Студентка второго курса факультета «Информатика и вычислительная техника» ДГТУ Екатерина Солтовец и ее команда разрабатывают умную систему, которая автоматизирует процесс обнаружения дефектов в металлических муфтах. Такая система, обеспечивая высокую точность и своевременное выявление проблем, не использует расходники и не требует постоянного контроля специалиста. Это позволяет значительно повысить безопасность и надежность промышленных процессов при минимизации рисков и сокращении расходов на обслуживание.
– Я и мои друзья – студенты второго курса «Информатика и вычислительная техника» Донского государственного технического университета давно интересовались машинным обучением и воплощали этот интерес в практические результаты в коворкинге «Gаrаж» ДГТУ. Там мы столкнулись с проблемой: в металлических муфтах нередко встречается характерный брак – трещины вдоль изделия. Затем пришла идея, позволяющая решить эту проблему с помощью компьютерного зрения, – Екатерина Солтовецстудентка второго курса факультета «Информатика и вычислительная техника» ДГТУ
После некоторых размышлений команда Екатерины сделала вывод, что вполне возможно и универсальное решение, применимое к большинству деталей, имеющих сопоставимые с такими муфтами габариты.
Целью проекта стала разработка и внедрение конвейерной системы с использованием нейросети для автоматической детекции брака на металлических объектах, обеспечивающей повышение точности, скорости и надежности инспекций для безопасности и эффективности промышленных процессов.
Молодые изобретатели пришли к выводу, что нынешние методы дефектоскопии для малогабаритных деталей времязатратны и, самое главное, имеют низкую точность определения брака.
Целью проекта стала разработка и внедрение конвейерной системы с использованием нейросети для автоматической детекции брака на металлических объектах, обеспечивающей повышение точности, скорости и надежности инспекций для безопасности и эффективности промышленных процессов.
Молодые изобретатели пришли к выводу, что нынешние методы дефектоскопии для малогабаритных деталей времязатратны и, самое главное, имеют низкую точность определения брака.
– Наша команда оказалась не совсем обычной. Я и Марк Вернин окончили Ростовский-на-Дону колледж связи и информатики. В ДГТУ получаем второе образование. Карен Карамян и Стас Ушаков – наши одногрупники. За время обучения в колледже и в течение года после его окончания мы с Марком успели приобрести опыт разработок в сфере машинного обучения, часто участвовали и одерживали победу в хакатонах ДГТУ и ЮФУ. В университете я, Марк, Карен и Стас объединились в «клуб по интересам» из четырех человек, где делились опытом и знаниями. Позже осознали, что уже являем собой команду по разработке проектов. Нам очень помогает поддержка нашего научного руководителя, председателя правления Межрегионального научно-образовательного центра Юга России, руководителя центра инновационно-технологического развития «Промышленный коворкинг «Гараж» ДГТУ Константина Андреевича Тимолянова, – Екатерина Солтовецстудентка второго курса факультета «Информатика и вычислительная техника» ДГТУ
Заведующий кафедрой «Автоматизация производств» ДГТУ Александр Лукьянов, который создает критически важную систему проекта компьтерного зрения - конвейерную систему, рассказал, что подобные системы диагностики имеют огромное значение для производства недорогих, но ответственных деталей.
– Разрыв или протечка копеечной муфты может вызвать большие последствия и значительные штрафные санкции для производителя. А использовать дорогостоящие традиционные методы дефектовки оказывается экономически не выгодно. Поэтому разрабатываемый проект Екатерины будет ожидаем и востребован на многих производственных предприятиях, – Александр Лукьяновзаведующий кафедрой «Автоматизация производств» ДГТУ
В настоящее время команда подала заявку в Южную фабрику стартапов (ЮФС) и ждет решения инвестиционного комитета ЮФС, после чего начнется работа по реализации стартапа.
