Учёные технического вуза поделились успехом: их нейросеть способна обучаться всего по нескольким снимкам дефекта, причём качество фотографий может быть не очень хорошим — это помогает быстро и без больших усилий вывести систему на производственную линию.
Технология позволяет автоматически находить на производстве такие дефекты стали, как трещины, вмятины и коррозию металла. Точность обнаружения недостатков в металле во время тестирования составляет более 87%.
Нейросеть предназначена для внедрения в систему контроля качества на различных предприятиях, в первую очередь разработчики метят в сферы металлургии и машиностроения. Следующим шагом, как делится один из создателей, станет контроль качества строительства городских мостов.
«В перспективе систему можно адаптировать для мониторинга состояния мостов, трубопроводов и других конструкций, где критически важна бесперебойная работа», — рассказал руководитель проекта, ассистент кафедры автоматизированных систем управления НГТУ НЭТИ Егор Антонянц.
Ранее мы писали о киберглазах для заводов и фабрик от учёных НГТУ НЭТИ.
Марина Злобина