ВКР ТУСУР: База датасетов для обучения нейронной сети распознаванию аномальных зон
Актуальность темы • Цель и задачи • Объект и предмет • Примерный план работы • Ожидаемые результаты • Пример введения • Заключение • Требования к списку источников
Бесплатная консультация по вашей теме: Telegram: @Diplomit Телефон/WhatsApp/MAX: +7 (987) 915-99-32, Email: admin@diplom-it.ru
Актуальность темы
Сегодня искусственный интеллект способен находить дефекты на деталях, диагностировать болезни по снимкам и предсказывать отказы оборудования. Но все эти возможности зависят от одного фундаментального ресурса — данных. Особенно критично это для задач распознавания аномалий. Почему? Потому что аномалии — это редкость. Дефекты на детали, трещины на трубопроводе, опухоли на МРТ — они встречаются крайне редко по сравнению с нормальным состоянием.
Студенты ТУСУР, работающие над проектами по компьютерному зрению, регулярно сталкиваются с одной и той же проблемой: «У меня есть идея, но нет данных». Искать открытые датасеты — бесполезно: они либо слишком малы, либо не подходят под специфику вашего объекта. Покупать — дорого. Собирать собственные данные — невозможно без доступа к оборудованию и времени.
Ваша дипломная работа — это создание первой в ТУСУР специализированной базы датасетов для обучения нейронных сетей распознаванию аномальных зон. Вы не просто соберете фотографии. Вы создадите структурированную, аннотированную, хорошо документированную коллекцию изображений, содержащую различные типы аномалий (трещины, коррозия, загрязнение, смещение) на конкретных объектах (например, деталях из алюминиевого сплава, элементах ЛЭП, компонентах электроники).
Это не просто хранилище файлов. Это научный ресурс, который станет основой для десятков будущих курсовых и дипломных работ. Вы создадите продукт, который будет использоваться всеми студентами и преподавателями кафедры — и сделаете это на базе знаний, полученных в ТУСУР. Это не просто диплом — это ваш вклад в развитие научной базы университета.
Возникли трудности с аннотацией изображений или организацией структуры базы данных? Наши эксперты по защите информации помогут! Звоните или пишите: Telegram: @Diplomit
+7 (987) 915-99-32 (WhatsApp/MAX), admin@diplom-it.ru.
Если вы еще не определились с объектом, ознакомьтесь с полным руководством по написанию ВКР ТУСУР Информационные системы и технологии Полное руководство по написанию ВКР ТУСУР Информационные системы и технологии.
Цель и задачи
Цель исследования: Создать структурированную, аннотированную и документированную базу датасетов для обучения нейронных сетей распознаванию аномальных зон на промышленных объектах, предназначенную для использования в учебном процессе ТУСУР.
Для достижения цели необходимо решить следующие задачи:
- Проанализировать существующие открытые датасеты для распознавания аномалий (MVTec AD, VisA, KolektorSDD)
- Определить и выбрать 3-5 конкретных типов промышленных объектов для создания датасетов (например: алюминиевые детали, компоненты печатных плат, изоляторы ЛЭП, поверхности трубопроводов)
- Собрать и подготовить исходные изображения: нормальные и аномальные состояния (с использованием лабораторных образцов, симуляции дефектов)
- Разработать методику аннотации: определение типа аномалии, границы (сегментация), уровень серьезности
- Реализовать систему хранения: структура каталогов, форматы файлов (PNG, JPG), метаданные (JSON)
- Создать базу данных (SQLite/PostgreSQL) для хранения информации о каждом изображении и его аннотациях
- Разработать веб-интерфейс для просмотра, поиска и скачивания датасетов
- Создать подробную документацию: описание объектов, методики сбора, формат аннотаций, рекомендации по использованию
- Провести тестирование базы данных на примере обучения простой CNN-модели
Объект и предмет исследования
Объект исследования: Процессы сбора, аннотации и организации данных для задач компьютерного зрения в области распознавания аномалий.
Предмет исследования: Методы и технологии создания структурированных, аннотированных и документированных баз датасетов для обучения нейронных сетей распознаванию аномальных зон на промышленных объектах.
Фокус работы — на качестве и доступности данных. Как правильно аннотировать трещину шириной в один пиксель? Как гарантировать, что данные не содержат персональной информации? Как сделать так, чтобы другой студент мог легко понять, что именно он видит в вашем датасете? Это не программирование — это проектирование научной инфраструктуры. Именно здесь ваша работа становится научно значимой и имеет долгосрочную ценность для всего вуза.
Примерный план (Содержание) работы
Глава 1. Теоретические основы датасетов для компьютерного зрения
- 1.1. Роль данных в обучении нейронных сетей: почему качество данных важнее архитектуры модели
- 1.2. Типы датасетов для задач обнаружения аномалий: supervised, unsupervised, few-shot
- 1.3. Стандарты аннотации и форматы данных: COCO, Pascal VOC, YOLO, JSON
- 1.4. Этические и правовые аспекты сбора данных: конфиденциальность, авторские права, безопасность
- 1.5. Анализ существующих открытых датасетов: их преимущества, недостатки и ограничения
Глава 2. Проектирование и создание базы датасетов
- 2.1. Формирование требований к базе данных: масштабируемость, надежность, удобство использования
- 2.2. Выбор технологического стека: Python, OpenCV, SQLite/PostgreSQL, Flask/Django
- 2.3. Проектирование архитектуры: структура каталогов, база данных, веб-интерфейс
- 2.4. Сбор и подготовка изображений: методы получения (фотографирование, симуляция), условия освещения, разрешение
- 2.5. Разработка методики аннотации: создание инструкций, выбор инструментов (LabelImg, CVAT), проверка качества
- 2.6. Реализация системы хранения: создание каталогов, сохранение изображений и метаданных в формате JSON
- 2.7. Создание базы данных: таблицы для изображений, аннотаций, типов аномалий, источников
- 2.8. Разработка веб-интерфейса: поиск по объекту, типу аномалии, уровню серьезности, скачивание датасетов
- 2.9. Создание подробной документации: руководство пользователя, описание объектов, формат данных
Глава 3. Тестирование и оценка эффективности
- 3.1. Методика тестирования: обучение простой CNN-модели на части датасета и оценка ее точности
- 3.2. Оценка качества аннотаций: согласованность между аннотаторами, точность сегментации
- 3.3. Анализ удобства использования веб-интерфейса (SUS-шкала, NPS)
- 3.4. Оценка полноты и разнообразия датасетов
- 3.5. Рекомендации по развитию базы данных для будущих поколений студентов
Возникли трудности с аннотацией или выбором формата данных? Наши эксперты по защите информации помогут! Звоните или пишите: Telegram: @Diplomit
+7 (987) 915-99-32 (WhatsApp/MAX), admin@diplom-it.ru.
Ожидаемые результаты и практическая значимость
Результатом работы станет полнофункциональная база датасетов с открытым доступом, включающая:
- 3-5 наборов изображений (по 200-500 изображений каждый) для разных объектов
- Полные аннотации для каждого аномального изображения (сегментация, тип, уровень серьезности)
- База данных (SQLite/PostgreSQL) со всей метаинформацией
- Веб-интерфейс для просмотра, поиска и скачивания датасетов
- Подробная документация: руководство пользователя, описание объектов, формат данных
- Отчет о тестировании с данными по качеству аннотаций и эффективности обучения
Практическая значимость — огромна. База данных станет центральным ресурсом кафедры. Каждый студент, начинающий работу по компьютерному зрению, сможет использовать ваши данные вместо того, чтобы тратить месяцы на сбор и аннотацию. Вы создадите продукт, который ускорит научные исследования и повысит качество всех будущих дипломных работ — и сделаете это на базе знаний, полученных в ТУСУР. Это не просто диплом — это ваш вклад в развитие научной среды университета.
Пример введения ВКР ТУСУР
Современные достижения в области компьютерного зрения и машинного обучения основаны на доступности больших объемов качественно аннотированных данных. Однако для задач, связанных с обнаружением редких аномалий в промышленных условиях, такой ресурс практически отсутствует. Существующие открытые датасеты либо слишком малы, либо не отражают специфику реальных объектов, используемых в ТУСУР, таких как детали из алюминиевых сплавов, компоненты электроники или элементы энергетической инфраструктуры. Это создает серьезный барьер для студентов и исследователей, желающих применять передовые методы, такие как CNN, Autoencoders или GANs, для решения практических задач контроля качества и диагностики. Отсутствие стандартизированных, хорошо документированных датасетов приводит к тому, что усилия студентов тратятся на сбор и аннотацию данных, а не на разработку и обучение самих моделей.
Целью настоящей магистерской диссертации является создание структурированной, аннотированной и документированной базы датасетов для обучения нейронных сетей распознаванию аномальных зон на промышленных объектах, предназначенную для использования в учебном процессе ТУСУР. Объектом исследования являются процессы сбора, аннотации и организации данных для задач компьютерного зрения в области распознавания аномалий, предметом — методы и технологии создания структурированных, аннотированных и документированных баз датасетов. Для достижения цели используются методы анализа существующих ресурсов, проектирования информационных систем, реализации систем хранения данных и методы оценки качества аннотаций. Научная новизна заключается в создании первой в ТУСУР специализированной базы датасетов, специально собранной и аннотированной для задач обнаружения аномалий на объектах, характерных для промышленной автоматизации и контроля качества, с полной документацией и веб-интерфейсом для удобного доступа. Практическая значимость работы состоит в предоставлении готового, надежного и легкодоступного научного ресурса, который станет фундаментом для последующих исследований и учебных проектов, значительно сократив временные и ресурсные затраты на подготовку данных и позволив сосредоточиться на разработке и совершенствовании алгоритмов распознавания.
Заключение ВКР ТУСУР Информационные системы и технологии
В ходе выполнения выпускной квалификационной работы была создана и протестирована база датасетов для обучения нейронных сетей распознаванию аномальных зон. База содержит 1200 изображений с 450 аннотированными аномалиями на трех типах объектов (детали из алюминиевого сплава, компоненты печатных плат, изоляторы ЛЭП). Аннотации были проведены двумя независимыми аннотаторами с коэффициентом согласованности Kappa 0.89, что свидетельствует о высоком качестве. Веб-интерфейс получил оценку SUS 87, а тестовое обучение модели показало, что датасет позволяет достичь точности распознавания более 85% на простой CNN-архитектуре.
Созданная база данных полностью соответствует требованиям методички ТУСУР и демонстрирует высокий уровень профессионализма в области управления данными и разработки информационных систем. Полученные данные подтверждают, что качественные датасеты — это не дополнительный этап, а фундамент научного прогресса. Работа может служить основой для дальнейших исследований, включая расширение базы новыми объектами, создание версий для других направлений подготовки и интеграцию с обучающими платформами ТУСУР.
Требования к списку источников
Список литературы должен соответствовать ГОСТ 7.1-2003 и включать не менее 40 источников, из которых минимум 25% (10+) должны быть опубликованы за последние 2 года (2023–2025 гг.). Источники следует разделить на категории: научные статьи по компьютерному зрению, технические руководства по аннотации, исследования по созданию датасетов, стандарты данных.
Примеры корректного оформления:
- Menzel, J. et al. MVTec AD – A Comprehensive Real-World Dataset for Unsupervised Anomaly Detection. — CVPR 2023.
- Wang, L. et al. A Survey on Deep Learning for Anomaly Detection in Industrial Images. IEEE Transactions on Industrial Informatics. — 2024. — Vol. 20, No. 1. — P. 123–145.
- Кузнецова, Е.В. Создание и аннотация датасетов для задач компьютерного зрения в промышленности // Вестник ТУСУР. — 2024. — № 2(55). — С. 101–110.
- COCO Dataset. — URL: https://cocodataset.org/ (дата обращения: 15.05.2025)
- Pascal VOC Dataset. — URL: http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/ (дата обращения: 15.05.2025)
- ISO/IEC 30122:2023. Industrial automation systems and integration — Requirements for condition monitoring of machinery using machine vision. — International Organization for Standardization, 2023.
Обязательно включайте статьи по созданию датасетов, исследования по аннотации, технические документы по форматам COCO и Pascal VOC, а также статьи по применению машинного зрения в промышленности. Все ссылки должны быть упомянуты в тексте работы.
Полезные материалы для написания магистерской диссертации
- Все готовые работы Информационные системы и технологии — образцы структур, кода и анализа
- Методические рекомендации по написанию ВКР ТУСУР по направлению 09.03.01
- Курс "Data Annotation for Machine Learning" на Udemy
- Руководство по использованию CVAT для аннотации изображений
Нужна помощь с аннотацией или разработкой веб-интерфейса? Наши эксперты — практики в области управления данными и компьютерного зрения. Мы напишем для вас работу с рабочей базой данных, кодом и документацией, готовую к защите. Звоните или пишите: Telegram: @Diplomit
+7 (987) 915-99-32 (WhatsApp/MAX), admin@diplom-it.ru.
Нужна помощь с ВКР ТУСУР?
Наши эксперты — практики в сфере ВКР ТУСУР по Информационные системы и технологии. Мы напишем для вас уникальную работу по этой теме с глубоким анализом, реальными кейсами и расчетами, готовую к защите.
? Что вы получите: полное соответствие методичке вашего Вуза, гарантию оригинальности от 75%, сопровождение до защиты.
→ Оформите заказ онлайн: Заказать ВКР ТУСУР