Миллион на улучшенную аппаратуру для радиоэлектронной промышленности
Дмитрий Васильченко со своей командой выиграл грант на один миллион рублей в конкурсе «Студенческий стартап» с проектом «Разработка программно-аппаратного комплекса определения дефектов печатных модулей» в номинации «Цифровые технологии».
— Я ожидал победы в конкурсе, так как шансы были довольно большие, а проект качественный и актуальный. Формат конкурса меня заинтересовал, потому что здесь нужно было сформировать юридическое лицо, но не обязательно было сотрудничать на начальном этапе с предприятиями, поэтому получилось ощутить себя немного в роли бизнесмена — поделился Дмитрий.
Студенты организовали команду из трех человек, с которой стали разрабатывать проект сначала для конкурса «Мой первый стартап», проходивший в ВГТУ. Дмитрий является капитаном команды, он разрабатывал саму идею, а также программное обеспечение. Двое коллег – Пухов Дмитрий и Неумывакин Роман занимались соответственно практической реализацией и экономической частью. В этом конкурсе они выиграли и получили грант на 90 тысяч рублей, что дало им небольшой старт. Эти деньги они потратили на то, чтобы собрать первую модель своего проекта уже для участия в «Студенческом стартапе».
— Сам проект нацелен на производителей радиоэлектронной промышленности и заключается в создании инновационного устройства для автоматизации процесса проверки изготовленных на конвейере печатных плат. В состав таких плат входит множество компонентов, а их создание требует много этапов, выполненных различными устройствами на конвейере. Изготовленную продукцию в таком случае необходимо проверять на дефекты. То оборудование, которое стоит на предприятиях сейчас, выполняет только функцию визуальной проверки на сходство с эталонным образцом, оно не объясняет, как можно исправить дефект. В среднем брак составляет около 10% от всех изделий, а если учитывать большие деньги, которые вкладывают в производство, то получаются большие убытки. Наш проект позволит сократить эти издержки хотя бы до 5% — рассказал Дмитрий.
Проект завязан на использовании искусственного интеллекта и нейронных сетей. Программа автоматически обрабатывает видеоряд, представленный с конвейерной линии, выявляет дефектные места, предполагает, на каком этапе производства могла быть допущена ошибка, и сообщает об этом оператору. Тогда он корректирует работу линии, чтобы попытаться избежать брака.
— Актуальность темы объясняется тем, что сейчас такое оборудование будет относительно уникальным. Поскольку эта сфера специфическая, производителей даже на мировом рынке немного, а те, что есть, предлагают свою продукцию за баснословную цену. Кроме того, большая часть уже имеющегося оборудования не корректирует линию, а лишь указывает, где на плате дефект. Мы хотим дополнить функционал и сделать устройства для предприятий более доступными — объяснил Дмитрий.
Сейчас модель проекта представлена камерой с подходящим объективом и непосредственно программой, которая обрабатывает информацию с камеры. В дальнейшем планируется обучить нейронную сеть на определенные типы дефектов и причины их возникновения, для этого потребуются специалисты, которые помогут собирать базу, на что и будет использована часть гранта. Следующим этапом в разработке будет уже внедрение, а именно договоренности с предприятиями, которых, к счастью, у нас в Воронеже по соответственному профилю немало. Далее нужно будет уже встроенную установку протестировать на реальной конвейерной линии.
— В отличие от моих коллег, для меня это был далеко не первый опыт работы над подобным проектом. Кроме того, тема находится на стыке моих интересов и специальности, поэтому к разработке я относился больше, как к хобби, которое приносит мне удовольствие. Сложностей почти не возникало, но в случае чего мы советовались с научным руководителем, Ромащенко Михаилом Александровичем. Работа в команде была слаженной, и мы планируем остаться в том же составе. В идеале сейчас было бы найти предприятие-партнер, чтобы получить доступ к конвейерной линии и информации о типах устройств на ней для упрощения работы с нейронной сетью — рассказал Дмитрий.
В случае успеха разработки возможна перспектива такой дополнительной функции, что устройство корректировало бы линию само и пыталось бы автоматически исправить дефекты. Но до этого этапа предстоит еще много работы, а также финансовых вопросов, ведь миллион в качестве старта это очень хорошо, но в дальнейшем команде придется либо находить финансирование от заинтересованных компаний, либо работать с Фондом содействия инновациям.
— Я ожидал победы в конкурсе, так как шансы были довольно большие, а проект качественный и актуальный. Формат конкурса меня заинтересовал, потому что здесь нужно было сформировать юридическое лицо, но не обязательно было сотрудничать на начальном этапе с предприятиями, поэтому получилось ощутить себя немного в роли бизнесмена — поделился Дмитрий.
Студенты организовали команду из трех человек, с которой стали разрабатывать проект сначала для конкурса «Мой первый стартап», проходивший в ВГТУ. Дмитрий является капитаном команды, он разрабатывал саму идею, а также программное обеспечение. Двое коллег – Пухов Дмитрий и Неумывакин Роман занимались соответственно практической реализацией и экономической частью. В этом конкурсе они выиграли и получили грант на 90 тысяч рублей, что дало им небольшой старт. Эти деньги они потратили на то, чтобы собрать первую модель своего проекта уже для участия в «Студенческом стартапе».
— Сам проект нацелен на производителей радиоэлектронной промышленности и заключается в создании инновационного устройства для автоматизации процесса проверки изготовленных на конвейере печатных плат. В состав таких плат входит множество компонентов, а их создание требует много этапов, выполненных различными устройствами на конвейере. Изготовленную продукцию в таком случае необходимо проверять на дефекты. То оборудование, которое стоит на предприятиях сейчас, выполняет только функцию визуальной проверки на сходство с эталонным образцом, оно не объясняет, как можно исправить дефект. В среднем брак составляет около 10% от всех изделий, а если учитывать большие деньги, которые вкладывают в производство, то получаются большие убытки. Наш проект позволит сократить эти издержки хотя бы до 5% — рассказал Дмитрий.
Проект завязан на использовании искусственного интеллекта и нейронных сетей. Программа автоматически обрабатывает видеоряд, представленный с конвейерной линии, выявляет дефектные места, предполагает, на каком этапе производства могла быть допущена ошибка, и сообщает об этом оператору. Тогда он корректирует работу линии, чтобы попытаться избежать брака.
— Актуальность темы объясняется тем, что сейчас такое оборудование будет относительно уникальным. Поскольку эта сфера специфическая, производителей даже на мировом рынке немного, а те, что есть, предлагают свою продукцию за баснословную цену. Кроме того, большая часть уже имеющегося оборудования не корректирует линию, а лишь указывает, где на плате дефект. Мы хотим дополнить функционал и сделать устройства для предприятий более доступными — объяснил Дмитрий.
Сейчас модель проекта представлена камерой с подходящим объективом и непосредственно программой, которая обрабатывает информацию с камеры. В дальнейшем планируется обучить нейронную сеть на определенные типы дефектов и причины их возникновения, для этого потребуются специалисты, которые помогут собирать базу, на что и будет использована часть гранта. Следующим этапом в разработке будет уже внедрение, а именно договоренности с предприятиями, которых, к счастью, у нас в Воронеже по соответственному профилю немало. Далее нужно будет уже встроенную установку протестировать на реальной конвейерной линии.
— В отличие от моих коллег, для меня это был далеко не первый опыт работы над подобным проектом. Кроме того, тема находится на стыке моих интересов и специальности, поэтому к разработке я относился больше, как к хобби, которое приносит мне удовольствие. Сложностей почти не возникало, но в случае чего мы советовались с научным руководителем, Ромащенко Михаилом Александровичем. Работа в команде была слаженной, и мы планируем остаться в том же составе. В идеале сейчас было бы найти предприятие-партнер, чтобы получить доступ к конвейерной линии и информации о типах устройств на ней для упрощения работы с нейронной сетью — рассказал Дмитрий.
В случае успеха разработки возможна перспектива такой дополнительной функции, что устройство корректировало бы линию само и пыталось бы автоматически исправить дефекты. Но до этого этапа предстоит еще много работы, а также финансовых вопросов, ведь миллион в качестве старта это очень хорошо, но в дальнейшем команде придется либо находить финансирование от заинтересованных компаний, либо работать с Фондом содействия инновациям.
ГАЛЕРЕЯ
/ ВСЕ СОБЫТИЯ
