Учёные представили новый подход к автоматизации проверки сварных швов, используя искусственный интеллект. Это поможет повысить эффективность и снизить расходы.
В программировании и промышленности качественный контроль имеет огромное значение, особенно в процессе сварки. Традиционные методы проверки, основанные на человеческом восприятии, требуют много времени и могут быть подвержены ошибкам. Поэтому исследователи разработали метод, который использует нейронные сети для автоматической проверки сварных швов на изображениях.
В своей работе команда учёных предложила использовать архитектуру Attention U-Net, которая помогает выявлять сварные швы и определять их качество. Основная задача метода не только обнаружить наличие шва, но и оценить его размеры и качество. Это значительно уменьшает зависимость от человеческого труда — в некоторых случаях возможно сокращение таким образом нагрузки на специалистов более чем на 90%.
Метод работает так: сначала изображение пропускается через нейронную сеть, которая выделяет сварные швы. Затем результаты анализа сопоставляются с заранее заданными критериями качества, такими как длина и ширина шва, его яркость и контраст с основным изделием. Если какое-то значение выходит за пределы нормы, изображение будет переходить на дальнейшую проверку специалистами.
Проведённые эксперименты показали, что новая система может резко повысить эффективность контроля. На текущий момент 80% случаев автоматизированного анализа удовлетворяют всем критериям, а дальнейшая проверка требуется только для 20%, что является хорошим показателем для промышленного производства.
Эта инновация не только поможет сэкономить время и финансы, но и повысит качество продукции, особенно в таких важных отраслях, как автомобилестроение.
#AI #Сварка #Инновации #Промышленность #Качество