Розроблення автоматизованого методу ідентифікації параметрів ямок в’язкого відриву поверхні руйнування високоміцних титанових сплавів

Abstract

В роботі вирішено завдання створення автоматизованої системи технічного діагностування зображень поверхні руйнування високоміцного титанового сплаву ВТ23. Проаналізовано можливості region-based нейромереж для виявлення на зображенні об'єктів. Такі нейромережі є універсальними і можуть бути використані для пошуку практично будь-яких об'єктів: тріщин дорожнього покриття (як у наведених в огляді працях), людей, автомобілів, продуктів тощо. Особливість таких нейромереж у тому, що вони видають результат у виді прямокутної (як правило) ділянки (bounding box), у якій з високою долею ймовірності нейромережа виявила об'єкт. Нейромережі цього типу (R-CNN, YOLO, SSD тощо) показують хороший результат у реальному масштабі часу та знайшли широке застосування. Але щодо контексту вирішуваного нами завдання вони не можуть бути застосовані, так як результат у вигляді прямокутника, де нейромережа знайшла об'єкт, є дуже приблизним і не може дати потрібної для аналізу фізико-механічних властивостей матеріалу даних: площі об'єкта, його еквівалентного діаметра, нахилу тощо. В роботі апробовано нейромережу, яка із високою точністю розпізнає форму ямок в'язкого відриву. За експертною оцінкою фахівців, результат розпізнавання може бути використаний для подальшого аналізу фізико-механічних властивостей матеріалу. Зокрема, на основі результату нашої моделі легко обчислити площу ямок, їх кількість, еквівалентний діаметр, візуальну глибину, нахил тощо.