В Сибири студенты придумали нейросеть для поиска дефектов металла
В России создана нейросеть для поиска дефекта металла. Её эффективность – 87%.
Нейросеть придумали в Новосибирском государственном техническом университете. Технология позволяет автоматически находить трещины, вмятины, пятна коррозии на стальной поверхности по фотографиям с обычной камеры.
В основе разработанной студентами факультета автоматики и вычислительной техники системы лежит триплетная нейронная сеть, которой не нужны тысячи готовых снимков. Система эффективно работает при небольшом количестве примеров для обучения — для анализа достаточно несколько фото каждого типа дефекта, даже если они сняты при плохом освещении и в разном масштабе. На тестовых данных система продемонстрировала точность обнаружения дефектов более 87%.
Система уже прошла ряд испытаний. По словам одного из главных разработчиков проекта, студента третьего курса факультета автоматики и вычислительной техники Виталия Заозернова, испытания на публичной базе снимков дефектов стали показали высокую точность в распознавании различных видов повреждений, что подтвердило практическую ценность используемого подхода, сообщает пресс-служба вуза.