Р Е Ц Е Н З И Я выпускной квалификационной работы Пучнина Николая Алексеевича «Определение дефектов пиломатериалов методом компьютерного зрения» Представленная работа посвящена прикладной проблеме оценке качества продукции деревообработки, которую предлагается решать методами обработки и распознавания изображений. Цель работы – построение системы распознавания дефектов на пиломатериалах, как присущих древесине, так и получающихся в процессе ее обработки. В работе определены необходимые этапы по обработке изображения доски из которых и собирается проектируемая система. Для каждого этапа автор описывает методы, с помощью которых он может быть реализован. Например, для реализации классификатора рассматривается метод опорных векторов и сверточные нейронные сети., а для локализации дефектов – метод, основанный на особых точках изображения и методы на основе использования гистограмм яркости и процедуре эквализации. При этом в ходе реализации системы методы основанные на особых точках показали неудовлетворительные результаты классификации, поэтому в качестве классификатора бала выбрана сверточная нейронная сеть.. Далее в работе описывается реализация системы.. Реализация разрабатывалась на языке Python c использованием библиотек OpenCV, TensorFlow и Scikit-Learn для создания нейронных сетей и обработки входных изображений, необходимых для их работы. Как следует из текста работы, система классификации дефектов показала точность распознавания 0.98, что является хорошим результатом. К недостаткам работы следует отнести : 1. Предложенный метод локализации будет воспринимать запачканные места доски как дефекты. 2. В работе отсутствует обоснования выбора сверточной сети с архитектурой AlexNet. Неясно, почему именно ей отдано предпочтение а, не популярной сети YOLO, или какой ни будь другой. 3. Не описана процедура получения тренировочного набора, вряд ли есть база соответствующих изображений. При этом не указан объем выборок для дефектов и не дефектов. Не указан также объем тестового набора, по которому определялась точность. 4. Нет сведений о быстродействии системы целом, поэтому неясно можно ли использовать систему совместно с видеокамерой для распознавания дефектов при перемещении досок по конвееру. Считаю, что работа Пучнина Н.А.. заслуживает оценки “Хорошо”. Доцент каф. КММС, к.т.н. Гришкин В.М.