Специалисты Новосибирского государственного технического университета (НГТУ) создали интеллектуальную систему для контроля качества в промышленности с использованием искусственного интеллекта, достигающую точности 87%. Она предназначена для автоматического выявления трещин, вмятин и коррозии на металлических поверхностях. Система анализирует фотографии, сделанные обычной камерой.
В основе разработанной системы лежит триплетная нейронная сеть, которой не нужны тысячи готовых снимков. Система эффективно работает при небольшом количестве примеров для обучения - для анализа достаточно несколько фото каждого типа дефекта, даже если они сняты при плохом освещении и в разном масштабе.
По словам разработчиков, новая система легко адаптируется к редким типам повреждений без необходимости в дорогой и длительной переразметке данных. Она может опрелелять дефекты, а не просто запоминать изображения, что делает её уникальной.
Технология может быть использована в системах контроля качества и предиктивного обслуживания на промышленных предприятиях, особенно в металлургии и машиностроении. Она способна автоматизировать контроль за стальными поверхностями, предсказывать необходимость обслуживания оборудования по ранним признакам износа и повышать общую надежность и безопасность производственных процессов. В будущем систему можно адаптировать для мониторинга состояния мостов, трубопроводов и других критически важных конструкций.
Читайте ещё материалы по теме:
- В Москве адаптировали нейросети для прогнозирования дефектов в стали для АЭС
- Алгоритмы ИИ помогут создать уникальные приборы для досмотра крупной техники
- Уникальную технологию печати деталей из четырёх металлов одновременно разработали в СпбПУ
