Поделиться
В России создали нейросеть для контроля качества электроники. Она точнее зарубежных аналогов
Представители Томского государственного университета сообщили о разработке и начале использования ПО на основе нейросети, которое позволяет диагностировать качество электроники на производстве быстрее и точнее, чем иностранные аналоги.
Лучше зарубежных аналогов
В Томском государственном университете (ТГУ) разработали математическую модель и ПО для оценки качества радиоэлектронной аппаратуры (РЭА) по снимкам цифрового рентгеновского 3D-микротомографа, сообщили представители вуза на своем сайте.
На этапе тестирования было установлено, что продукт российских ученых превосходит по точности, помехоустойчивости и быстродействию аналогичные технологии США, Китая, Тайваня и других стран, говорится в сообщении.
«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», — сказал руководитель проекта, заведующий международной лабораторией «Системы технического зрения» научного управления ТГУ Владимир Сырямкин.
Разработку поддержал Российский научный фонд (РНФ). Она уже используется в промышленности.
ПО можно легко адаптировать в систему управления качеством выпускаемой продукции на предприятиях ВПК и гражданской промышленности. На данный момент проводится организационная работа по внедрению разработанного в ТГУ подхода, например, в «Информационные спутниковые системы (ИСС)» имени академика М.Ф. Решетнева.
Обучение нейросети
Для обучения ИИ ученые использовали 1,5 тыс. эталонных и 10 тыс. дефектных изображений материалов и элементов РЭА, а также цифровые двойники объектов диагностики — печатных плат, транзисторов, конденсаторов, катушек индуктивности и прочее.
«Теперь наша нейросеть способна распознавать изображения различной размерности и цветности. Комплексный алгоритм, используемый в ней, воплотил свойства так называемого искусственного интеллекта первого рода, и способен решать самые сложные задачи», — пояснил Сырямкин.
Другие подобные разработки
Центральное конструкторское бюро (ЦКБ) «Дейтон», входящее в группу компаний «Элемент», разрабатывает систему автоматизированного оптического выявления дефектов изделий микроэлектроники. Об этом в конце октября 2024 г. писал CNews. Проект планируется к завершению в 2026 г.
«Радар ммс» занимается созданием софта на основе искусственных нейронных сетей для визуального контроля дефектов радиоэлектронных изделий. Предсерийные образцы планируют разработать до конца 2026 г., а с 2027 г. начать их массовое внедрение.
Автоматизация контроля особенно актуальна в условиях увеличивающегося объема производства электроники в России.
В 2023 г. суммарные объемы производства российской электроники выросли в 1,6 раза в сравнении с показателем 2020 г. и достигли уровня в 2,63 трлн руб. в денежном выражении, по данным заместителя главы Министерства промышленности и торговли России (Минпромторг) Василия Шпака, которые он озвучил в сентябре 2024 г. В январе-июле 2024 г. объемы отечественного рынка электроники достигли уровня в 1,51 трлн руб. С 2020 г. резко выросло число наименований в реестре российской радиоэлектронной продукции — на 720%, до 18 тыс.
Короткая ссылка
