"Умные" устройства для комплексной оценки качества сварных соединений на основе уникальной интеллектуальной технологии разработали ученые ЮФУ. По их словам, созданный прототип программно-аппаратного комплекса в ходе испытаний продемонстрировал отличный уровень производительности, высокую точность и достоверность получаемых результатов. Основные материалы исследования опубликованы в журнале Sensors.
Коллектив ученых Южного федерального университета (ЮФУ) провел цикл исследований, посвященных решению актуальных задач автоматизации и интеллектуализации отдельных рутинных работ на производстве, исполняемых в данный момент человеком-экспертом.
Исследователи сосредоточились на решении проблем неразрушающего контроля дефектов сварных соединений – это способ выявить дефекты металла без физического вмешательства и нарушения целостности изделия, а также получить данные о структуре материала и его физико-химических свойствах. Такие технологии позволяют сократить затраты времени и ресурсов, а также повысить качество проводимых работ.
"Наш ключевой результат – интеллектуальная технология оценки качества сварных соединений на основе совместной интеграции мультимодальных данных визуального и акустико-эмиссионного контроля с поддержкой трехмерной реконструкции поверхности тестируемого объекта", – рассказал доцент Международного исследовательского института интеллектуальных материалов ЮФУ Олег Карташов.
В процессе реализации исследования ученые подготовили программно-аппаратный прототип устройства, реализующего данную технологию.
Как объяснил Карташов, исследователи моделировали продвинутую версию когнитивных функций эксперта. Специалиста заменила вычислительная машина с цифровыми "глазами" и "ушами", возможности которых значительно превосходят человеческие.
В процессе разработки ученые использовали методологические и технологические концепции глубокого обучения, компьютерного зрения, интеллектуального анализа данных, а также устройства умных сенсоров и датчиков.
Первые испытания прототипа в решении реальных прикладных задач, по словам ученых, показали высокий уровень достоверности и устойчивости, который соответствует, а в некоторых случаях даже превосходит экспертный. При этом для работы требуется лишь номинальное участие оператора. Разработка получила положительные отзывы от сотрудников строительной организации, которая помогала проводить испытания, подчеркнули ученые.
"Если рассматривать полученные результаты с позиции конечного рыночного продукта или услуги, можно говорить о недорогом, экономичном инструменте, не требующем особой подготовки оператора или особых условий эксплуатации. При этом наш подход выгодно выделяется на фоне большинства аналогов низкой вычислительной сложностью, как следствие, более высоким быстродействием, высокой точностью и достоверностью получаемых результатов", – сообщил Карташов.
На данном этапе ученые планируют продолжить исследования в двух направлениях. Первое посвящено продолжению текущего цикла, где планируется разработка универсального программного инструментария для интеллектуального онлайн-контроля поверхностных дефектов продукции конвейерных производств, сообщают исследователи.
Вторая задача – создание сложных кибер-физических систем синтеза и диагностики функциональных наноматериалов, обеспечивающих ускорение процессов открытия новых материалов и внедрения полученных результатов в промышленности.
Цикл исследований выполняется в рамках программы стратегического академического лидерства "Приоритет 2030". ЮФУ является участником федеральной программы Министерства науки и высшего образования России по треку "Исследовательское лидерство".