Эта собственная технология компании сокращает время анализа каждого образца с нескольких часов до 15 минут и позволяет избавить сотрудников от большого объема рутинной работы.

Технологию автоматического анализа микроструктуры цилиндрических слитков разработал "Инженерно-технологический центр РУСАЛ" ("РУСАЛ ИТЦ"), она основана на применении машинного зрения и нейросетевых моделей. Цилиндрические слитки являются одним из самых технологичных и востребованных алюминиевых продуктов, используются для производства конечной продукции для машиностроения, строительства и других отраслей. От качества слитков зависит качество конечного продукта и долговечность прессового оборудования.

"Нейросеть анализирует образец слитка по восьми параметрам микроструктуры, таким как размер зерна, количество и размер включений и так далее. Анализ лаборантом через микроскоп занимает от полутора до четырех часов, нейросеть выдает отчет по всем восьми параметрам в течение 15 минут. Это очередной пример применения промышленного искусственного интеллекта для ускорения операций и совершенствования технологии производства цилиндрических слитков", – рассказал Технический директор РУСАЛа Виктор Манн.

"Для анализа каждого из восьми параметров обучалась отдельная нейросетевая модель. Обучение велось на датасете, состоящем из снимков образцов поверхности слитка с цифрового микроскопа, на которых специалистами научной лаборатории были отмечены важные для данного вида анализа элементы. Нейросеть обеспечивает точность результата, сопоставимую с точностью, достигаемой лаборантом в специализированном программном обеспечении, но за гораздо меньшее время. При этом повторяемость результата анализа нейросетью гораздо выше, что исключает влияние человеческого фактора", – рассказал директор по автоматизации производства "РУСАЛ ИТЦ" Михаил Гринишин.