РУСАЛ ИТЦ — нейросетевой анализ микроструктуры алюминиевых слитков
Описание проекта
«РУСАЛ ИТЦ» разработал технологию автоматического анализа микроструктуры цилиндрических алюминиевых слитков на основе машинного зрения и нейросетевых моделей. Для каждого из 8 ключевых параметров микроструктуры (размер зерна, количество и размер включений и др.) обучена отдельная нейросетевая модель. Обучение проводилось на снимках поверхности слитков с цифрового микроскопа с ручной разметкой специалистов лаборатории. Технология сокращает время анализа с 1,5–4 часов (ручная работа лаборанта) до 15 минут при сопоставимой точности.
Задача
Ручной анализ микроструктуры слитков под микроскопом занимал 1,5–4 часа на один образец, требовал высококвалифицированных специалистов и содержал человеческий фактор. При масштабировании контроля качества это становится узким местом.
Цели внедрения
-
Сократить время анализа каждого образца слитка
-
Исключить человеческий фактор при оценке микроструктуры
-
Масштабировать контроль качества на все алюминиевые заводы
Результаты
-
Финансы
-
Прямой экономический эффект не раскрыт; экономия на трудозатратах лаборантов при масштабировании Время
-
Время анализа: с 1,5–4 часов (ручной) до 15 минут (ИИ) — ускорение в 6–16 раз Качество и эффективность
-
8 параметров микроструктуры анализируются одновременно
-
Точность сопоставима с результатами лаборантов при исключении человеческого фактора
-
Обеспечивается высокая повторяемость результатов Нагрузка и масштаб
-
Развёрнута в лаборатории РУСАЛ ИТЦ; планируется тиражирование на лаборатории всех заводов в 2025 году Надёжность
-
Каждый из 8 параметров анализируется отдельной специализированной нейросетевой моделью Импортозамещение и compliance
-
Полностью отечественная разработка; заменяет зависимость от иностранного аналитического ПО Качественный эффект: Принципиальное ускорение контроля качества; возможность масштабировать анализ на все заводы без привлечения дополнительных специалистов.