Томские учёные с помощью нейросети проверяют качество электроники / Наука и технологии
В основе метода лежит нейросеть, обученная на базе более 11 000 изображений, которые помогают выявлять дефекты в самых разных частях радиоэлектронной аппаратуры — от микросхем до печатных плат. В процессе обучения использовались не только реальные изображения, но и цифровые модели компонентов, что значительно повысило точность работы системы.
Технология позволяет распознавать изображения с различными характеристиками и обеспечивает высокую точность диагностики. Алгоритм уже успешно применяется в промышленности для проверки качества электроники, а в некоторых случаях даже превосходит зарубежные аналоги по точности, скорости и стойкости к помехам.
Эти разработки могут быть использованы в сфере контроля качества на предприятиях, работающих как в оборонной, так и в гражданской промышленности России. Например, результаты исследований ТГУ уже внедряются в работы Роскосмоса, в том числе на предприятиях, таких как «Информационные спутниковые системы (ИСС)» имени академика М.Ф. Решетнева.