Применение нейронных сетей для выявления дефектов и повреждений металлических конструкций

Бурное развитие нейронных сетей привело к интеграции этих технологий в различные отрасли промышленности. В то же время повышение точности и эффективности выявления дефектов и повреждений, в том числе в реальном времени, остается актуальной задачей. Комбинируя нейронные сети с Интернетом вещей (IoT), а также технологиями сбора, хранения и защиты данных, возможно создать комплексную и эффективную информационно-измерительную систему для обнаружения поверхностных дефектов. В этом контексте данная работа освещает современные достижения в применении искусственного интеллекта для контроля качества, а также выявления дефектов и повреждений в конструкциях. Основное внимание уделяется разработке и обучению нейронных сетей, способных эффективно идентифицировать и классифицировать различные типы дефектов. Исследование демонстрирует, как эти технологии значительно повышают скорость и точность диагностики по сравнению с традиционными методами визуального и инструментального контроля. Результаты тестирования моделей на реальных промышленных данных подтверждают высокую эффективность предложенного подхода. Кроме того, авторами разработан алгоритм и реализовано программное обеспечение для автоматической аннотации изображений в формате, подходящем для современных архитектур, таких как YOLO. Данный подход позволяет эффективно применять модель для обнаружения повреждений на поверхностях конструкций и систем, используя широкодоступные типы наборов данных.