Челябинский трубопрокатный завод обратился на кафедру системного программирования ВШЭКН ЮУрГУ за помощью для решения задачи по определению причин возникновения дефектов сварных швов. На кафедре была начата работа над проектом «Разработка программного комплекса для автоматизированного выявления дефектов сварных швов промышленных труб на основе нейросетевых технологий».
В Южно-Уральском государственном университете состоялся финал всероссийского конкурса научно-инновационных проектов «Умник» от Фонда содействия инновациям. Конкурс направлен на поддержку проектов по нескольким тематическим направлениям.
Одним из победителей конкурса в области цифровых технологий стал магистрант кафедры системного программирования ВШЭКН Вячеслав Полонский. Он создает программную систему на основе нейросети для выявления дефектов сварных швов промышленных труб. Научным руководителем проекта является доктор физико-математических наук Михаил Цымблер. Задача разрабатываемой системы состоит в предсказании возможных дефектов сварного соединения в режиме реального времени во время электродуговой сварки. Система должна предсказывать, появится ли дефект сварки, исходя из показаний многочисленных датчиков (тока, напряжения и др.), которые установлены на сварочном аппарате. Такая система позволит улучшить качество продукции трубопрокатного завода.
«Работы по созданию системы предсказания дефектов сварного соединения выполняются в рамках проектного обучения для ПАО “Челябинский трубопрокатный завод”. Наша команда выполняет анализ данных с реальных сварочных установок за 4-летний период для выявления причин возникновения дефектов сварных соединений. Мы не нашли работы такого формата и решили подать заявку на грант Программы УМНИК. На данный момент у нас уже разработан программный комплекс для хранения и анализа массива данных о сварочном процессе. Далее мы планируем построить нейросетевую модель, которая сможет предсказывать дефект на основе показаний датчиков», - поясняет Вячеслав Полонский.
Уникальность разработки состоит в том, что производится детальный анализ сварочного процесса в режиме реального времени на основе текущих показаний датчиков. Эти датчики установлены непосредственно на сварочном аппарате, и по их данным можно предсказать вероятность возникновения дефектов из-за возможных нарушений технологического процесса.
Если по результатам работы в рамках гранта получится востребованный продукт, то проект планируется продолжить и усовершенствовать систему таким образом, чтобы она выполняла подбор и оперативное изменение параметров сварочного процесса и исключала появление дефектов.
Южно-Уральский государственный университет – это университет цифровых трансформаций, где ведутся инновационные исследования по большинству приоритетных направлений развития науки и техники. В соответствии со стратегией научно-технологического развития РФ университет сфокусирован на развитии крупных научных междисциплинарных проектов в области цифровой индустрии, материаловедения и экологии. В 2021 году ЮУрГУ победил в конкурсе по программе «Приоритет 2030». Вуз выполняет функции регионального проектного офиса Уральского межрегионального научно-образовательного центра мирового уровня (УМНОЦ).