Логин
 
 
 
 

Статьи и обзоры

Follow idexpert_ru on Twitter

11-я Уральская Конференции «Безопасность информационных технологий – 2025. Урал»
Шестая международная промышленная выставка и бизнес-форум «EXPO EURASIA VIETNAM 2025»
Конгресс цифровизации нефтегазовой отрасли NEFT 4.0
Конференция «Цифровой завод: из настоящего в будущее»

 
 

В Томском государственном университете (ТГУ) создали нейросеть для контроля качества электроники

11.03.2025

На этапе тестирования было установлено, что продукт российских ученых превосходит по точности, помехоустойчивости и быстродействию аналогичные технологии США, Китая, Тайваня и других стран, говорится в сообщении

В Томском государственном университете (ТГУ) разработали математическую модель и ПО для оценки качества радиоэлектронной аппаратуры (РЭА) по снимкам цифрового рентгеновского 3D-микротомографа, сообщили представители вуза на своем сайте.

На этапе тестирования было установлено, что продукт российских ученых превосходит по точности, помехоустойчивости и быстродействию аналогичные технологии США, Китая, Тайваня и других стран, говорится в сообщении.

«Современная радиоэлектронная аппаратура содержит огромное количество радиокомпонентов (деталей), например, это печатные платы, разъемы, микросхемы, резисторы, которые могут иметь внешние и внутренние дефекты. Для их диагностики была обучена нейросеть», — сказал руководитель проекта, заведующий международной лабораторией «Системы технического зрения» научного управления ТГУ Владимир Сырямкин.

Разработку поддержал Российский научный фонд (РНФ). Она уже используется в промышленности.

ПО можно легко адаптировать в систему управления качеством выпускаемой продукции на предприятиях ВПК и гражданской промышленности. На данный момент проводится организационная работа по внедрению разработанного в ТГУ подхода, например, в «Информационные спутниковые системы (ИСС)» имени академика М.Ф. Решетнева.

Для обучения ИИ ученые использовали 1,5 тыс. эталонных и 10 тыс. дефектных изображений материалов и элементов РЭА, а также цифровые двойники объектов диагностики — печатных плат, транзисторов, конденсаторов, катушек индуктивности и прочее.

«Теперь наша нейросеть способна распознавать изображения различной размерности и цветности. Комплексный алгоритм, используемый в ней, воплотил свойства так называемого искусственного интеллекта первого рода, и способен решать самые сложные задачи», — пояснил Сырямкин.

Подписывайтесь на наши новости в Telegram: https://t.me/idexpert 

Читайте нас на VK: https://vk.com/idexpert_ru

Источник:  CNews


Рейтинг статьи

Возврат к списку



Материалы по теме:

Статьи и обзоры
Новости рынка и технологий

Продукты автоматической идентификации

RST-GN-001
RST-GN-001
Портальный RFID-считыватель для регистрации RFID-меток в контролируемых проходах
UHF RFID метка BiblioTag
UHF RFID метка BiblioTag
UHF RFID метка для маркировки архивных документов и книжных изданий
RST-REPORT
RST-REPORT
ПО для построения отчетов о работе  RFID-системы
RST-BOOKOS
RST-BOOKOS
Настольный UHF RFID считыватель для библиотек, предприятий и складов
Seaory S20R
Seaory S20R
Настольный карточный принтер для перезаписи карт
Chainway C71
Chainway C71
Широкий набор функций, гибкое применение во множестве отраслей
Chainway C71 UHF RFID
Chainway C71 UHF RFID
Ручной мобильный UHF RFID считыватель под Android
Программа для печати и кодирования этикеток Union Label
Программа для печати и кодирования этикеток Union Label
Union Label — российская программа для дизайна и печати этикеток на термопринтерах
Тау Браузер
Тау Браузер
Специализированный браузер для легковесных HTML/JavaScript приложений

Все продукты >>>

 

Проекты и решения

EXPO CIFRA 2025

События

Международный технологический конгресс

Опрос





Комментарии