31.07.2026 07:42
🔬 Качество порошков для 3D-печати будет оценивать ИИ.
🔬 Качество порошков для 3D-печати будет оценивать ИИ.
Центр аддитивных технологий нашей ОДК внедряет нейросетевую модель для оценки металлических порошков, применяемых в аддитивном производстве. От качества этого материала напрямую зависит надежность и характеристики деталей, которые затем применяются в авиационных двигателях, самолетах и вертолетах.
ИИ анализирует изображения с электронного микроскопа и автоматически выделяет отдельные частицы, определяя их количество, площадь, периметр и эквивалентный диаметр. Это позволит быстрее проверять качество материала и принимать решение о его допуске к производству. Точность подтверждена сравнением с классическим методом лазерной дифракции – погрешность в ходе тестов составила менее 3%.
Главный эффект – уход от ручной обработки снимков. Нейросеть берет на себя наиболее трудоемкие расчеты, ускоряет анализ и снижает влияние человеческого фактора. Новый подход также ускорит разработку и аттестацию материалов для аддитивного производства.
Технологию испытают на разных партиях порошков, оформят методику анализа, разработают удобный программный интерфейс и протестируют пилотную версию на производстве.
Центр аддитивных технологий нашей ОДК внедряет нейросетевую модель для оценки металлических порошков, применяемых в аддитивном производстве. От качества этого материала напрямую зависит надежность и характеристики деталей, которые затем применяются в авиационных двигателях, самолетах и вертолетах.
ИИ анализирует изображения с электронного микроскопа и автоматически выделяет отдельные частицы, определяя их количество, площадь, периметр и эквивалентный диаметр. Это позволит быстрее проверять качество материала и принимать решение о его допуске к производству. Точность подтверждена сравнением с классическим методом лазерной дифракции – погрешность в ходе тестов составила менее 3%.
Главный эффект – уход от ручной обработки снимков. Нейросеть берет на себя наиболее трудоемкие расчеты, ускоряет анализ и снижает влияние человеческого фактора. Новый подход также ускорит разработку и аттестацию материалов для аддитивного производства.
Технологию испытают на разных партиях порошков, оформят методику анализа, разработают удобный программный интерфейс и протестируют пилотную версию на производстве.