«Русал», один из крупнейших в мире производителей алюминия, начал использовать искусственный интеллект для анализа микроструктуры алюминиевых слитков. 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.

Технология уже применяется в лаборатории «Русал ИТЦ», а в ближайшее время планируется ее внедрение в лабораториях алюминиевых заводов для анализа готовой продукции.

«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», — сообщил директор по автоматизации производства «Русал ИТЦ» Михаил Гринишин.

Источник