Рамблер
Все новости
Личный опытНовости путешествийРынкиЛюдиИсторииБезумный мирБиатлонВ миреПриродаПрофессииПорядокЗОЖВоспитаниеЧто делать, еслиГаджетыМузыкаФинансовая грамотностьФильмы и сериалыНовости МосквыСтиль жизниНоутбуки и ПКГосуслугиПитомцыБолезниОтношенияКиноКредитыОтдых в РоссииФутболПолитикаПомощьСемейный бюджетИнструкцииЗдоровое питаниеТрудовое правоСериалыСофтВкладыОтдых за границейХоккейОбществоГероиЦифрыБезопасностьРемонт и стройкаБеременностьКнигиИнвестицииЛекарстваПоиск работыЛайфхакиАктерыЕдаПроисшествияЛичный опытНаучпопКрасотаМалышиТеатрыВыгодаПродуктивностьМебель и декорБокс/MMAНаука и техникаЗаконыДача и садПсихологияОбразованиеВыставки и музеиШкольникиКарты и платежиАвтоспортПсихологияШоу-бизнесЗащитаДетское здоровьеПрогулкиКарьерный ростБытовая техникаТеннисВоенные новостиХоббиРецептыЭкономикаБаскетболТрендыИгрыАналитикаТуризмКомпанииЛичный счетНедвижимостьФигурное катаниеДетиБиатлон/ЛыжиДом и садШахматыЛетние виды спортаЗимние виды спортаВолейболОколо спорта
Личные финансы
Женский
Кино
Спорт
Aвто
Развлечения и отдых
Здоровье
Путешествия
Помощь
Полная версия

Нейросети начали оценивать качество деталей авиадвигателей

Объединенная двигателестроительная корпорация "Ростеха" внедрила новый способ люминесцентного контроля качества деталей авиационных двигателей с применением машинного зрения и нейросетевых технологий.

По информации "Ростеха", это разработка рыбинского предприятия "ОДК-Сатурн", за которую оно отмечено золотой медалью Международного салона изобретений и инновационных технологий "Архимед-2023".

Как объясняют разработчики, новый способ автоматизированного люминесцентного контроля обеспечивает съемку всех поверхностей детали, поиск дефектов, расчет их геометрических характеристик, классификацию и определение годности изделия согласно нормативной документации. Способ позволяет выявлять все типы дефектов, в том числе трещины, корольки, спаи и другое.

"Применение этого метода контроля в технологическом производственном процессе повышает точность и достоверность получаемых результатов", - подчеркивают на предприятии.

Кроме того, благодаря применению данного способа формируется цифровой след продукции, позволяющий проводить ретроспективную аналитику производственного процесса для его оптимизации.

- Мы активно отрабатываем различные варианты применения машинного зрения именно для контроля качества продукции, - пояснил директор по информационным технологиям "ОДК-Сатурн" Евгений Алексеев. - Использование алгоритмов обработки изображений и нейросетевых технологий прошло проверку и доработку на специально созданном опытном стенде.

Евгений Алексеев добавил, что применение технологии машинного зрения на производстве кратно увеличивает пропускную способность участка контроля и снижает требования к персоналу.