К команде Центра перспективных технологий в электронике и робототехнике университета обратилось астраханское предприятие, занимающееся производством ферритовых изделий.
- При промышленном производстве на деталях могут появляться сколы или царапины. Повреждения работникам цехов приходится определять вручную, на это тратятся дополнительные силы и время, а какие-то дефекты человек может вовсе не заметить, - рассказал главный разработчик проекта, инженер Центра перспективных технологий в электронике и робототехнике Эмир Вильданов. - Кроме того, сотрудники могут по ошибке посчитать бракованными ферритовые кольца с некритичными повреждениями, что также приводит к потерям.
Вильданов разработал программу, которая в автономном режиме с помощью нейросетей и машинного зрения определяет степень поврежденности детали и отсеивает испорченные образцы. Устройство состоит из специальной платформы, на которой размещается исследуемая деталь, и видеокамеры со светодиодной подсветкой. Изображение переносится на экран, а камера по нему вычисляет дефекты.
- Программа "умеет" считать площадь сколов и царапин. Если знать все размеры и допустимые параметры, можно будет повысить качество распознавания. Главная задача сейчас - собрать достаточное количество данных с различными изображениями деталей, по которым нейросеть будет обучаться, - добавил инженер.
В планах у изобретателей - подключение программы к станку, на который можно будет загружать изделия, и внедрение разработки в конвейерное производство. Сфера применения программы достаточно широкая. Пригодится она в фармацевтике, в машиностроении и в пищевой промышленности. Практически в любом производстве, где важен визуальный осмотр изделий.