Нейросеть в космосе: студент разработал новый способ поиска повреждений на солнечных панелях космических аппаратов
Внедрение данной методики на предприятиях ракетно-космической отрасли позволит своевременно идентифицировать дефекты на панелях солнечных батарей, снизить время на проверку панелей и их ремонт. Это повысит эффективность использования солнечных батарей, а также поспособствует экономии финансовых средств на эксплуатацию.
По словам автора разработки Степана Бокарева, в случае обнаружения дефектов на солнечных панелях, нейронная сеть сообщает о найденных бракованных частях. Эта информация позволяет оператору постоянно и точно отслеживать состояние панелей на массовом производстве.
«Конструкция солнечных панелей состоит из фотоэлементов, соединенных в модули. При производстве, транспортировке, эксплуатации и ремонте солнечных панелей целесообразно производить видеосъемку ячеек солнечной панели и проводить оценку целостности каждой ячейки панели. Это поможет в обнаружении негативных областей, которые не участвуют в выработке электроэнергии. Для этого с помощью обученной нейронной сети можно выявлять производственные дефекты: загрязнения фотоэлементов, трещины и сколы», – объяснил Степан.
Автор разработки учел несовершенность системы, которая может периодически неточно определять класс повреждений. Чтобы исправить этот недочет, существует «функционал перепроверки панелей». Благодаря ему у оператора есть возможность вручную посмотреть на изображение панели и пометить ее класс. Эти данные, размеченные вручную, можно использовать для дообучения нейронной сети.
«Использование компьютерного зрения для обнаружения дефектов на солнечных батареях поможет повысить скорость визуального осмотра и достоверность распознавания. Это, в свою очередь, позволит нам не допустить отказа целевых функций космического аппарата из-за потери возможности электрогенерации», – отметил Степан Бокарев.
В конце прошлого года гендиректор Роскосмоса Юрий Борисов заявил о планах перехода на серийное производство космических аппаратов. Молодой ученый надеется, что его разработка сможет удовлетворить потребность в автоматизации выявления дефектов в работе панелей солнечных батарей на ранних этапах их создания.
Материал подготовлен при поддержке Минобрнауки России.