ПНИПУ: Приложение для обнаружения дефектов промышленного оборудования

Основные статьи:

• Нейросети (нейронные сети)
• Видеоаналитика (термины, сферы применения, технологии)

2024: Представление приложение для обнаружения дефектов промышленного оборудования

Ученые Пермского Политеха разрабатывают приложение для обнаружения дефектов промышленного оборудования. Об этом университет сообщил 5 июня 2024 года.

Промышленные предприятия сталкиваются с необходимостью быстрой и точной диагностики оборудования для предотвращения простоев, аварий и улучшения качества производимой продукции. Например, 70% промышленной электроэнергии приходится на электродвигатели, из них 20% в течение года подвергаются капитальному ремонту. Расходы на него могут составлять 80% от стоимости годового выпуска такого двигателя. Помимо этого, крупные зарубежные компании диагностики и производства техники ушли с российского рынка. Ученые ПНИПУ создают приложение на основе нейросетей для визуальной дефектоскопии, которое с высокой точностью определяет наличие или отсутствие дефектов. Разработка обеспечит надежность и безопасность производственных процессов, улучшит качество и продуктивность работы на предприятии.Как DevOps-сервис помогает «разгрузить» высоконагруженные системы BPMSoft 2.1 т

На многих производствах по всему миру, включая Россию, визуальная дефектоскопия традиционно проводится вручную с помощью специализированных инспекторов или техников. Этот процесс часто требует значительных временных и финансовых затрат.

Политехники разрабатывают прототип в виде мобильного приложения, которое поможет компаниям проводить визуальную дефектоскопию производственных объектов на наличие или отсутствие повреждений по изображениям, сделанным с помощью телефона. Продукт пишут на языке программирования Java для операционной системы Android. Приложение анализирует изображение и указывает наличие или отсутствие дефектов на объекте. Результаты могут быть представлены в удобном формате – текстовым описанием или графическим обозначением на изображении.

Диагностировать можно практически любые конструкции, подверженные разрушению и/или деградации: машины, станки, какие-либо детали оборудования, ракетные, авиационные двигатели, бытовые вещи. Например, при повреждении трубопроводов, дефектоскопия поможет обнаружить трещины, разрывы, задиры, царапины, забоины и вмятины. Для электродвигателей – это дефекты в корпусе, трещины и сколы на подшипниках.

Разработка будет использоваться на предприятиях двигателе- и машиностроения, нефтегазовой, ракетно-космической, авиационной и обрабатывающей промышленностях. У заказчика появится дополнительная возможность с наименьшими потерями произвести текущий или капитальный ремонт производственных объектов, а значит не тратить огромные средства в случае их отказа в период активной работы.

Самостоятельно разработанная учеными ПНИПУ библиотека нейронных сетей позволяет полностью контролировать программный код. Авторский алгоритм дает возможность в значительной степени упростить и ускорить процедуру получения системы диагностики повреждений в 2-3 раза и больше. Например, дефектоскопия двигателя на июнь 2024 года занимает 20-30 минут, а будет пять.

Наше приложение использует технологии нейронных сетей для эффективной визуальной дефектоскопии. Это обеспечивает более высокую точность по сравнению с традиционными методами. Благодаря мобильной платформе, пользователи могут проводить ее в любое время и в любом месте, что повышает их производительность и оперативность реагирования на проблемы. Любой желающий может скачать приложение бесплатно и проверить его работу на тестовой нейронной сети, но с ограниченным функционалом и обученной на малом объеме данных. Ориентировочная стоимость полного доступа ко всем нейронным сетям и функционалу приложения 2000 руб/месяц, – поделился студент электротехнического факультета ПНИПУ Иван Пашков.

Дефектоскопия будет осуществляться без необходимости вручную настраивать параметры или проводить сложные операции. Это значительно упростит процесс и уменьшит время на обработку данных. Интуитивно понятный интерфейс и автоматизированный процесс анализа делают продукт доступным даже для пользователей без специальных технических знаний и дополнительного обучения. Наше решение предлагает российским компаниям инновационный инструмент, разработанный внутри страны, что уменьшает зависимость от импорта и укрепляет национальную промышленность и технологический суверенитет, – дополнил кандидат технических наук, доцент кафедры электротехники и электромеханики ПНИПЦУ Григорий Килин.

Разработка ученых Пермского Политеха станет важным инструментом для обеспечения надежности и безопасности производственных процессов. Она поможет в эффективном техническом обслуживании оборудования, предотвращении аварий и улучшении безопасности, мониторинге и диагностике состояния электрооборудования. Приложение улучшит качество и продуктивность работы на предприятии, а также способствует развитию отечественной индустрии в стране.