Нейросеть для поиска трещин и других дефектов в литых металлических изделиях разрабатывают ученые Московского политехнического университета. Об этом сообщили в вузе.

Нейросеть будет обучаться на размеченной базе снимков дефектных деталей: исследователи собирают и аннотируют изображения, фиксируя расположение, форму и характер каждого дефекта. Чем больше эта база, тем увереннее модель ведет себя на новых данных. Алгоритмы нечеткой логики будут оценивать пограничные случаи и давать взвешенную оценку с учетом всех факторов неопределенности.

«Мы объединяем сверточную нейронную сеть, которая анализирует изображение детали, с нечеткой логикой, которая умеет работать с неопределенностью. Система не просто фиксирует трещину — она оценивает степень ее опасности с учетом контекста: характера поверхности, степени окисления, типа материала. Это принципиально другой уровень диагностики по сравнению с тем, что есть сейчас», — подчеркнул разработчик проекта, доцент Московского политеха Сергей Кузовов.

Фото: ФГАОУ ВО "Московский политехнический университет"