Система заменит нестабильный ручной осмотр и простые алгоритмы компьютерного зрения
Специалисты Московского Политеха научили искусственный интеллект в режиме реального времени выявлять трещины, вмятины и дефекты на литых металлических деталях прямо на производственной линии.
До сих пор качество отливок в машиностроении контролировали люди. Однако этот устаревший метод не исключает ошибок из-за человеческого фактора, да и объёмы производства на современных заводах затрудняют возможность качественного ручного осмотра.
Простые алгоритмы компьютерного зрения теряются в сложных ситуациях, когда поверхность металла окислена или материал неоднороден.
Подскажет ответ в условиях нестабильности
Московские учёные объединили свёрточную нейросеть, анализирующую изображение детали, с нечёткой логикой, которая умеет работать с неопределённостью. По словам автора разработки Сергея Кузовова, система не просто фиксирует трещину, но оценивает степень её опасности с учётом разных нюансов.
«Это принципиально другой уровень диагностики по сравнению с тем, что есть сейчас», – уверен разработчик.
Нейросеть обучат на размеченной базе снимков дефектных деталей: учёные собирают и аннотируют изображения, фиксируя расположение, форму и характер каждого дефекта. Нечёткая логика будет отвечать за сомнительные случаи. Система выдаст взвешенную оценку с учётом всех факторов неопределённости.
Конечным продуктом должна стать полностью интегрированная система, готовая к применению в реальных производственных условиях.