Новая система точно обнаруживает трещины в металле

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.

14:40
RSS
Нет комментариев. Ваш будет первым!
Загрузка...