ИИ на страже качества: как новосибирские учёные учат машины видеть дефекты

Прорыв в промышленном контроле

Представьте: рабочий на заводе делает снимок металлической детали обычным смартфоном - и через секунду система сообщает, есть ли на поверхности трещина, царапина или коррозия. Это уже реальность, созданная учёными Новосибирского государственного технического университета (НГТУ). Они разработали интеллектуальную систему контроля качества на основе искусственного интеллекта, способную обнаруживать дефекты на металле по простым фотографиям – без дорогих камер, сложного освещения и гигантских баз данных.

Как это работает?

Сердце технологии - так называемая триплетная нейронная сеть. В отличие от классических моделей, требующих тысячи размеченных изображений для обучения, эта система обучается даже на небольшом количестве примеров. Благодаря этому она эффективно распознаёт редкие или ранее не встречавшиеся дефекты, адаптируясь к новым условиям без длительной перенастройки. Точность работы – около 87% на тестовых данных, что делает решение конкурентоспособным даже на мировом уровне.

Особенно важно, что система не требует специализированного оборудования: достаточно обычной камеры, даже той, что есть в каждом смартфоне. Это резко снижает порог входа для предприятий и открывает путь к массовому внедрению.

Почему это важно для России?

Российская промышленность до сих пор во многом полагается на ручной и визуальный контроль, который зависит от опыта оператора и предполагает риск человеческой ошибки. Новая система позволяет автоматизировать этот процесс, повысить надёжность выпускаемой продукции и снизить затраты на брак и повторный контроль. Особенно перспективно применение технологии в металлургии, машиностроении и при обслуживании промышленной инфраструктуры, например, трубопроводов, мостов или энергетических объектов.

Технология предназначена для внедрения в системы контроля качества и предиктивного обслуживания на промышленных предприятиях, в первую очередь в металлургии и машиностроении. Она позволит автоматизировать процесс контроля стальных поверхностей, определять необходимость обслуживания оборудования по ранним признакам износа и повышать общую надежность и безопасность производственных линий. В перспективе систему можно адаптировать для мониторинга состояния мостов, трубопроводов и других конструкций, где критически важна бесперебойная работа

Егор Антонянц

руководитель проекта, преподаватель Новосибирского государственного технического университета

Кроме того, разработка укрепляет позиции России в сфере промышленного ИИ. В условиях ограниченного доступа к большим международным датасетам и санкционных ограничений такие low-data решения становятся стратегически важными.

Экспортный потенциал и глобальные вызовы

Мировой рынок промышленного ИИ стремительно растёт, и спрос на решения, работающие с минимальными данными, особенно высок в странах с развивающейся промышленностью. Индия, Китай, государства Юго-Восточной Азии и Ближнего Востока активно модернизируют производственные мощности и нуждаются в недорогих, но эффективных системах контроля качества. Российская технология, легко адаптируемая под локальные условия, может занять на этих рынках заметную нишу.

В Европе и США интерес к подобным решениям связан с развитием концепции Industrial IoT– интеллектуальных систем мониторинга и предиктивного обслуживания. Здесь эта разработка тоже может найти применение, особенно в составе комплексных платформ.

Учёные уже планируют запуск пилотных проектов на крупных российских предприятиях. Первые два года станут ключевыми для сбора обратной связи и доработки алгоритмов. В среднесрочной перспективе – коммерциализация, интеграция с промышленными системами управления (MES/SCADA) и адаптация под edge-устройства, то есть компактные встраиваемые компьютеры, работающие прямо на производственной линии.А в долгосрочной – экспорт не только готовых решений, но и программных платформ, которые позволят другим странам самостоятельно развивать системы контроля качества на основе российского ИИ.

Шаг к умному производству

Разработка новосибирских учёных яркий пример того, как наука может напрямую служить экономике. Это не просто технологический прорыв, а практический инструмент, повышающий безопасность, качество и конкурентоспособность отечественной продукции. В эпоху цифровой трансформации такие решения становятся не просто полезными – они необходимы. И Россия готова занять в этом процессе достойное место.