Применение нейросетей глубокого обучения для выявления дефектов полировки с применением роботизированной системы видеоаналитики

Аннотация

Курушин Д.С., Духанин А.В., Яруллин Д.В., Ларионов А.А.

Дата поступления статьи: 16.07.2025

В статье предложен подход к автоматизации выявления дефектов полировки лопаток с помощью люминесцентного контроля (ЛЮМ). Вместо ручного визуального осмотра разработана система, использующая нейросеть глубокого обучения для сегментации дефектов на изображениях и роботизированную установку для точного позиционирования камеры и заготовки. Это обеспечивает повторяемость контроля. Актуальность обусловлена потребностью промышленности в высокоточных и надежных методах контроля качества в реальном времени. Описаны математическая модель процесса, архитектура ПО, аппаратное обеспечение и процесс сбора данных для обучения нейросети. Приведены результаты применения системы для определения дефектов. Разработка оптимизирует процессы полировки.

Ключевые слова: промышленная полировка лопаток, интеллектуальная видеоаналитика, роботизированная оптическая схема, математическая модель технологического процесса, ЛЮМ-контроль

2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации

.