Честно говоря, когда я впервые увидел запрос на заводы по производству отбраковщиков рентгеновских аппаратов, меня немного удивило. Обычно, если речь заходит о рентгеновском оборудовании, думают о самих аппаратах, детекторах, программах обработки. Но суть вопроса – в самой возможности автоматизированной оценки качества изображения – это уже интересная задача. И, как выяснилось, рынок решений для автоматизированной диагностики рентгеновских снимков, особенно для обнаружения дефектов и несоответствий, растет довольно быстро. Хотя говорить о полноценных 'отбраковщиках' пока рано, как о заменяющих человеческий фактор, специализированные системы активно применяются для первичного скрининга и выявления потенциально проблемных зон.
Основная проблема, которую пытаются решить, – это высокая стоимость и субъективность оценки рентгеновских снимков. Врачи, особенно при большом объеме работы, могут допускать ошибки или промахи. Именно поэтому автоматизированные системы, основанные на алгоритмах машинного обучения, становятся всё более востребованными. Нельзя сказать, что они полностью заменяют опытного специалиста, но они позволяют значительно повысить точность и скорость анализа, особенно при рутинных задачах. Мы в ООО Сайфэйно Технолоджи (Пекин) на протяжении многих лет занимаемся разработкой подобных систем и постоянно сталкиваемся с вопросом оптимизации процессов.
Например, часто возникает ситуация, когда требуется выявить микротрещины в металле, которые сложно заметить невооруженным глазом. Точное измерение этих дефектов, определение их формы и ориентации – это трудоемкий и ответственный процесс. Система на основе компьютерного зрения может выполнять эту задачу гораздо быстрее и точнее, предоставляя врачу ценную информацию для принятия решения. Но, конечно, сама по себе система не может просто 'отбраковать' деталь. Она выдает результаты, на основе которых врач делает окончательный вердикт.
Сейчас на рынке можно встретить разные подходы. Кто-то использует классические методы обработки изображений, основанные на пороговых значениях и фильтрах. Это довольно простой и дешевый вариант, но он не очень эффективен при работе со сложными изображениями. Другие используют более продвинутые методы, такие как глубокое обучение. Эти системы требуют больших вычислительных ресурсов и большого объема данных для обучения, но они способны выдавать результаты значительно выше. Например, можно взять систему, которая обучена на тысячах рентгеновских снимков с уже известными дефектами. Она сможет автоматически обнаруживать эти дефекты на новых снимках, даже если они имеют необычную форму или расположение.
При этом, важным аспектом является не только алгоритм, но и аппаратная часть. Для обработки рентгеновских изображений требуется специальное оборудование – высокоскоростные процессоры, графические карты, системы хранения данных. И, конечно, необходимо учитывать требования к безопасности и помехоустойчивости. Мы, например, тесно сотрудничаем с производителями специализированных видеокарт, для оптимизации работы наших систем.
Процесс создания системы автоматического анализа рентгеновских изображений – это не просто написание кода. Это комплексный проект, который требует учета множества факторов. Во-первых, необходимо собрать большой объем данных – рентгеновские снимки с различными типами дефектов. Во-вторых, необходимо разметить эти снимки – указать, где находятся дефекты и какого они типа. В-третьих, необходимо обучить систему на этих данных. Это требует больших вычислительных ресурсов и времени. И, в-четвертых, необходимо протестировать систему и отладить ее. В процессе разработки мы столкнулись с проблемой, когда система выдавала много ложных срабатываний. Пришлось переобучать ее на новых данных и улучшать алгоритм.
Еще одна проблема – это разнообразие рентгеновского оборудования и протоколов. Каждый производитель использует свои параметры съемки, свои настройки и свои алгоритмы обработки изображений. Поэтому система, разработанная для одного типа оборудования, может не работать на другом. Для решения этой проблемы необходимо разрабатывать универсальные алгоритмы, которые могут адаптироваться к различным типам оборудования. Или же создавать отдельные системы для каждого типа оборудования. В нашем случае, мы стараемся придерживаться первого подхода, разрабатывая модульную систему, которая может быть адаптирована к различным рентгеновским аппаратам.
Автоматизация процессов контроля качества рентгеновских снимков – это перспективное направление, но оно не лишено сложностей. На данный момент, автоматические системы анализа рентгеновских снимков находятся на стадии активной разработки и внедрения. Их применение наиболее эффективно при рутинных задачах, таких как выявление микротрещин, измерение размеров дефектов и классификация дефектов по типу. Для решения более сложных задач, требующих высокой степени точности и интуиции, все еще необходим опытный специалист.
И да, вопрос о создании производств по производству отбраковщиков рентгеновских аппаратов пока не стоит в полной мере. Сейчас скорее речь идет о создании специализированных решений для конкретных задач. И, возможно, в будущем, с развитием технологий машинного обучения, появятся системы, способные выполнять широкий спектр задач по автоматизированной диагностике рентгеновских снимков. Но это пока что – лишь перспектива. ООО Сайфэйно Технолоджи (Пекин) продолжает двигаться в этом направлении, разрабатывая новые алгоритмы и улучшая существующие системы. Ведь в конечном итоге, цель – повышение безопасности и надежности продукции.
Мы видим, что рынок систем автоматического анализа рентгеновских изображений будет продолжать расти. Это связано с ростом спроса на контроль качества продукции, с развитием технологий машинного обучения и с увеличением доступности рентгеновского оборудования. В будущем, мы ожидаем появления систем, которые будут способны не только выявлять дефекты, но и предсказывать их появление. Системы, которые будут способны оптимизировать производственные процессы и снижать затраты на контроль качества. Системы, которые будут способствовать повышению безопасности и надежности продукции.
И, конечно, мы надеемся, что наши разработки внесут свой вклад в развитие этой области. Мы постоянно работаем над улучшением наших систем, над разработкой новых алгоритмов и над расширением спектра решаемых задач. Мы верим, что автоматизация процессов контроля качества рентгеновских снимков – это будущее.
