المشكلة
يحتاج تصنيف العيوب الصناعية إلى طريقة متسقة لمقارنة الاستدلال التقليدي والهجين الكمومي-الكلاسيكي مع المدخلات النظيفة والمشوشة.
Quantum-Hybrid Defect Detector
تطبيق متكامل لتصنيف العيوب الصناعية يقارن بين مسارات الاستدلال باستخدام الشبكات العصبية الالتفافية (CNN) والهجينة الكمومية-الكلاسيكية.
البنية
تتصل واجهة Vue 3 الثنائية اللغة، مع لوحات المعلومات، بخادم FastAPI. يحمّل الخادم نماذج CNN وQNN_CPU وQNN_GPU المشروطة بدعم CUDA، ويوفر مسارات للتصنيف والمقارنة والأفضلية الكمومية.
الدور
قدت جانب البرمجة في نظام الدمج الهجين، والخادم عديم الحالة، وتسخين النماذج، وتحديد المعدل، وترويسات الأمان، وتطبيق Vue أحادي الصفحة.
النتائج
على 2,833 صورة اختبار، حقق QNN_GPU أفضل نتيجة بدقة 95.59% وmacro F1 قدره 95.67%، مقابل 93.47% و93.70% لـCNN.