На сайте используются cookies. Продолжая использовать сайт, вы принимаете условия
Ok
Подписывайтесь на Газету.Ru в MAX Все ключевые события — в нашем канале. Подписывайтесь!
Все новости
Новые материалы +
Размер текста
А
А
А

В России нашли способ ускорить производство авиации

ПНИПУ: создана умная дефектоскопия лопаток турбин
true
true
true

Ученые Пермского Политеха разработали интеллектуальную систему дефектоскопии лопаток турбин, которая способна автоматически выявлять брак при полировке и сразу корректировать процесс. Технология, основанная на нейросетевой видеоаналитике, позволяет с точностью до 96% фиксировать царапины, сколы и другие дефекты поверхности в реальном времени, исключая человеческий фактор и ускоряя производство. Об этом «Газете.Ru» сообщили в пресс-службе образовательного учреждения.

Лопатки турбин – ключевые элементы авиационных и энергетических установок, от их качества зависит надежность работы двигателей. Сегодня контроль осуществляется вручную: оператор визуально осматривает поверхность детали после полировки, что занимает много времени и сопряжено с риском пропуска дефектов.

Новая система объединяет полировку и контроль в единый автоматизированный цикл. Камера, закрепленная на роботе-манипуляторе, фиксирует лопатку со всех ракурсов, включая труднодоступные зоны. Видеопоток в реальном времени обрабатывается нейросетью YOLO11, обученной на базе из более чем 1500 изображений дефектов. Результаты выводятся в удобном интерфейсе с отчетом для оператора и указанием зон, требующих доработки.

«Наш комплекс позволяет не только обнаруживать мельчайшие изъяны, но и автоматически оптимизировать процесс обработки. Это значительно повышает точность и скорость производства», — отметил Даниил Курушин, доцент кафедры информационных технологий и автоматизированных систем ПНИПУ.

Прототип системы уже протестирован на площадке моторостроительного предприятия и показал точность распознавания 96% и полноту 94%. В перспективе разработчики планируют расширить базу данных, внедрить 3D-моделирование лопаток и масштабировать систему для применения в различных отраслях.

По словам аспиранта кафедры Алексея Духанина, практическая значимость проекта подтверждается успешным тестированием в реальных производственных условиях: «Система показала высокую способность классифицировать состояние поверхности и обнаруживать большинство дефектов».

Внедрение технологии в промышленность позволит повысить качество и конкурентоспособность продукции, сократить время контроля и снизить затраты на брак и доработку изделий.

Ранее в Перми нашли способ очистить сточные воды на 100%.

Что думаешь?
Загрузка