• Ученые ТГУ разработали математическую модель и программное обеспечение для контроля качества отечественной радиоэлектронной аппаратуры.
• Использование нейросети позволило повысить скорость и точность диагностики, разработка превосходит мировые аналоги.
• Нейросеть обучена на 1 500 эталонных и 10 000 дефектных изображений радиоэлектронных компонентов.
• Цифровые двойники объектов диагностики также использовались в обучении ИИ для повышения точности диагностики.
• Нейросеть способна распознавать изображения различной размерности и цветности.
• Разработанное программное обеспечение превосходит по точности, помехоустойчивости и быстродействию аналогичные технологии других стран.
• Разработка уже используется в промышленности для дефектоскопии элементов радиоэлектронной аппаратуры и другого оборудования.
• Программное обеспечение на основе нейросетей может быть адаптировано в систему управления качеством продукции на предприятиях ВПК и гражданской промышленности РФ.