Уникальная разработка поможет предприятиям перейти к наукоемким методам оптимизации производственных процессов.
Российские ученые из Института искусственного интеллекта AIRI создали нейросеть для выявления дефектов в ячейчах солнечных батарей. К тому же ИИ может определять наиболее вероятные ошибки при производстве панелей. Работа нейросети была проверена в реальных условиях на заводе «Хевел» в Новочебоксарске.
Разработчики объяснили, что при обнаружении на этапе сортировки двух или более изображений, имеющих дефекты одного типа с аналогичной локализацией, ИИ сразу информирует о наиболее вероятных узлах оборудования, которые приводят к браку продукции.
Производители солнечных батарей и компании, занимающиеся их обслуживанием, часто сталкиваются с дефектами при производстве новых фотоэлементов. Эти дефекты могут возникать на разных этапах технологической цепочки и существенно снижать эффективность изготовленных панелей. Для выявления таких дефектов используются снимки, полученные с помощью специальных фотокамер, способных регистрировать свечение ячеек солнечных батарей при воздействии электрических полей или тока.
Исследователи создали базу данных, включающую примерно 68 тысяч изображений, полученных на реальных промышленных предприятиях, занимающихся производством солнечных батарей. Эту базу данных они использовали для обучения разработанной ими нейросети. Первые тесты нейросети на открытых базах данных показали, что алгоритм способен выявлять дефекты и их возможные источники с точностью около 90-95%.
Сейчас разработчики масштабируют разметку данных для повышения точности обнаружения дефектов. По словам ученых, если вторая фаза испытаний будет успешной, нейросеть выведут в опытно-промышленную эксплуатацию.
В последние годы ученые сделали значительные успехи в разработке искусственного интеллекта и создали нейросети, способные решать сложные задачи, решать важные проблемы в промышленности и даже проявлять креативность. Среди них есть нейросети, способные создавать изображения, анализировать тексты, проводить научные эксперименты и устанавливать медицинские диагнозы.
Фото: American Public Power Association / Unsplash.com
