Ученые из Томского государственного университета (ТГУ) разработали алгоритм и программное обеспечение, которое позволяет выявлять дефекты в материалах, элементах и блоках радиоэлектронной аппаратуры (РЭА). Система анализирует снимки, сделанные интеллектуальным рентгеновским 3D-микротомографом.
Создание российской эффективной системы для дефектоскопии обусловлено растущим объемом производства отечественной электроники. Предложенный исследователями из ТГУ подход уже опробован на реальном промышленном производстве электроники и другого оборудования.
Современная радиоэлектронная аппаратура содержит огромное количество радиокомпонентов (деталей), например, это печатные платы, разъемы, микросхемы, резисторы, которые могут иметь внешние и внутренние дефекты. Для их диагностики была обучена нейросеть, при этом использовано 1 500 эталонных и 10 000 дефектных изображений материалов и элементов РЭА.
В обучении нейросети также использовались цифровые двойники компонентов электроники: от печатных плат и транзисторов до катушек индуктивности и других элементов. Это позволяет улучшить качество и точность диагностики, в том числе для выявления очень редких и сложных дефектов, которые проще смоделировать, чем воссоздать в реальности. Искусственный интеллект может распознавать изображения различной размерности и цветности.
Во время испытаний полученной модели ее результаты сравнивали с показателями диагностических технологий из США, Китая и других стран. Так удалось определить, что томская разработка более точна и помехоустойчива, быстрее справляется с задачами. Авторы проекта отмечают, что нейросеть легко адаптировать к требованиям военно-промышленного комплекса и настраивать под нужды различных отраслей производства. Некоторые предприятия уже используют ее, на очереди — внедрение в работу организаций «Роскосмоса».
Ранее мы рассказывали, что в России придумали замену редкоземельным магнитам.
