Такой подход поможет автоматизировать контроль качества и повысить точность анализа в различных климатических условиях.
Ученые Южного научного центра Российской академии наук (ЮНЦ РАН) совместно с коллегами из «Курчатовского института» внедряют технологии искусственного интеллекта (ИИ) для точной оценки повреждений лакокрасочных покрытий (ЛКП). Исследование проводится в рамках масштабного научного проекта «Южный вектор национальной безопасности в условиях геополитических и климатических вызовов» при поддержке Минобрнауки РФ и под руководством академика РАН Геннадия Матишова.
На основе экспериментов с образцами – металлическими пластинами с покрытиями пяти типов – доказана эффективность количественной оценки площади коррозии и повреждений ЛКП. Для этого специалисты разработали подход с применением технологий компьютерного зрения, позволяющих детализировать изображения с высокой точностью.
Система обучена на нейросетевом датасете, включающем как неповрежденные образцы, так и фрагменты с очагами коррозии. Учитывая различия в цветах покрытий, используются цветовые признаки, например, разность каналов R и B. Это позволяет эффективно определять наличие ржавчины. При этом задействуются методы цветовой сегментации, кластеризации и алгоритмы машинного обучения.
Такой подход поможет автоматизировать контроль качества и повысить точность анализа в различных климатических условиях, сообщает пресс-служба ЮНЦ РАН.
