Данное исследование посвящено разработке и внедрению передовых систем машинного и компьютерного зрения для автоматизированного обнаружения и точной классификации поверхностных дефектов в металлургической продукции. Проект направлен на повышение качества выпускаемой продукции, снижение брака и оптимизацию производственных процессов за счет применения современных алгоритмов анализа изображений. Исследуются нейросетевые архитектуры, методы предобработки изображений и подходы к обучению моделей для распознавания широкого спектра дефектов, таких как царапины, трещины, поры и окалина. Результаты работы позволят создать масштабируемое решение, интегрируемое в существующие производственные линии, обеспечивая оперативный контроль и повышение общей эффективности металлургического производства.
Разработать интеллектуальную систему, способную в автоматическом режиме анализировать изображения поверхности металлических изделий, выявляя и классифицируя различные типы дефектов. Эта система должна повысить точность и скорость контроля качества по сравнению с традиционными методами.
Продукт — это программно-аппаратный комплекс, включающий в себя модуль компьютерного зрения для обработки изображений и модуль машинного обучения для классификации дефектов. Его ключевой особенностью является высокая точность распознавания и возможность интеграции с производственными линиями.
Существующие методы контроля качества металлических изделий часто полагаются на ручной труд, что приводит к субъективности оценок, низкой скорости проверки и высокой вероятности пропуска дефектов. Это негативно сказывается на качестве конечной продукции и увеличивает издержки производства.
В условиях современного высококонкурентного рынка, повышение качества металлопродукции и снижение производственных затрат являются приоритетными задачами. Автоматизация контроля качества с помощью машинного зрения позволяет достичь этих целей, обеспечивая стабильность и надежность производства.
Основная цель – создание эффективного и надежного инструмента для автоматизированного контроля качества металлургической продукции, который минимизирует человеческий фактор и повышает производительность. В конечном итоге, это должно привести к снижению доли брака и улучшению репутации производителя.
Целевой аудиторией являются инженеры, специалисты по контролю качества, руководители производств и разработчики автоматизированных систем в металлургической отрасли. Мы стремимся предоставить им инструмент, который позволит модернизировать существующие процессы и повысить их эффективность.
Для реализации проекта потребуются доступ к специализированному оборудованию (камеры высокого разрешения, осветительные приборы), программное обеспечение (среды разработки, библиотеки компьютерного зрения и машинного обучения), вычислительные ресурсы (GPU) и экспертные знания в области металлургии и искусственного интеллекта.
Отвечает за разработку и имплементацию алгоритмов обработки и анализа изображений, выбор архитектур нейронных сетей для сегментации и детектирования дефектов, а также оптимизацию производительности моделей.
Занимается проектированием, обучением и валидацией моделей машинного обучения для классификации выявленных дефектов, подбирает оптимальные гиперпараметры и метрики для оценки качества работы моделей.
Консультирует по вопросам типов дефектов, их характеристик и влияния на качество продукции, участвует в формировании требований к системе контроля и валидации результатов ее работы.
Осуществляет интеграцию модулей компьютерного зрения и машинного обучения в единую систему, разрабатывает пользовательский интерфейс и обеспечивает масштабируемость решения для внедрения в промышленные условия.
Выполнил: ФИО
Руководитель: ФИО
