Створення автоматизованого методу фрактодіагностування поверхонь динамічно зруйнованих зразків за даним растрової мікроскопії та цифрової 3-D профілометрії

Abstract

В роботі вирішено завдання створення автоматизованої системи технічного діагностування зображень поверхні руйнування високоміцного титанового сплаву ВТ23, яка утворена численними ямками відриву різного розміру та морфології. Запропоновано нові підходи, які задовольняють сучасні вимоги до подібних систем за точністю, достовірністю оброблення діагностичних (оптичних та РЕМ-мікроскопічних зображень), що знижує імовірність виникнення помилок при оцінюванні технічного стану матеріалу або конструкції підданої динамічному руйнуванню. Використання нейромережі суттєво зменшує кількість параметрів, які слід налаштовувати вручну. Разом із цим, значно зростає кількість параметрів самої моделі, тому нейромережа під час навчання виявляє значно більше характерних ознак об'єктів, що позитивно впливає на якість їх виявлення. Це робить метод більш універсальним та точним. Крім цього, застосування нейромережевих моделей дозволяє сформувати методику аналізу на основі засобів AI (artificial intelligence).