Искусственный интеллект видит насквозь

В Передовой инженерной школе Московского авиационного института (ПИШ МАИ) испытана не имеющая в России аналогов система технического зрения для контроля изготовления изделий на 3D-принтере. Она универсальна и подходит для разных установок. С ее помощью удастся сократить до 30% брак и снизить затраты при производстве изделий из металлопорошковых материалов для аэрокосмической и медицинской отрасли.

Выйти из полноэкранного режима

Развернуть на весь экран

Работа системы напоминает компьютерную томографию. Нейросеть обрабатывает снимки. Камера высокого разрешения позволяет фиксировать внешнюю геометрию, программное обеспечение — обрабатывать контуры и производить реконструкцию детали после печати. В результате ученые получают «томограмму» детали, что позволяет создать ее трехмерную цифровую копию и оперативно выявить отклонения от нормы.

«Разработанная программа решает две важные задачи. Во-первых, она следит за тем, чтобы не возникало дефектов в процессе печати. Такое случается при изменении технологических параметров процесса. При этом на границе порошка и расплавленного металла из-за избытка энергии могут возникнуть “переплавы” в формируемых заготовках. Такие дефекты могут привести к локальному увеличению толщины, нарушению структуры и браку. Оперативное реагирование позволит вовремя исправить ошибку, не останавливая производство и не начиная процесс изготовления заново. Вторая цель программы — контроль геометрии детали в процессе сплавления»,— отметил участник проекта, сотрудник Центра аэрокосмических материалов и технологий ПИШ МАИ Константин Коробов.

Специалисты МАИ отмечают высокую эффективность внедрения новых алгоритмов: при помощи машинного зрения можно будет контролировать изготовление каждого сечения детали. Сегодня инженеры производят донастройку освещения, так как разные порошки по-разному отражают свет, что влияет на качество изображений.

Разработка получила свидетельство о государственной регистрации и применяется в интересах Объединенной двигателестроительной корпорации в рамках производства заготовок деталей газотурбинного двигателя-демонстратора.

С 2025 года проект «Передовые инженерные школы» реализуется в рамках национального проекта «Молодежь и дети».

Константин Коробов, участник проекта, сотрудник Центра аэрокосмических материалов и технологий ПИШ МАИ:

— В чем заключается уникальность системы технического зрения, разработанной в ПИШ МАИ?

— Аналогичных разработок в России не существует.

— Какие преимущества дает использование этой системы по сравнению с традиционными методами контроля качества?

— Контроль происходит в реальном времени, что дает возможность предотвратить отбраковку изделия. Использование системы позволит сократить до 30% брак и издержки. Благодаря камере высокого разрешения система машинного зрения может фиксировать ошибки (например, переплавы) и оперативно уведомлять оператора в реальном времени. Без нее пришлось бы делать остановку принтера и проводить печать заново.

— Для каких отраслей помимо аэрокосмической может применяться данная технология?

— В авиации на 3D-принтерах методом селективного лазерного сплавления изготавливают заготовки деталей двигателей и различных узлов, что позволяет обеспечить гибкость производства — быстрый переход на выпуск разного типа продукции без переналадки оборудования, а также значительно облегчить конструкцию.

В медицине таким способом изготавливают, например, медицинские импланты. Их преимущество в том, что они могут быть персонализированы, то есть изготовлены под конкретного пациента с учетом его индивидуальных особенностей, что сложнее и дороже реализовывать традиционными методами производства.

— Как работает система контроля на основе нейросети и машинного зрения?

— Управление маёвской системой осуществляется программой анализа данных. При помощи алгоритмов нейросеть обрабатывает поток изображений, которые собираются камерой высокого разрешения, установленной над областью печати.

— Почему процесс контроля сравнивают с компьютерной томографией?

— Результаты томографии представлены множеством сечений исследуемого объекта. Получаемые нами в процессе контроля данные являются сечениями изготавливаемой детали. Поэтому справедливо сравнение собираемых данных с данными КТ.

— Какие данные собирает камера высокого разрешения и как они обрабатываются?

— Камера собирает данные нанесенного на платформу построения принтера (поверхность, на которой печатается изделие) порошкового слоя — например, металлопорошковой композиции, AlSi10Mg, до и после сплавления. Первичная обработка данных выполняется посредством известной библиотеки OpenCV2 (предоставляет разработчикам удобный интерфейс для работы с функциями обработки изображений и видео), затем RGB-изображения передаются нейросети, обученной на основе архитектуры U-Net. Решается задача сегментации данных по классам: (1) расплавленный порошок; (2) нерасплавленный порошок. Имея эталонное сечение детали, полученное из трехмерной модели, созданной конструктором, система может провести сравнение и дать сигнал оператору в случае отклонения от нормы.

— Каким образом система позволяет исправлять ошибки без остановки производства?

— На ранних этапах развития дефекта она посылает сигнал оператору о необходимости снижения локального энерговклада лазерным лучом.

— Какие доработки проводят инженеры МАИ для улучшения работы системы?

— На данный момент разработка проекта завершена, однако планируется продолжить дальнейшую модернизацию системы. Например, инженеры МАИ производят донастройку освещения. Это связано с улучшением качества получаемых изображений, так как разный металлический порошок по-разному отражает свет.

— В каких проектах уже применяется данная разработка (например, в ОДК)?

— Пока разработка применяется только в интересах Объединенной двигателестроительной корпорации в рамках производства заготовок деталей газотурбинного двигателя-демонстратора.

— Как проект связан с национальной программой «Молодежь и дети»?

— Проект выполняется в рамках проекта «Передовые инженерные школы», который является частью инициативы «Университеты для поколения лидеров» национального проекта Российской Федерации «Молодежь и дети».

— Каковы планы по масштабированию технологии в других отраслях промышленности?

— Так как технология 3D-печати металлом во многом универсальна, то ограничений по масштабированию фактически нет. Первые шаги необходимо сделать с адаптации разработанной технологии к различным программно-аппаратным комплексам аддитивного производства. Результаты проекта планируется развивать с предприятиями «Ростеха», «Роскосмоса» и других корпораций и высокотехнологичных предприятий страны.

Подготовлено при поддержке пресс-службы ФГАНУ «Социоцентр», МАИ