• Усталостное повреждение - опасный и трудно прогнозируемый дефект материалов.
• Нейронные сети могут использоваться для определения характеристик усталостных трещин.
• Для корректной работы сети необходима калибровка видеосистемы.
• Ученые НИЦ «Курчатовский институт» - ВИАМ предложили способ калибровки с использованием штрихкодов.
• Один из способов проверки сопротивления материалов разрушению - испытания на скорость роста трещины усталости (СРТУ).
• Сверточные нейронные сети эффективны для определения положения и размеров усталостной трещины по цифровым изображениям.
• Предложенный алгоритм использует серию последовательных снимков деформируемого образца для повышения точности выявления трещин.
• Нейронная сеть может быть использована для автоматического контроля положения и длины усталостной трещины при испытаниях на СРТУ.

В настоящее время сверточные нейронные сети активно используются за рубежом для обнаружения трещин, в том числе и усталостных. Главная особенность предложенного нами алгоритма — использование серии последовательных снимков деформируемого образца, а не одного статичного изображения. Такой подход позволяет учитывать динамические изменения на поверхности образца в области трещины, происходящие в процессе нагружения. Это повышает точность выявления небольших трещин, — сообщил Николай Яковлев, начальник лаборатории НИЦ «Курчатовский институт» — ВИАМ.

Разработка ученых Курчатовского института / © НИЦ «Курчатовский институт» - ВИАМ