Программа по обнаружению и распознаванию дефектов внутри трубы на оптических изображениях в системе автономного робота

В данной работе представлена программа, разработанная для обнаружения и распознавания дефектов внутри трубы на оптических изображениях. Программа позволяет автоматизировать процесс мониторинга состояния труб, что позволяет снизить риск аварийных ситуаций. Программа использует передовые алгоритмы обработки изображений и машинного обучения для анализа данных, полученных с камер, установленных на роботе. В процессе работы реализованы методы предобработки изображений, такие как коррекция дисторсии, фильтрация шума и повышение контраста, что способствует улучшению качества анализа. Для выявления распознавания применяются методы машинного обучения, а именно YoloV8 small, что позволяет точно идентифицировать такие дефекты, как трещины, коррозия.