<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="https://iereview.ru/lib/pkp/xml/oai2.xsl" ?>
<OAI-PMH xmlns="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/"
	xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
	xsi:schemaLocation="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/
		http://www.openarchives.org/OAI/2.0/OAI-PMH.xsd">
	<responseDate>2026-08-23T22:37:34Z</responseDate>
	<request identifier="oai:ojs2.iereview.ru:article/27" metadataPrefix="jats" verb="GetRecord">https://iereview.ru/index.php/IE/oai</request>
	<GetRecord>
		<record>
			<header>
				<identifier>oai:ojs2.iereview.ru:article/27</identifier>
				<datestamp>2025-08-08T18:31:47Z</datestamp>
				<setSpec>IE:MAMC</setSpec>
			</header>
			<metadata>
<article xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns="" dtd-version="1.4" xsi:noNamespaceSchemaLocation="https://jats.nlm.nih.gov/archiving/1.4/xsd/JATS-archivearticle1.xsd" xml:lang="ru">
			<front>
			<journal-meta>
				<journal-id journal-id-type="publisher">IE</journal-id><journal-id journal-id-type="ojs">IE</journal-id>
				<journal-title-group>
			<journal-title xml:lang="ru">СТРОИТЕЛЬНЫЕ И ДОРОЖНЫЕ МАШИНЫ</journal-title><trans-title-group xml:lang="en"><trans-title>STROITEL'NYE I DOROZHNYE MASHINY</trans-title></trans-title-group>
</journal-title-group>			<issn pub-type="ppub">0039-2391</issn>			<publisher><publisher-name>ИП Подколзин М.М.</publisher-name></publisher>
			<self-uri xlink:href="https://iereview.ru/index.php/IE"/>
		</journal-meta>
		<article-meta>
			<article-id pub-id-type="publisher-id">27</article-id>
			<article-categories><subj-group subj-group-type="heading" xml:lang="en"><subject>MACHINES AND MECHANISMS</subject></subj-group><subj-group subj-group-type="heading" xml:lang="ru"><subject>МАШИНЫ И МЕХАНИЗМЫ</subject></subj-group></article-categories>
			<title-group><article-title xml:lang="ru">Определение качества изделий из алюминиевых сплавов, полученных методом литья с последующей механической обработкой с помощью методов машинного зрения</article-title><trans-title-group xml:lang="en"><trans-title>Determination of the quality of aluminum alloy products obtained by casting followed by mechanical processing using machine vision methods</trans-title></trans-title-group></title-group>
			<contrib-group content-type="author">
				<contrib contrib-type="author">
					<name-alternatives>
						<name name-style="western" specific-use="primary" xml:lang="ru">
							<surname>Чуфаров</surname>
							<given-names>Иван Валерьевич</given-names>
						</name>
						<name name-style="western" xml:lang="en">
							<surname>Chufarov</surname>
							<given-names>Ivan V.</given-names>
						</name>
					</name-alternatives>
					<xref ref-type="aff" rid="aff-1"/>
					<email>73ivan@mail.ru</email>
				</contrib>
			</contrib-group>
			<aff-alternatives id="aff-1">
				<aff xml:lang="ru"><institution content-type="orgname">Ульяновский государственный технический университет</institution></aff>
				<aff xml:lang="en"><institution content-type="orgname">Ulyanovsk State Technical University</institution></aff>
			</aff-alternatives>
			<pub-date date-type="collection"><year>2025</year></pub-date><pub-date date-type="pub" publication-format="epub"><day>28</day><month>02</month><year>2025</year></pub-date>
			<volume seq="1">69</volume>
			<issue>2</issue>
				<issue-id>4</issue-id><issue-title xml:lang="ru">Строительные и дорожные машины </issue-title><issue-title xml:lang="en">Stroitel'nye i dorozhnye mashiny</issue-title><fpage>53</fpage>
				<lpage>59</lpage>
			<permissions>
				<copyright-statement xml:lang="ru">© 2025 СТРОИТЕЛЬНЫЕ И ДОРОЖНЫЕ МАШИНЫ. Все права защищены.</copyright-statement>
				<copyright-statement xml:lang="en">© 2025 STROITEL'NYE I DOROZHNYE MASHINY. All rights reserved.</copyright-statement>
				<copyright-year>2025</copyright-year>
				<copyright-holder xml:lang="ru">СТРОИТЕЛЬНЫЕ И ДОРОЖНЫЕ МАШИНЫ</copyright-holder>
				<copyright-holder xml:lang="en">STROITEL'NYE I DOROZHNYE MASHINY</copyright-holder>
				<license license-type="open-access" specific-use="metadata" xlink:href="https://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/" xml:lang="ru">
					<license-p>Метаданные настоящей записи распространяются на условиях Creative Commons CC0 1.0 (передача в общественное достояние).</license-p>
				</license>
				<license license-type="open-access" specific-use="metadata" xlink:href="https://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/" xml:lang="en">
					<license-p>The metadata of this record are distributed under the Creative Commons CC0 1.0 Universal Public Domain Dedication.</license-p>
				</license>
			</permissions>
			
			<self-uri xlink:href="https://iereview.ru/index.php/IE/article/view/27"/>
			
			
			
			<abstract xml:lang="ru"><p>В работе выполнен краткий обзор применения в автомобилестроении деталей из алюминиевых сплавов, полученных с помощью литья под высоким давлением с последующей механической обработкой. Кратко описан наиболее часто встречающийся дефект при производстве данных деталей. Обоснована необходимость решения задачи контроля дефектов изделий из данного материала с помощью машинного зрения с использованием нейронных сетей. Выполнен анализ поиска дефекта с помощью нейронной сети YOLOv8</p></abstract><trans-abstract xml:lang="en"><p>The paper provides a brief overview of the use in the automotive industry of aluminum alloy parts obtained by high-pressure casting with subsequent machining. The most common defect in the production of these parts is briefly described. The necessity of solving the problem of defect control of products made of this material using machine vision using neural networks is substantiated. The defect search was analyzed using the YOLOv8 neural network</p></trans-abstract><kwd-group xml:lang="en"><title>Keywords</title><kwd>machine vision</kwd><kwd>neural networks</kwd><kwd>deep learning</kwd><kwd>YOLO</kwd><kwd>casting</kwd><kwd>machining</kwd><kwd>defects</kwd></kwd-group><kwd-group xml:lang="ru"><title>Ключевые слова</title><kwd>машинное зрение</kwd><kwd>нейронные сети</kwd><kwd>глубокое обучение</kwd><kwd>YOLO</kwd><kwd>литье</kwd><kwd>механическая обработка</kwd><kwd>дефекты</kwd></kwd-group><funding-group>
				<funding-statement xml:lang="ru">Исследование выполнено без внешнего финансирования.</funding-statement>
				<funding-statement xml:lang="en">The study was conducted without external funding.</funding-statement>
			</funding-group>
			<counts><page-count count="7"/></counts>
			<custom-meta-group>
				<custom-meta>
					<meta-name>metadata-license</meta-name>
					<meta-value><ext-link ext-link-type="uri" xlink:href="https://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/">CC0 1.0</ext-link></meta-value>
				</custom-meta>
			<custom-meta><meta-name>issue-cover</meta-name><meta-value><inline-graphic xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xlink:href="https://iereview.ru/public/journals/1/cover_issue_4_ru_RU.jpg"/></meta-value></custom-meta></custom-meta-group>
		</article-meta>
	</front>
	<back>
		<ref-list xml:lang="ru">
			<title>Список литературы</title>
			<ref id="R1"><mixed-citation>Андриянов Н.А., Дементьев В.Е., Ташлинский А.Г. Обнаружение объектов на изображении: от критериев Байеса и Неймана – Пирсона к детекторам на базе нейронных сетей EfficientDet // Компьютерная оптика. 2022. Т. 46. № 1. С. 139-159.</mixed-citation></ref>
			<ref id="R2"><mixed-citation>Дементьев В.Е., Савинов Р.А., Суетин М.Н., Подлобошников А.Г. Система распознавания повреждений металлических конструкций // Автоматизация процессов управления. 2021. № 2. C. 40-45.</mixed-citation></ref>
			<ref id="R3"><mixed-citation>Казанцев С.П., Фурман Л.Е. Дефекты отливок при литье по выплавляемым моделям. Екатеринбург: Информационный портал Уральского федерального университета, 2019. 109 с.</mixed-citation></ref>
			<ref id="R4"><mixed-citation>Карунин А.Л., Бузник Е.Н., Дащенко О.А. Технология автомобилестроения: учеб. для вузов. М: Академический проект: Трикста, 2005.</mixed-citation></ref>
			<ref id="R5"><mixed-citation>Коновалов Д.Н., Хольшев Н.В., Глазков Ю.Е., Милованов А.В., Прохоров А.В., Ведищев С.М. Технологические процессы изготовления деталей двигателей внутреннего сгорания: уч. электр. изд. Тамбов: ИЦ ТГТУ. 2023. 98 с.</mixed-citation></ref>
			<ref id="R6"><mixed-citation>Сеничев А.В., Новикова А.И., Васильев П.В. Сравнение глубокого обучения с традиционными методами компьютерного зрения в задачах идентификации дефектов // Молодой исследователь Дона. №4(25). 2020. С. 64-67.</mixed-citation></ref>
			<ref id="R7"><mixed-citation>Хамидов Э.Х. Глубокое обучение: понятие и применение // Молодой ученый. 2020. № 37(327). С. 8-11.</mixed-citation></ref>
			<ref id="R8"><mixed-citation>ChenYa., Ding Yu., Zhao F., Zhang E., WuZh, Shao L. Surface defect detection methods for industrial products: a review // Applied science. 2021. Vol. 9. MDPI AG. рр. 35-98.</mixed-citation></ref>
			<ref id="R9"><mixed-citation>Deep Learning vs Traditional Computer Vision. 2024. https://www.researchgate.net/publication/331586553_Deep_Learning_vs_Traditional_Computer_Vision</mixed-citation></ref>
		</ref-list>
	</back>
</article>			</metadata>
		</record>
	</GetRecord>
</OAI-PMH>
