Находить дефекты металла по фотографиям научили ИИ ученые из Новосибирска

Фото Андрей Порубов

Интеллектуальную систему для поиска дефектов металла создали в Новосибирском государственном техническом университете НЭТИ. Разработка дает высокую точность обнаружения дефектов при ограниченных данных.

Как сообщает пресс-служба вуза, технология позволяет автоматически находить трещины, вмятины, пятна коррозии на стальной поверхности по фотографиям с обычной камеры. В основе системы лежит триплетная нейронная сеть, которой не нужны тысячи готовых снимков. Для анализа ей достаточно несколько фотографий каждого типа дефекта, даже снятых в разном масштабе и при плохом освещении.

Обычно автоматизированные системы визуального контроля на базе классических алгоритмов требуют идеальных условий съемки. Поэтому для обучения большинства современных нейросетей необходимо искать огромные объемы размеченных данных. Ученые из Новосибирска предложили высокую точность при минимальной подготовительной работе с данными.

 «Мы создали инструмент, который способен быстро адаптироваться к новым, редко встречающимся видам повреждений без длительной и дорогостоящей переразметки данных. Для этого использовали архитектуру, которая учится “понимать” суть дефекта, а не просто запоминать картинки», — пояснил руководитель проекта, ассистент кафедры автоматизированных систем управления НГТУ НЭТИ Егор Антонянц.

Точность обнаружения дефектов, как показали испытания системы, превысила 87%, что значительно превосходит результаты традиционных методов машинного обучения.