Томская разработка для диагностики дефектов в электронике
Ученые из Томского государственного университета (ТГУ) разработали алгоритм и программное обеспечение для выявления дефектов в материалах и компонентах радиоэлектронной аппаратуры (РЭА). Система использует снимки, сделанные интеллектуальным рентгеновским 3D-микротомографом, и превосходит по точности зарубежные аналоги.
Как работает система?
- Анализ снимков:
Система анализирует изображения, полученные с помощью 3D-микротомографа, чтобы выявить внешние и внутренние дефекты в компонентах электроники.
- Использование нейросети:
Для обучения алгоритма использовались 1500 эталонных и 10 000 дефектных изображений, а также цифровые двойники компонентов, такие как печатные платы, транзисторы и катушки индуктивности.
- Высокая точность:
Нейросеть способна распознавать изображения различной размерности и цветности, что позволяет выявлять даже редкие и сложные дефекты.
Преимущества разработки
- Точность и скорость:
В ходе испытаний томская система показала более высокую точность и помехоустойчивость по сравнению с технологиями из США, Китая и других стран.
- Адаптивность:
Алгоритм легко настраивается под требования различных отраслей, включая военно-промышленный комплекс и космическую промышленность.
- Практическое применение:
Система уже используется на некоторых промышленных предприятиях, а в ближайшее время планируется ее внедрение в организации «Роскосмоса».
Комментарий эксперта
«В обучении нейросети также использовались цифровые двойники компонентов электроники: от печатных плат и транзисторов до катушек индуктивности и других элементов. Это позволяет улучшить качество и точность диагностики, в том числе для выявления очень редких и сложных дефектов», — отметил Владимир Сырямкин, заведующий международной лабораторией «Системы технического зрения» научного управления ТГУ.
Перспективы
Разработка ученых ТГУ представляет собой важный шаг в повышении качества производства и диагностики радиоэлектронной аппаратуры. Ее внедрение может значительно ускорить процесс выявления и устранения дефектов, что особенно важно для высокотехнологичных отраслей, таких как космическая промышленность и оборонный комплекс.