Исследователи Центрального банка Италии представили новый инструмент на базе искусственного интеллекта, который может усилить контроль качества при производстве банкнот. В исследовании, опубликованном 4 июня, рассмотрен метод, называемый «сиамскими сетями», предназначенный для распознавания дефектных банкнот.
Этот подход основан на двух параллельных подсетях с одинаковой архитектурой, которые оценивают две изображения одновременно, а не учатся на отдельных примерах. Обе сети используют одинаковые веса и параметры; система учится сравнительно определять, принадлежат ли изображения к одному классу.
Цель исследования — более быстрое и последовательное выявление дефектов на банкнотах, проходящих через производственную линию. Это создает техническую основу для поддержки контроля качества с участием человека.
Контроль качества при производстве банкнот требует не только выявления видимых дефектов, но и распознавания нестандартной печати и дефектов поверхности. Используемый исследователями метод выделяется как модель, автоматизирующая этот процесс различения.
Системы на базе искусственного интеллекта такого рода рассматриваются как инструменты, способные снизить нагрузку на контроль в условиях массового производства. Однако представленная в исследовании концепция рассматривает метод именно как подход к контролю качества.