Качество электроники будет диагностировать нейросеть

Математическую модель и софт для оценки качества радиоэлектронной аппаратуры с помощью снимков 3D-микротомографа разработали ученые Томского государственного университета.

Руководитель проекта, заведующий международной лабораторией «Системы технического зрения» научного управления ТГУ Владимир Сырямкин рассказал:

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, при этом использовано 1 500 эталонных и 10 000 дефектных изображений материалов и элементов РЭА.

Также для повышения точности диагностики в обучении ИИ использовались цифровые двойники печатных плат, транзисторов и других объектов. по словам руководителя проекта, это дало нейросети возможность «распознавать изображения различной размерности и цветности».

Разработка по критериям точность, помехоустойчивость и быстродействие превосходит аналоги из США, Китая и Тайваня.

Проект поддерживается грантом Российского научного фонда (РНФ). Его уже используют в промышленности и планируют интегрировать на предприятия Роскосмоса, в том числе «Информационные спутниковые системы (ИСС)» имени академика М.Ф. Решетнева.

изображение от freepik