— Мы используем новейшие технологии машинного обучения, включая нейросети, которые умеют распознавать изображения. Благодаря этому наша разработка может учиться на огромном количестве данных и очень точно находить ошибки в сварных швах. Ее можно настроить так, чтобы она отвечала специфическим требованиям нашего производства. Например, если нам нужно работать с новым типом металла, мы можем добавить параметры, которые помогут системе лучше распознавать дефекты именно для этого металла, — поделился ученик Политехнической школы ПНИПУ Айдар Муниров.
— Целевая аудитория проекта — это организации, использующие в своем производстве аддитивные роботизированные комплексы. Наша лаборатория оснащена специализированным роботом-манипулятором, где мы проводим тестирование нашей системы по наплавке сложнопрофильных заготовок. Поскольку заказы на изготовление этих деталей поступают от реальных промышленных предприятий, наш проект имеет не только теоретическую значимость, но и практическую применимость, — поделился руководитель школьного проекта, научный сотрудник лаборатории методов создания и проектирования систем «материал-технология-конструкция» ПНИПУ Роман Давлятшин.