Инженер-исследователь Томского научного центра СО РАН Иван Поляков разрабатывает программное обеспечение для автоматического анализа большого количества изображений микроструктуры вещества, полученных с применением металлографических и электронных микроскопов. С помощью удобного интерфейса, специально созданной и обученной нейросети, а также набора оригинальных алгоритмов учёные смогут очень быстро получать данные о пористости, размере зёрен и микроструктуре поверхностей.
«Нередко при анализе изображений, когда, например, необходимо выделить границы различных частиц, используются различные фоторедакторы. Но одно дело исследовать „в ручном режиме“ одно или несколько изображений, и совсем другое, когда их десятки! А вопрос об объективности результатов — порой вообще философия. Так у нас в Томском научном центре появилась идея создать программный комплекс, который сможет самостоятельно справляться с подобными задачами», — рассказывает Иван Сергеевич.
У молодого учёного очень большой фронт работ. Будущий программный комплекс будет состоять из нейросети, нескольких алгоритмов и пользовательского интерфейса. Как пояснил Иван Поляков, прежде всего, необходимо с нуля создать свою нейросеть и обучить её на специально созданном в лаборатории наборе реальных изображений микроструктуры. И чем больше их различных вариаций запомнит нейросеть, тем с большей точностью она сможет распознавать их в дальнейшем на реальных образцах.
Программный комплекс включает в себя несколько алгоритмов, анализирующих пористость, размер зёрен и микроструктуру материалов. Уже написан алгоритм, отвечающий за определение пористости, он помогает учёным быстро собрать большой массив статистических данных. Самым сложным оказался алгоритм, анализирующий размеры зёрен: Иван ищет эффективный способ однозначно «объяснить» программе, что такое границы зерна и в чём их отличие от пор. Уже создан удобный интерфейс, который не требует от пользователя каких-то специальных навыков обращения с терминалом.
«Программный комплекс уже сейчас помогает учёным Томского научного центра СО РАН получать важную первичную информацию о структуре исследуемых образцов, пористости, размерах частиц и зёрен в порошковых смесях исходных реакционных компонентов, а также в уже синтезированных из них химических соединениях — интерметаллидах, металлоидах, сложных композиционных материалах. Эта разработка недавно была представлена на „Технопроме-2024“», — отметил Олег Лапшин, заведующий отделом структурной макрокинетики ТНЦ СО РАН.
В дальнейшем анализатор будет востребован в научных материаловедческих институтах и центрах, а также на производстве, где он поможет быстро обнаружить различные дефекты микроструктуры выпускаемых изделий. Это станет возможным благодаря тому, что уже созданную нейросеть можно будет в короткие сроки обучить для решения конкретных задач.
Источник: ТНЦ СО РАН.