Проектирование лабораторной информационной системы с использованием алгоритмов машинного обучения

Аннотация

Данная выпускная квалификационная работа посвящена проектированию лабораторной информационной системы (ЛИС) с использованием алгоритмов машинного обучения. Актуальность исследования обусловлена потребностью в автоматизации рутинных операций и повышении эффективности лабораторных процессов в строительной отрасли. Цель исследования: проектирование лабораторной информационной системы (ЛИС) с использованием алгоритмов машинного обучения. Задачи исследования: анализ существующих подходов к проектированию информационных систем; исследование гипотез применения машинного обучения в рамках информационной системы; разработка микросервиса для оптического распознавания символов (OCR) и подготовка его для интеграции в лабораторную информационную систему. Методы исследования: Основное внимание уделено модели распознавания текста на основе архитектуры SVTR. Результаты: Спроектирована лабораторная информационная система, включающая клиентскую и серверную части, а также микросервис для обработки оптического распознавания символов (OCR). Проведено обучение модели распознавания текста на синтетических данных. Выводы: Результаты исследования демонстрируют, что использование модели SVTR в PaddleOCR значительно улучшает качество распознавания текста. ЛИС позволяет автоматизировать и оптимизировать лабораторные процессы, обеспечивая высокую производительность и масштабируемость системы. Применение машинного обучения открывает новые возможности для повышения эффективности работы лабораторий и улучшения качества исследований. Работа представляет значительный вклад в развитие информационных систем для лабораторной практики в строительной отрасли, демонстрируя потенциал современных технологий в оптимизации процессов анализа и обработки данных.