В ЮФУ разработали умные устройства для комплексной оценки качества сварных соединений на основе уникальной интеллектуальной технологии. Созданный прототип программно-аппаратного комплекса уже успел продемонстрировать отличный уровень производительности, высокую точность и достоверность получаемых результатов.
Фото: Сергей Куликов, Коммерсантъ
Фото: Сергей Куликов, Коммерсантъ
Коллектив ученых Международного исследовательского института интеллектуальных материалов ЮФУ провел цикл исследований, посвященных решению актуальных задач автоматизации и интеллектуализации отдельных рутинных работ на производстве, исполняемых в данный момент человеком-экспертом.
В своей работе исследователи сосредоточились на решении проблем неразрушающего контроля дефектов сварных соединений — это способ выявить дефекты металла без физического вмешательства и нарушения целостности изделия, а также получить данные о структуре материала и его физико-химических свойствах. Такие технологии позволят сократить затраты времени и ресурсов, а также повысить качество проводимых работ.
На данном этапе подготовлен программно-аппаратный прототип устройства, реализующего эту технологию. Ученые моделировали продвинутую версию когнитивных функций эксперта, которого заменила вычислительная машина с цифровыми «глазами» и «ушами», значительно превосходящими человеческие.
В процессе разработки было использованы методологические и технологические концепции глубокого обучения, компьютерного зрения, интеллектуального анализа данных, а также устройства умных сенсоров и датчиков.
По словам ученых, первые испытания прототипа показали высокий уровень достоверности и устойчивости, который соответствует, а в некоторых случаях даже превосходит экспертный. При этом для работы требуется лишь номинальное участие оператора. Разработка также получила хорошие отзывы от сотрудников строительной организации, которая помогала проводить испытания.
На данном этапе ученые планируют продолжить исследования в двух направлениях. Первое посвящено продолжению текущего цикла, где планируется разработка универсального программного инструментария для интеллектуального онлайн-контроля поверхностных дефектов продукции конвейерных производств. Второе — создание сложных киберфизических систем синтеза и диагностики функциональных наноматериалов, обеспечивающих ускорение процессов открытия новых материалов и внедрения полученных результатов в промышленности.
Проект реализуется в рамках федеральной программы «Приоритет-2030».
Олег Карташов, доцент Международного исследовательского института интеллектуальных материалов ЮФУ, ответил на вопросы «Ъ-Науки»:
— Как сегодня оценивается качество сварки? С помощью каких технологий?
— На текущий момент существуют два основных сценария производства сварочных работ. Автоматизированный способ реализуется с помощью роботизированных манипуляторов и характерен для производственных линий крупных промышленных предприятий. Второй осуществляется более традиционным способом — ручной сваркой с привлечением человека-специалиста в данной области. Подобный сценарий наиболее популярен при выполнении монтажных и строительных работ, например прокладке стальных трубопроводов. Человеческий фактор в подобной ситуации может стать причиной возникновения дефектов сварного соединения, что может привести к нежелательным и опасным последствиям при эксплуатации сооружений. Существует множество различных типов поверхностных и внутренних дефектов сварных швов, для оценки которых эксперты используют специализированные технические устройства, реализующие методы неразрушающего контроля. Наиболее популярными в реальных технических задачах контроля качества сварки при монтаже конструкций являются радиационный и акустический методы.
— Расскажите подробнее об исследовании, которое проводил коллектив ученых ЮФУ.
— Основной целью исследования было создание инновационного решения для оценки качества сварных соединений на основе интеграции современных технологических и научных достижений. Это позволило взять за основу менее ресурсозатратные методы неразрушающего контроля для автоматизации и интеллектуализации процессов оценки качества сварочных работ. Изначально основной вектор исследования был ориентирован на распознавание образов изображений сварных соединений, имитирующих визуальный метод контроля. Такой подход оставлял множество потенциально опасных дефектов без внимания. Требовалось также обнаруживать внутренние дефекты сварного шва, недоступные обычному объективу видеокамеры. Дополнительным критерием для более достоверной идентификации дефектной области являлись ее размер и пространственная форма. Для решение данных проблем нашим коллективом были представлены решения, базирующиеся на трехмерной реконструкции поверхности объекта контроля и анализе данных акустической эмиссии. Однако каждый из этих подходов по отдельности давал некоторую погрешность. Для того чтобы максимально эффективно организовать процесс автоматизированного контроля сварных соединений и обеспечить уровни достоверности и точности обнаружения на качественно высоком уровне, нашим коллективом была разработана модель глубокой нейронной сети, обеспечивающая совместное представление признакового пространства, характеризующего сварное соединение на основе данных от различных сенсоров и датчиков. На ее основе и была предложена технология совместной интеграции мультимодальных данных визуального и акустико-эмиссионного контроля для принятия «разумных» решений о наличии или отсутствии дефекта.
— Расскажите, что такое интеграция мультимодальных данных визуального и акустико-эмиссионного контроля с поддержкой трехмерной реконструкции простыми словами.
— У людей целых пять чувств для познания этого мира. И иногда, чтобы правильно понять ситуацию, недостаточно что-то только увидеть или услышать. Нам нужно совместить некоторые чувственные представления об объекте или процессе, чтобы лучше его понять. В нашей технологии тот же принцип. Мы достигли новых качественных результатов в обнаружении дефектов, когда связали видеоданные с глубиной объектов на изображении и данными датчиков акустической эмиссии.
— Какие технологии использовались при создании и обучении прототипа?
— При создании прототипа автоматизированного программно-аппаратного комплекса контроля качества сварных соединений были использованы современные устройства интеллектуальных сенсоров и датчиков, обеспечивающих высокоточный сбор акустической и видеоинформации, а также карт глубин для объектов на изображении. Для симуляции когнитивных возможностей эксперта применялись технологии искусственного интеллекта, включающие глубокие нейронные сети для извлечения и слияния признаковых пространств для различных типов данных, модели алгоритмов одноэтапных детекторов, обучение которых позволило надежно идентифицировать дефектные области на основе потоков видеоданных, модели машинного обучения для восстановления трехмерной поверхности сварного шва в цифровой среде.
— Возможно ли создание таких роботов и внедрение их в производство?
— Не уверен, что это можно назвать роботом. В первую очередь это технология, которая может приобретать различные товарные формы, в том числе и интегрироваться в роботизированные производственные линии. В целом полученные в ходе исследования результаты позволяют говорить о высоком уровне технологической готовности продукта, как следствие — о широких возможностях внедрения технологии для решения реальных производственных задач. Одним из примеров использования созданной технологии как раз и является прототип портативного устройства для проверки качества сварных соединений стальных трубопроводов в полевых условиях.
Подготовлено при поддержке ЮФУ.
Использованы материалы статьи.