Разработка нейронной сети для выявления поверхностных дефектов на листовом металле и трубах

Куратор: Чикова Ольга Анатольевна, проф. кафедры физики ИнФО, д.ф.-м.н.

Организация заказчика: Уральский федеральный университет

Контакты представителя заказчика: e-mail: o.a.chikova@urfu.ru телефон: 8(912)23-83-816

Цель: Необходимо предложить решение актуальной проблемы прокатного производства средствами цифровой инженерии – модель ПО для  автоматической аттестации качества металлопродукции по выявлению поверхностных дефектов.

Описание проекта: Актуальна проблема автоматической аттестации качества металлопродукции -  выявлению поверхностных дефектов. Возможность включиться в решение этой проблемы  предоставляет ООО «Северсталь Диджитал» (входит в ПАО «Северсталь»). В настоящее время завершена разработка первой версии нейронной сети для выявления поверхностных дефектов на листовом металле в Цехе обработки металлов №2 (ЦОМ-2) производства плоского проката Череповецкого металлугического комбината (ЧерМК). На предприятии уже стартовал пилотный проект по подтверждению точности модели в качестве одного из элементов системы автоматической аттестации качества конечной продукции. С целью сравнения параметров модели, разработанной специалистами Дирекции по техническому развитию и качеству (ДТРК) и ООО «Северсталь Диджитал», с решениями, которые могут предложить лучшие мировые Data Science команды, а также для дальнейшего совершенствования этой модели, компания запустила конкурс на Kaggle — крупнейшей мировой платформе для проведения соревнований по машинному обучению (входит в группу компаний Google). Конкурс стартовал 26 июля 2019 года и продлится 3 месяца. Предлагается создать Data Science команду и принять участие в конкурсе.

Результат / Продукт: Техническое решение, которое предложит созданная Data Science команда

Критерии приемки результата / «продукта»: Техническое решение, которое предложит созданная в рамках проекта Data Science команда, должно быть одобрено специалистами СМК ведущих промышленных предприятий Свердловской обл., например, ОАО «Синарский трубный завод», ОАО «Ревдинский завод по обработке цветных металлов» и опубликовано в виде печатной работы.

Требования к студентам: Желателен опыт работы в проектировании систем машинного зрения, распознавания образов, нейронных сетей и т.п.