Ученые ТГУ с помощью нейросети диагностируют качество электроники

– Современная радиоэлектронная аппаратура содержит огромное количество радиокомпонентов (деталей), например, это печатные платы, разъемы, микросхемы, резисторы, которые могут иметь внешние и внутренние дефекты, – рассказывает руководитель проекта, заведующий международной лабораторией «Системы технического зрения» научного управления ТГУ Владимир Сырямкин. – Для их диагностики была обучена нейросеть, при этом использовано 1 500 эталонных и 10 000 дефектных изображений материалов и элементов РЭА.

Учёный ФИТ ТГУ Владимир Сырямкин

Наряду с этим в процессе обучения были использованы цифровые двойники объектов диагностики: печатных плат, транзисторов, конденсаторов, катушек индуктивности и прочее. Их тоже задействовали в библиотеке данных при обучении ИИ, что повысило точность диагностики. 

– Теперь наша нейросеть способна распознавать изображения различной размерности и цветности. Комплексный алгоритм, используемый в ней, воплотил свойства так называемого искусственного интеллекта первого рода, и способен решать самые сложные задачи, – добавил Владимир Сырямкин.

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.

Результаты проекта, выполненного при поддержке гранта РНФ, 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 гражданской промышленности РФ. Проводится организационная работа по внедрению результатов проектов ТГУ на предприятиях Роскосмоса, в их числе «Информационные спутниковые системы (ИСС)» имени академика М.Ф. Решетнева.

Источник: Новости ТГУ