Ученые Московского авиационного института разработали программное обеспечение для проверки качества авиадеталей. В основу программы инженеры заложили нейросети R-CNN и ImageNet. Их дообучали на тысячах изображений дефектов и пор в металлических изделиях, напечатанных на 3D-принтере. На выходе получилась единая многослойная нейросеть, которая научилась с высокой точностью распознавать брак на снимках компьютерной томографии.

- Наш алгоритм напоминает то, как люди распознают объекты. Представьте, что вы смотрите на корзину с фруктами. Ваш мозг может легко отличить яблоко от апельсина или идентифицировать банан, даже если он наполовину спрятан за виноградом. Наше программное обеспечение делает нечто подобное, но с изображениями компьютерной томографии, выявляя дефекты и поры в металлических деталях, - рассказал разработчик проекта, инженер МАИ Константин Коробов.

Компоненты реактивных двигателей или структурных частей самолетов до сих проверяют в ручном режиме. Разработка позволит в 1,5-3 раза ускорить проверку, автоматизируя процесс. Кроме того, маевская методика повысит надежность контроля качества, так как за счет автоматизации снижена вероятность человеческой ошибки.

- Обнаружение и устранение дефектов на ранних этапах производственного процесса может предотвратить сбои в сложной технологической цепочке. Таким образом, внедрение этой технологии на предприятиях может привести к значительной экономии средств, - заявил Константин Коробов.

Помимо авиастроительной отрасли программа представляет интерес для сферы медицины. Ее можно использовать для проверки компонентов медицинских устройств, например хирургических инструментов или протезов.

Работа над проектом ведется на базе кафедр № 903 "Перспективные материалы и технологии аэрокосмического назначения", № 904 "Инженерная графика" и № 910Б "Механика наноструктурных материалов и систем". На текущем этапе продукт проходит стадию тестирования. Параллельно разработчики продолжают повышать производительность алгоритмов. Полнофункциональную версию программного обеспечения планируют выпустить в начале 2024 года. При этом инженеры МАИ уже сейчас стремятся заключать договора по внедрению своего продукта на производство....