В России нейросеть выявляет дефекты в металле прямо при производстве

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.

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.