В СевГУ разработали систему мониторинга подводных морских конструкций
Автоматизированную систему мониторинга подводных морских конструкций, которая использует технологии технического зрения и искусственного интеллекта (ИИ), создали специалисты Севастопольского государственного университета (СевГУ), 24 февраля сообщает пресс-служба вуза.
Разработка севастопольских ученых, повысив эффективность обследования находящихся в морской воде конструкций, позволит продлить их срок службы по сравнению с традиционными методами обследования с участием водолазов. Это особенно актуально с учетом того, что последние не всегда могут обеспечить полный контроль состояния всей конструкции. Кроме того, автоматизированный мониторинг более безопасен, быстр и экономичен.
Возведение различных сооружений на континентальном шельфе впоследствии требует постоянного контроля состояния их подводных частей. Использование для таких работ водолазов связано с высокими рисками, временными ограничениями, а также требует значительных затрат.
Решение этой проблемы предлагает система ученых СевГУ. В ее состав входит устройство технического зрения, передающее изображения участков поверхности подводной конструкции. Эти изображения анализируются специальным программным обеспечением (ПО), которое с помощью нейронной сети определяет степень износа металла и прогнозирует срок службы конструкции.
Доцент базовой кафедры «Инновационное судостроение и технологии освоения шельфа» СевГУ Анна Родькина рассказала о проделанной коллективом работе:
«Было выполнено экспериментальное моделирование поверхностного слоя стали для условий подводных конструкций и конструкций, находящихся в районе переменной ватерлинии в модельном растворе морской воды. Далее мы анализировали поверхностный слой с помощью микроскопа с интегрированной системой энергодисперсионного микроанализа».
Систему обучали на данных, определяя износ по процентному содержанию кислорода, натрия и хлора в стали.
Ученые планируют усовершенствовать систему, дополнив ее устройством очистки поверхности от обрастаний, улучшив качество съемки и точность позиционирования.
