Промышленные предприятия сталкиваются с необходимостью быстрой и точной диагностики оборудования для предотвращения простоев, аварий и улучшения качества производимой продукции. Например, 70 процентов промышленной электроэнергии приходится на электродвигатели, из них 20 процентов в течение года подвергаются капитальному ремонту. Расходы на него могут составлять 80 процентов от стоимости годового выпуска такого двигателя. Помимо этого, крупные зарубежные компании диагностики и производства техники ушли с российского рынка. Ученые ПНИПУ создают приложение на основе нейросетей для визуальной дефектоскопии, которое с высокой точностью определяет наличие или отсутствие дефектов.
Разработка обеспечит надежность и безопасность производственных процессов, улучшит качество и продуктивность работы на предприятии. На многих производствах по всему миру, включая Россию, визуальная дефектоскопия традиционно проводится вручную с помощью специализированных инспекторов или техников. Этот процесс часто требует значительных временных и финансовых затрат.
Политехники разрабатывают прототип в виде мобильного приложения, которое поможет компаниям проводить визуальную дефектоскопию производственных объектов на наличие или отсутствие повреждений по изображениям, сделанным с помощью телефона. Продукт пишут на языке программирования Java для операционной системы Android. Приложение анализирует изображение и указывает наличие или отсутствие дефектов на объекте. Результаты могут быть представлены в удобном формате – текстовым описанием или графическим обозначением на изображении.
Диагностировать можно практически любые конструкции, подверженные разрушению и/или деградации: машины, станки, какие-либо детали оборудования, ракетные, авиационные двигатели, бытовые вещи. Например, при повреждении трубопроводов, дефектоскопия поможет обнаружить трещины, разрывы, задиры, царапины, забоины и вмятины. Для электродвигателей – это дефекты в корпусе, трещины и сколы на подшипниках.
Разработка будет использоваться на предприятиях двигателе- и машиностроения, нефтегазовой, ракетно-космической, авиационной и обрабатывающей промышленностях. У заказчика появится дополнительная возможность с наименьшими потерями произвести текущий или капитальный ремонт производственных объектов, а значит не тратить огромные средства в случае их отказа в период активной работы.
Самостоятельно разработанная учеными ПНИПУ библиотека нейронных сетей позволяет полностью контролировать программный код. Авторский алгоритм дает возможность в значительной степени упростить и ускорить процедуру получения системы диагностики повреждений в 2-3 раза и больше. Например, дефектоскопия двигателя сейчас занимает 20-30 минут, а будет пять.
«Наше приложение использует передовые технологии нейронных сетей для эффективной визуальной дефектоскопии. Это обеспечивает более высокую точность по сравнению с традиционными методами. Благодаря мобильной платформе, пользователи могут проводить ее в любое время и в любом месте, что повышает их производительность и оперативность реагирования на проблемы. Любой желающий может скачать приложение бесплатно и проверить его работу на тестовой нейронной сети, но с ограниченным функционалом и обученной на малом объеме данных. Ориентировочная стоимость полного доступа ко всем нейронным сетям и функционалу приложения 2000 рублей в месяц», – поделился студент электротехнического факультета ПНИПУ Иван Пашков.
«Дефектоскопия будет осуществляться без необходимости вручную настраивать параметры или проводить сложные операции. Это значительно упростит процесс и уменьшит время на обработку данных. Интуитивно понятный интерфейс и автоматизированный процесс анализа делают продукт доступным даже для пользователей без специальных технических знаний и дополнительного обучения. Наше решение предлагает российским компаниям инновационный инструмент, разработанный внутри страны, что уменьшает зависимость от импорта и укрепляет национальную промышленность и технологический суверенитет», – дополнил кандидат технических наук, доцент кафедры электротехники и электромеханики ПНИПУ Григорий Килин.
Разработка ученых Пермского Политеха станет важным инструментом для обеспечения надежности и безопасности производственных процессов. Она поможет в эффективном техническом обслуживании оборудования, предотвращении аварий и улучшении безопасности, мониторинге и диагностике состояния электрооборудования. Приложение улучшит качество и продуктивность работы на предприятии, а также способствует развитию отечественной индустрии в стране. Работа проведена в рамках программы стратегического академического лидерства «Приоритет 2030».