Интеллектуальная дефектоскопия: новое слово в авиационной индустрии
Фото: gazeta.ru
Специалисты Пермского национального исследовательского политехнического университета (ПНИПУ) создали современную систему, способную автоматически выявлять на лопатках турбин мельчайшие дефекты в процессе полировки и мгновенно корректировать техпроцесс. Разработка основана на передовых технологиях нейросетевой видеоаналитики и демонстрирует точность обнаружения изъянов до 96%, значительно ускоряя цикл производства и сводя к минимуму наличие человеческих ошибок.
Лопатки турбин — ключевой компонент авиационной и энергетической техники, от состояния которых зависит стабильность и эффективность работы двигателя. Традиционный контроль обычно осуществлялся вручную: оператор тщательно проверял детали после этапа полировки, что отнимало значительное время и увеличивало вероятность пропуска брака.
YOLO11 и роботизация: новый уровень контроля качества
Суть инновации — полный переход к автоматизации процесса. Полировка и контроль теперь соединены в единую интегрированную линию. Современная камера, установленная на манипуляторе-роботе, охватывает лопатку под любыми углами, включая самые труднодоступные участки. Видеопоток анализируется высокоточной нейросетевой системой YOLO11, обученной на базе более 1500 изображений различных дефектов. Результаты работы отображаются в пользовательском интерфейсе, где для оператора сразу отмечаются зоны, требующие дополнительной обработки.
«Благодаря нашему комплексу стало возможным автоматическое обнаружение даже незначительных дефектов поверхности и своевременная оптимизация всего этапа обработки. В результате значительно возрастает как точность, так и скорость производства», — рассказал Даниил Курушин, доцент кафедры информационных технологий и автоматизированных систем ПНИПУ.
Перспективы внедрения и эффективность на практике
Первые испытания прототипа на промышленной площадке подтвердили эффективность технологии: система точно распознаёт 96% дефектов и имеет полноту классификации в 94%. В ближайших планах команды — расширить базу данных изображений для ещё более совершенного обучения нейросети и реализовать 3D-моделирование лопаток. Это позволит расширить сферу применения уникальной разработки и перейти к масштабированию для других отраслей промышленности.
Аспирант кафедры Алексей Духанин отмечает, что испытания в реальных цехах показали значительную практическую пользу: «Система блестяще справилась с задачей классификации состояния поверхности и выявления большинства дефектов, демонстрируя отличные результаты в сложных производственных условиях».
Выгоды для предприятий и отрасли в целом
Инновационный комплекс ПНИПУ с YOLO11 позволит производственным компаниям не только повысить качество выпускаемой продукции, делать ее более конкурентоспособной и надежной, но и значительно сократить затраты, связанные с браком и повторной доработкой изделий. Существенно ускорится этап технического контроля, что открывает новые возможности для оптимизации производственного цикла.
Успех этой разработки подкрепляет статус Пермского Политеха как одного из ключевых центров внедрения цифровых технологий в промышленное производство. Применение подобной системы сулит российской авиации и энергетике выход на новый уровень эффективности и безопасности.
Напомним, ранее ученые из Перми предложили инновационный способ полной очистки сточных вод, что также свидетельствует о высоком потенциале региона в самых разных сферах науки и техники.
