В журнале Scientific Reports (2026) представлена гибридная нейросетевая модель CNN–ViT для автоматической классификации дефектов сварных соединений по радиографическим изображениям.
Основные результаты:
- Точность классификации — 98,56%.
- Снижение количества ошибок на 31% по сравнению с базовой CNN.
- Визуализация участков изображения, повлиявших на решение модели.
Практический интерес
Подход представляет интерес для разработки интеллектуальных систем анализа цифровых радиограмм и поддержки дефектоскопистов. Для промышленного применения требуется дополнительная проверка.
Авторы: Kumar Parmar, Rituraj Jain, P. T. Anitha, A. Jayanthi, Ramesh Babu Putchanuthala, Kamal Upreti, Terefe Bayisa Ayele
Год выпуска: 2026