Especialistas de la Universidad Técnica Estatal de Novosibirsk (NSTU) han creado un sistema inteligente para el control de calidad en la industria utilizando inteligencia artificial, alcanzando una precisión del 87%. Está diseñado para la detección automática de grietas, abolladuras y corrosión en superficies metálicas. El sistema analiza fotografías tomadas con una cámara común.
La base del sistema desarrollado es una red neuronal triplete que no necesita miles de imágenes preparadas. El sistema funciona eficazmente con una pequeña cantidad de ejemplos para el aprendizaje: para el análisis son suficientes algunas fotos de cada tipo de defecto, incluso si se toman con poca luz y a diferente escala.
Según los desarrolladores, el nuevo sistema se adapta fácilmente a tipos de daños raros sin necesidad de un reetiquetado de datos costoso y prolongado. Puede determinar defectos, en lugar de simplemente memorizar imágenes, lo que lo hace único.
La tecnología puede utilizarse en sistemas de control de calidad y mantenimiento predictivo en empresas industriales, especialmente en metalurgia y construcción de maquinaria. Es capaz de automatizar el control de superficies de acero, predecir la necesidad de mantenimiento de equipos por signos tempranos de desgaste y aumentar la fiabilidad y seguridad general de los procesos de producción. En el futuro, el sistema puede adaptarse para monitorear el estado de puentes, tuberías y otras estructuras críticamente importantes.
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