Последние новости
28.03.2024, 22:02 «Из мастеров в наставники»: Академия АртМастерс завершила новый проект
28.03.2024, 13:29 Bybit сообщила о внедрении опционов Solana
28.03.2024, 10:29 ФПК «Гарант-Инвест» произвела выплату по облигационным обязательствам
28.03.2024, 09:30 Компания «Фродекс» представит новинку на форуме «Территория безопасности 2024»
28.03.2024, 08:48 СУЭК: Шахта имени В.Д. Ялевского отметила 20-летие
28.03.2024, 08:40 40% активных россиян мечтают об инвестиционном жилье с пассивным доходом от 80 тыс. рублей в месяц
28.03.2024, 08:23 Стало известно как вставить символ в документ «Р7-Офис»
27.03.2024, 21:49 Сергей Пергаев оценит качество регионального жилья на Urban Awards 2024
27.03.2024, 20:48 Мелситек и российские комплектующие – путь к технологической независимости
27.03.2024, 18:48 Артем Шабанов назначен коммерческим директором девелопера Dukley (Черногория)
Новая система точно обнаруживает трещины в металле
Наука
Новая автоматизированная система обнаруживает трещины в стальных компонентах атомных электростанций более точно, чем другие автоматизированные техники, говорят эксперты Университета Пердью.
Ведущий разработчик Mohammad Jahanshahi поясняет: «Периодические проверки компонентов атомных электростанций важны, чтобы избежать несчастных случаев и обеспечить безопасную эксплуатацию объекта. Тем не менее, существующая практика инспекции требуют много времени, утомительна и субъективна, потому что связана с тем, что с оператора вручную определяет местонахождение трещин в металлических поверхностях».
Другие алгоритмы автоматические обнаружения таких дефектов в стадии разработки и часто не могут выявить трещины на металлических поверхностях, в том числе профнастиле от http://dahstroy.com.ua/catalog/profnastil, из-за их малого размера и низкой контрастности, в результате чего их трудно отличить от сварных швов и царапин. Новая система CRAQ распознавания трещин и количественной оценки, преодолевает это ограничение, используя усовершенствованный алгоритм и мощную технику «машинного обучения» для обнаружения трещин, основанную на меняющейся текстуре участков возле трещин на стальных поверхностях.
Jahanshahi добавялет: «Прямой ручной осмотр внутрикорпусных устройств реактора не представляется возможным из-за высоких температур и радиационной опасности. Таким образом, удаленно записанное видео используется для проверки. Результаты показывают, что эта способность ухудшается из-за участия человека при выявлении трещин».
По сравнению с другими автоматизированными системами, новый метод выявления трещин в металле обрабатывает множественные видеокадры, обеспечивая более надежные результаты. «В отличие от других методов, которые сосредоточиваются на обнаружении трещин в одном изображении, мы предлагаем метод байесовского слияния данных, который отслеживает обнаружены трещины в видеокадрах и анализирует информацию, полученную из нескольких изображений», отметили разработчики.
Исследователи записали видео с помощью сканирующего системы образцов из нержавеющей стали, содержащей трещины, а также подвергшейся некоторым видам обработки, таким как сварка, шлифовка и царапины. «В настоящее время мы работаем над второй версией программного обеспечения, путем разработки глубоких алгоритмов обучения для обнаружения трещин в металле, где мы намерены значительно улучшить производительность системы с использованием сверхточных нейронных сетей», закончил Jahanshahi.