подбор дизайнов, математическое моделирование, узорчатые ткани, оптимизация, искусственный интеллектАннотация
Аннотация: В данной статье рассматривается разработка автоматизированной системы подбора дизайнов тканей, учитывающей технические возможности оборудования для производства узорчатых тканей. Представлена методология выбора рисунков с учетом ограничений технологического процесса. Проведён анализ существующих решений, предложена модель системы, представлена математическая формализация процесса подбора дизайна. Рассмотрены алгоритмы оптимизации и программная реализация системы. Приведены примеры внедрения и результаты тестирования.
Библиографические ссылки
Иванов А.А., Петров Б.Б. Автоматизация текстильного производства. – М.: Наука, 2020.
Smith J., Taylor R. Textile Pattern Optimization. – London: Springer, 2019.
ISO 19227:2021. Standard for Textile Machinery Performance.
Zhang Y., Li H. Machine Learning in Textile Manufacturing. – New York: Elsevier, 2021.
OpenCV Documentation. https://docs.opencv.org
TensorFlow Guide. https://www.tensorflow.org
R.Zulunov, U.Akhundjanov, B.Soliyev, A.Kayumov, M.Asraev, Kh.Musayev. Building and predicting a neural network in PYTHON. E3S Web of Conferences, 508, 04005 (2024).
Р.Зулунов, Д.Ирматова. Использование технологий искусственного интеллекта. Журнал интегрированного образования и исследований. 2022, 1/6, с. 53-56.
R.Zulunov. Pythonda neyron tarmoqni qurish va bashorat qilish. Al-Farg'oniy avlodlari, 2023, 1/4, c. 22-26.
R.Zulunov, A.Kayumov. Идентификация и сортировка текстиля для автоматизированной обработки с помощью ближней инфракрасной спектроскопии. Universum: технические науки, 3(120), март 2024, с. 38-42
VV Byts', RM Zulunov. Specification of matrix algebra problems by reduction. Journal of Mathematical Sciences. T. 71, 2719–2726 (1994).
Hnatiienko, H., Hnatiienko, V., Zulunov R., Babenko, T., Myrutenko, L. Method for Determining the Level of Criticality Elements when Ensuring the Functional Stability of the System based on Role Analysis of Elements. CEUR Workshop Proceedings, 2024, 3654, p. 301–311
R.Zulunov, B.Soliyev, A.Kayumov, M.Asraev, Kh.Musayev, D.Abdurasulova. Detecting mobile objects with ai using edge detection and background subtraction techniques. E3S Web of Conferences, 508, 03004 (2024).
R.Zulunov, B.Soliev. Z.Ermatova. Enhancing Clarity with Techniques for Recognizing Blurred Objects in Low Quality Images Using Python. Потомки Аль-Фаргани, 2024, 1(2), 336–340.
U.Akhundjanov, R.Zulunov, A.Kayumov, X.Goipova, Z.Ermatova, M.Sobirov. Handwritten signature preprocessing for off-line recognition systems. E3S Web Conf., 587 (2024) 03019.
Загрузки
Дополнительные файлы
Опубликован
Как цитировать
Лицензия
Copyright (c) 2025 Dilnoza Abdurasulova, Равшанбек Зулунов
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
