Учёные МАИ разработали уникальную методику для дефектоскопии в промышленности.

 © mashnews.ru

Обученная на синтетических данных нейросеть позволяет беспилотнику с «умной» камерой считывать показания промышленных приборов. Обычно поддерживать оборудование на промышленных объектах помогают квалифицированные специалисты, однако обход больших территорий требует много времени и может быть небезопасным. Для выполнения этой задачи все чаще используются дроны, которые автоматически контролируют инфраструктуру и считывают данные с электронных и стрелочных приборов.

В МАИ был реализован проект для теплоэлектростанции, где беспилотник выполняет дефектоскопию труб, соединенных с паровым котлом, а также считывает показания приборов в машинном зале.

Распознавание показаний приборов отличается от дефектоскопии труб, так как дрон может подлетать к манометру с любой стороны, а освещение может варьироваться. Вадим Кондаратцев, руководитель лаборатории искусственного интеллекта МАИ, отметил, что из-за нехватки реальных данных для обучения нейросети был создан синтетический датасет. Исследуя мировой опыт, команда обнаружила, что для стрелочных приборов не существовало универсального подхода к созданию таких данных. Американские коллеги из Гарварда разработали решение для неподвижной камеры, а МАИ предложил оригинальный подход для БЛА в полете.

Научить систему выявлять дефекты труб также было сложно, поскольку дрон работает в темноте с включенным прожектором, и в зависимости от освещения изображения дефектов могут меняться. Поэтому разработчики также создали генератор синтетических данных.

Процесс создания 3D-моделей обстановки требует значительных усилий, но готовый генератор может за неделю создать сотни тысяч изображений, достаточных для обучения нейросети. Обученный специалист может на 100% распознавать дефекты и считывать показания приборов, однако дрон с умной камерой значительно ускоряет процесс: он облетает всю топку за пять минут, в то время как человеку потребуется несколько недель для осмотра, включая строительство лесов и преодоление рисков.

Кстати, а вы знали, что на «Сделано у нас» статьи публикуют посетители, такие же как и вы? И никакой премодерации, согласований и разрешений! Любой может добавить новость. А лучшие попадут в телеграмм @sdelanounas_ru. Подробнее о том как работает наш сайт здесь👈