Разработка ТГУ превзошла мировые аналоги, сообщили в пресс-службе вуза.

Математическую модель и программное обеспечение для контроля качества отечественных материалов, элементов и блоков радиоэлектронной аппаратуры по снимкам 3D-микротомографа, разработали ученые Томского государственного университета (ТГУ). Использование нейросети позволило повысить скорость и точность диагностики, разработка превзошла мировые аналоги, сообщили ТАСС в пресс-службе вуза.
"Современная радиоэлектронная аппаратура (РАЭ) содержит огромное количество радиокомпонентов (деталей), например, печатные платы, разъемы, микросхемы, резисторы, и т. д., которые могут иметь внешние и внутренние дефекты. Для их диагностики была обучена нейросеть, при этом было использовано 1 500 эталонных и 10 000 дефектных изображений материалов и элементов РЭА", - приводятся в сообщении слова руководителя проекта, заведующего международной лабораторией "Системы технического зрения" Научного управления ТГУ Владимира Сырямкина.
В процессе обучения также были использованы цифровые двойники объектов диагностики: печатных плат, транзисторов, конденсаторов, катушек индуктивности и т. д. Их тоже использовали в библиотеке данных при обучении ИИ, что повысило точность диагностики. Теперь нейросеть способна распознавать изображения различной размерности и цветности. Комплексный алгоритм, используемый в ней, воплотил свойства, так называемого, искусственного интеллекта первого рода, способный решать самые сложные задачи.
"На этапе тестирования продукта было установлено, что разработанное алгоритмическое и программное обеспечение для контроля и диагностики материалов и элементов РЭА по снимкам цифрового рентгеновского 3D-микротомографа превосходит по точности, помехоустойчивости и быстродействию аналогичные технологии США, Китая, Тайваня и других стран", - отмечается в сообщении.
Разработка уже используются в промышленности для дефектоскопии элементов РЭА и другого оборудования. Программное обеспечение на основе нейросетевых технологий можно легко адаптировать в систему управления качеством выпускаемой продукции на предприятиях ВПК и гражданских промышленности РФ. Проводится организационная работа по внедрению результатов проектов РНФ на предприятиях Роскосмоса, в их числе "Информационные спутниковые системы (ИСС)" имени академика М. Ф. Решетнева. Исследование поддержано грантом РНФ.