В России активно развиваются новые горизонты в сфере отечественной электроники, что ставит перед специалистами задачи по внедрению современных методов контроля качества для материалов и компонентов радиоэлектронной аппаратуры (РЭА). Одним из значимых шагов в этом направлении стало создание исследовательской группы в Томском государственном университете, которая при поддержке Российского научного фонда (РНФ) разработала уникальную математическую модель и программное обеспечение для дефектоскопии, использующее интеллектуальный рентгеновский 3D-микротомограф. Этот инновационный подход уже активно применяется в промышленных условиях, обеспечивая высокую точность экспертизы электроники и сопутствующего оборудования.
Как отмечает Владимир Сырямкин, руководитель проекта и заведующий международной лабораторией «Системы технического зрения» ТГУ, современная радиоэлектронная аппаратура включает множество радиокомпонентов, таких как печатные платы, разъемы, микросхемы и резисторы, подверженных как внешним, так и внутренним дефектам. Для их диагностики была обучена специализированная нейросеть, которая использовала 1 500 эталонных и 10 000 дефектных изображений. Это значительно увеличивает точность анализа и диагностики.
К тому же, в процессе обучения нейросети активно применялись цифровые двойники различных объектов, таких как печатные платы, транзисторы и конденсаторы. Эти данные добавляют дополнительный уровень детализации, что способствует повышению качества диагностики. «Теперь наша нейросеть умеет распознавать изображения разных размеров и цветовых спектров. Комплексный алгоритм, реализованный в нейросети, отвечает критериям искусственного интеллекта первого рода и способен решать самые сложные задачи», — комментирует Сырямкин.
На этапе тестирования было установлено, что алгоритмическое и программное обеспечение, разработанные в ТГУ, демонстрируют превосходство по точности, помехоустойчивости и быстродействию по сравнению с аналогичными технологиями из США, Китая и Тайваня. Эти достижения уже нашли практическое применение в промышленности для дефектоскопии элементов РЭА и другого оборудования. Программное обеспечение, основанное на нейросетевых технологиях, легко интегрируется в системы управления качеством на предприятиях военно-промышленного комплекса и гражданской промышленности России.
В настоящее время активно ведутся работы по внедрению результатов исследований ТГУ на предприятиях Роскосмоса, среди которых «Информационные спутниковые системы (ИСС)» имени академика М.Ф. Решетнева. Это открывает новые перспективы как для российской электроники, так и для научного сообщества в целом.
