Система учится по нескольким фотографиям каждого вида брака и показывает точность более 87%
Фото: Мария ЛЕНЦ. Перейти в Фотобанк КП
В Новосибирском государственном техническом университете НЭТИ разработали уникальную нейросеть для контроля качества металла. Она способна находить трещины, вмятины и коррозию по обычным фотографиям, обучаясь всего на нескольких примерах. Об этом сообщает пресс-служба НГТУ НЭТИ.
В основе технологии лежит специальная триплетная нейронная сеть. Ее главное преимущество — она не требует тысяч размеченных изображений для обучения. Достаточно нескольких фото каждого типа дефекта, даже сделанных в разных условиях.
Как пояснил руководитель проекта Егор Антонянц, система учится «понимать» суть повреждения, а не просто запоминать картинки. Это позволяет быстро адаптировать ее к новым, редким видам брака без долгой и дорогой переразметки данных.
Разработка уже прошла испытания, показав точность обнаружения дефектов более 87%. Технологию планируют внедрять на металлургических и машиностроительных предприятиях для автоматизации контроля, а в перспективе — использовать для мониторинга состояния мостов, трубопроводов и других критических конструкций.
К ЧИТАТЕЛЯМ
Если вы стали очевидцем ЧП или чего-то необычного, сообщите об этом в редакцию
Редакция: (383) 289-91-00
Мессенджеры: 8-923-145-11-03
Почта kp.nsk@phkp.ru