На этапе тестирования было установлено, что продукт российских ученых превосходит по точности, помехоустойчивости и быстродействию аналогичные технологии США, Китая, Тайваня и других стран, говорится в сообщении.
«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», - сказал руководитель проекта, заведующий международной лабораторией «Системы технического зрения» научного управления ТГУ
Разработку поддержал Российский научный фонд (РНФ). Она уже используется в промышленности.
ПО можно легко адаптировать в систему управления качеством выпускаемой продукции на предприятиях ВПК и гражданской промышленности. На данный момент проводится организационная работа по внедрению разработанного в ТГУ подхода, например, в «Информационные спутниковые системы (ИСС)» имени академика М.Ф. Решетнева.
Обучение нейросети
Для обучения ИИ ученые использовали 1,5 тыс. эталонных и 10 тыс. дефектных изображений материалов и элементов РЭА, а также цифровые двойники объектов диагностики - печатных плат, транзисторов, конденсаторов, катушек индуктивности и прочее.
«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», - пояснил Сырямкин.
Другие подобные разработки
Центральное конструкторское бюро (ЦКБ) «Дейтон», входящее в группу компаний «Элемент», разрабатывает систему автоматизированного оптического выявления дефектов изделий микроэлектроники. Об этом в конце октября 2024 г. писал CNews. Проект планируется к завершению в 2026 г.
«Радар ммс» занимается созданием софта на основе искусственных нейронных сетей для визуального контроля дефектов радиоэлектронных изделий. Предсерийные образцы планируют разработать до конца 2026 г., а с 2027 г. начать их массовое внедрение.
Автоматизация контроля особенно актуальна в условиях увеличивающегося объема производства электроники в России.