В МАИ разработали систему поиска дефектов в промышленности с помощью дронов
Команда специалистов центра «Беспилотные летательные аппараты» Московского авиационного института (МАИ), кафедры 806 «Вычислительная математика и программирование» и компании Phygitalism разработали систему дефектоскопии промышленных объектов с помощью дронов на основе компьютерного зрения. Об этом во вторник, 3 августа, «Известиям» рассказали в пресс-службе вуза.
Созданная командой система дефектоскопии с помощью компьютерного зрения позволяет выявлять на поверхности промышленных объектов такие повреждения, как трещины, вздутия, свищи, очаги коррозии и многие другие.
Одной из уникальных особенностей проекта является создание собственного генератора синтетических данных, который позволяет значительно сократить процесс поиска данных для обучения нейросети. Участники разработки из Phygitalism занимаются тем, что обучают нейронную сеть, которая анализирует полученные с беспилотника данные на предмет дефектов.
«Нейросеть может находить дефекты на поверхности тех или иных объектов, только пройдя предварительное обучение. Мы должны «объяснить» ей на примерах, как выглядит трещина или другое повреждение. Созданный нами генератор синтетических данных позволяет обогатить обучающую выборку за счет фотореалистичных изображений дефектов с соответствующей разметкой, которую обычно при обучении нейросетей люди наносят вручную», — рассказал один из участников проекта, аспирант кафедры 806 МАИ, руководитель исследовательской лаборатории Phygitalism Вадим Кондаратцев.
Система успешно прошла испытания на тестовом стенде и уже используется в интересах внешних заказчиков, добавил ученый. Одним из кейсов для команды изобретателей стало обследованием сети ТЭЦ на наличие повреждений труб. Этот опыт показал, что разработка смогла минимизировать время и расходы на проведение сервисного обслуживания.
Сильной стороной проекта является возможность легкого перехода на более высокий уровень — от дефектоскопии в 2D с помощью компьютерного зрения к 3D-сканированию посредством лидара или камеры глубины, подчеркнул Кондратцев.
«Лидар — это специальная камера с быстро крутящейся лазерной головкой, которая выпускает лазерные лучи и составляет картину окружающего пространства по уровню задержки и амплитуды отраженного луча», — объяснил он.
Использование лидара и анализ полученных облаков точек позволяют искать дефекты, которые нельзя обнаружить визуально. Кроме того, лидар может снимать в темноте, что является огромным преимуществом этого метода.
Наибольший интерес к разработки проявляют компании энергетического сектора.
30 июля сообщалось, что российские разработчики запатентовали систему доставки товаров дронами с идентификацией личности получателя через мобильный телефон. Новый сервис позволит доставить груз и избежать рисков передачи его третьим лицам.
Система доставки будет работать следующим образом: отправитель принимает заказ через мобильное приложение, которое передает получателю код активации радиомаячка. Устройство подсоединяется к смартфону по bluetooth. Получатель ставит его в то место, куда ждет доставку, например на подоконник. Дрон направляется к месту доставки, используя системы спутниковой геолокации, и приземляется точно на радиомаячок, после чего груз открепляется, а дрон возвращается на место.
