Уведомления
Авторизуйтесь или зарегистрируйтесь, чтобы оценивать материалы, создавать записи и писать комментарии.
Авторизуясь, вы соглашаетесь с правилами пользования сайтом и даете согласие на обработку персональных данных.
Челябинские ученые научили робота-сварщика учитывать дефекты при работе
В лаборатории Южно-Уральского государственного университета «живет» робот-сварщик FANUС. Его многочисленные коллеги работают на крупнейших предприятиях мира, а этот обучает студентов кафедры оборудования и технологии сварочного производства. Сегодня автоматизированная сварка используется в передовых отраслях: авиа- и автомобилестроении, приборостроении, медицине. Роботы работают с большой скоростью, не совершают ошибок, не устают и не травмируются. Но даже они могут невольно допустить брак — по вине человека. Ученые из ЮУрГУ оснастили робота-сварщика системой технического зрения и научили отслеживать такие дефекты.
«У робота есть заданная программа, по которой он двигается, но детали перед сваркой собирает человек, и здесь может быть что угодно: плохая сборка деталей, зазоры, некачественная зачистка металла. Зазор разошелся, робот просто в пустоту куда-то что-то наварил, – рассказывает заведующий кафедрой оборудования и технологии сварочного производства Михаил Иванов. – Дефекты в сварке предсказать невозможно. Например, подача проволоки идет, визуально она хорошая, но она постояла в цеху и набрала влаги – такие моменты не предугадать. Сейчас качество сварки оценивает человек, а мы придумали, как научить самого робота искать дефекты».
Для работы над проектом объединились три «сварщика» и один кандидат физико-математических наук. Математик узнал много интересного про сварку, а сотрудники кафедры оборудования и технологии сварочного производства погрузились в удивительный мир нейронных сетей. «Первое время я являлся связующим звеном в нашей междисциплинарной команде, – вспоминает аспирант Никита Черкасов. – Потому что у меня было достаточно знаний в сфере сварочного программирования».
Первым делом испытатели дооснастили своего робота-сварщика системой технического зрения. Получилась уникальная установка, аналогов которой в России нет. До сих пор камеры устанавливали только на роботов-сборщиков. К сварщикам не подступались, потому что работа у них грязная, дымная, да еще и металлические брызги повсюду. Но челябинским ученым все удалось. Затем исследователи сварили металлические пластины, дрелью испортили швы и приступили к кропотливой работе: робот делал снимки, ученые выгружали их и предобрабатывали вручную.
Пришлось отфильтровать пять тысяч фотографий, прежде чем начать обучать нейронную сеть. Первоначальная цель была понять, увидит ли система дефекты сварки. «Промышленные дефекты средние и большие нейросеть достаточно хорошо видит, – комментирует заведующий кафедрой оборудования и технологии сварочного производства Михаил Иванов. – Все существующие автоматизированные сварочные системы заканчиваются «черным ящиком», куда человек вообще вмешиваться не может, не может «подправить», хотя такой соблазн иногда есть. Мы пытаемся создать такой «черный ящик», который будет говорить: да, дефект найден».
В процессе работы сотрудники кафедры сварочного производства «перезнакомились» со многими нейросетями, и даже дали одной из них задание нарисовать робота-сварщика. Заведующий кафедрой распечатал картины в большом формате и развесил на стенах лаборатории. Брутальные терминаторы в брызгах раскаленного металла очень оживили окружающую обстановку. Любопытно, что по дороге на кафедру одну из стен украшает роспись советских времен, изображающая сварщика. И поневоле восхитишься, как стремительно шагает прогресс даже в таком рутинном процессе «получения неразъемных соединений посредством установления межатомных связей между свариваемыми частями при их местном или общем нагреве».
Итак, роботы-сварщики могут думать. Перспективный исследовательский проект ЮУрГУ «Разработка системы автоматизированного визуального контроля сварных швов на основе нейросетевых технологий» получил грант Российского научного фонда. Работы по нему продолжаются. Предстоит решить, как интегрировать систему принятия решений в промышленного робота. Параллельно с этим направлением на кафедре защищается магистерская выпускная работа «Автоматизация процесса сварки шпунтовых профилей с использованием нейросетевых технологий»: исследователи дооснастили и начали обучать данные от сварочного трактора. Это большая промышленная установка, которая выполняет работы на конструкциях длиной в несколько десятков метров.
«Поставлена задача: конструкция 30 метров, листы отрезаны плазменной резкой, – объясняет заведующий кафедрой оборудования и технологии сварочного производства Михаил Иванов. – Плазменная резка вносит очень много тепла в конструкцию, и после этого начинается коробление: лист получается неровный. Между такими деталями зазор изменяется: то сходится, то расходится, поэтому сварное соединение получается с браком. Мы научили нейронную сеть оценивать зазор, рассчитали, какой режим сварки должен быть для каждого зазора. То есть, сварочный трактор совместно с источником питания сам себя регулирует».
Ученые провели фундаментальную работу: придумали, испытали, показали, как все это работает. Теперь дело бизнеса внедрить разработку в реальную жизнь. Пока аналогов этого изобретения не найдено ни в научных публикациях, ни в каталогах оборудования. О достижении челябинских ученых опубликовано шесть статей в научных журналах международной базы Sсopus.
Светлана Бацан
Telegram 
Дзен 
VK Господствующая версия происхождения Луны требует столкновения Земли с другой планетой. Ученые попытались вычислить, откуда гипотетическая Тейя для этого должна была появиться. И пришли к выводу, что она вряд ли прибыла издалека.
Исследователи из Великобритании и Танзании разработали метод автоматической классификации львиных вокализаций с помощью машинного обучения. Новый подход позволил не только уточнить структуру рева, выделив в нем ранее неизвестный элемент, но и повысить точность идентификации отдельных особей до 87%. Попутно выяснилось, что хищники из разных регионов Африки «разговаривают» по-разному.
Бразильские зоологи выяснили, каких именно насекомых и пауков ловят домашние кошки в городах. Для этого использовали не полевые наблюдения, а анализ социальных сетей. Просмотрев более 17 000 видео и фото в TikTok и на фотостоке iStock, ученые нашли 550 записей кошачьей охоты. Самая частая добыча — кузнечики, сверчки, цикады и тараканы.
Человеческие языки разнообразны, но это разнообразие ограничивается повторяющимися закономерностями. Пытаясь описать правила, которым подчиняются различия в грамматике, лингвисты сформулировали ряд так называемых грамматических универсалий — утверждений, предположительно верных для всех или большинства языков мира. Международная команда ученых провела статистический анализ на материале 2430 языков и обнаружила, что соответствующими действительности можно считать около трети таких утверждений.
Так называемые зумеры и альфа, несмотря на молодой возраст, уже формируют ключевые поведенческие и потребительские тренды. Ученые Пермского Политеха рассказали, почему обозначение поколений начали с конца алфавита, как альфа и зумеры отличаются в способности к терпеливости, совмещении цифрового и реального «Я», подходу к профессиональной деятельности и отношении к финансам, какое мышление пришло на смену клиповому и как использование искусственного интеллекта повлияет на авторитет родителей.
Бразильские зоологи выяснили, каких именно насекомых и пауков ловят домашние кошки в городах. Для этого использовали не полевые наблюдения, а анализ социальных сетей. Просмотрев более 17 000 видео и фото в TikTok и на фотостоке iStock, ученые нашли 550 записей кошачьей охоты. Самая частая добыча — кузнечики, сверчки, цикады и тараканы.
Проанализировав данные наблюдений, полученных с помощью наземных обсерваторий за последние два десятилетия, астрономы обнаружили потенциально обитаемый мир — суперземлю Gliese 251 c (GJ 251 с). Планета обращается вокруг красного карлика на расстоянии около 18 световых лет от Земли и считается одним из самых перспективных кандидатов для поисков жизни.
Человеческие языки разнообразны, но это разнообразие ограничивается повторяющимися закономерностями. Пытаясь описать правила, которым подчиняются различия в грамматике, лингвисты сформулировали ряд так называемых грамматических универсалий — утверждений, предположительно верных для всех или большинства языков мира. Международная команда ученых провела статистический анализ на материале 2430 языков и обнаружила, что соответствующими действительности можно считать около трети таких утверждений.
По расчетам, большинство «гостей» из других звездных систем летят к Земле примерно со стороны созвездия Геркулес. Скорее всего, они время от времени падают на нашу планету, просто мы еще не научились это замечать. Как удалось вычислить, чаще всего они должны падать зимой и где-то в окрестностях экватора.
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
Понятно
Из-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.
Понятно
Наши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.
Понятно
Мы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно