5 июля 2025

eur = 93.01 -0.12 (-0.13 %)

btc = 108 028.00$ - 816.08 (-0.75 %)

eth = 2 513.58$ -38.00 (-1.49 %)

ton = 2.74$ -0.09 (-3.03 %)

usd = 78.84 0.05 (0.07 %)

eur = 93.01 -0.12 (-0.13 %)

btc = 108 028.00$ - 816.08 (-0.75 %)

Аналог ПО из США для выявления брака в электронике появится в России

2 минуты на чтение
Микросхема VIA на плате, белая с надписью, окружена электронными компонентами — синими и серыми блоками, соединёнными

GigaChat Max кратко объясняет суть статьи

К 2026 году российские компании планируют выпустить аналоги зарубежного программного обеспечения для выявления дефектов в микроэлектронике, используемого сейчас в виде решений Cognex-ViDi и Visual Inspection AI. Разработкой занимаются компании «Дейтон» и АО «НПП Радар ммс». Разрабатываемое ПО позволит автоматизировать проверку качества, сократить время обучения моделей, повысить точность выявления дефектов и снизить производственные затраты. Тестирование уже проводится на предприятиях группы «Элемент», планируется выход серийных образцов с 2027 года. Потенциальный российский рынок оценивается в 8 млрд рублей, возможно дальнейшее экспортирование продукта в страны Азиатско-Тихоокеанского региона, Ближнего Востока, Африки и Латинской Америки.

В России должны появиться отечественные аналоги американского софта в сфере выявления брака в электронике к 2026 году, сообщают «Ведомости» со ссылкой на представителя индустриального центра компетенций (ИЦК) «Электроника и микроэлектроника».

Речь о софте Cognex-ViDi и Visual Inspection AI — он используется для проверки качества микроэлектроники и позволяет снизить процент брака. Разработкой аналогов занимается дочернее предприятие группы компаний «Элемент», компания «Дейтон», и АО «Научно-производственное предприятие «Радар ммс».

  • Уже сейчас разработаны два решения для автоматизации, уточняет представитель ИЦК.
  • ЦКБ «Дейтон», входящее в «Элемент», занимается разработкой системы автоматизированного оптического выявления дефектов изделий микроэлектроники.
  • Это подтвердил представитель головной компании: «Это новый продукт для отечественного рынка».
«Создание такого решения позволяет при увеличении объёма выпускаемой продукции сократить время машинного обучения за счёт совершенствования технологий выборки изделий с дефектами, повысить точность выявления качественных изделий по сравнению с визуальным контролем технолога и оптимизировать расходы на производство электронной компонентной базы».
  • «Элемент» — крупнейший производитель российской микроэлектроники, созданный в 2019 году на базе активов АФК «Система» и «Ростеха».

Представитель головной компании также подчеркнул, что сейчас система тестируется на ряде предприятий группы компаний «Элемент» с потенциалом масштабирования на другие предприятия микроэлектронной отрасли. Проект должны полностью завершить к 2026 году.

  • «Радар ммс» также занимается разработкой софта на основе искусственной нейронной сети с глубоким машинным обучением.
  • По уверениям представителя ИЦК, софт будет применяться в системах визуального контроля дефектов изделий радиоэлектроники.
  • Такое ПО может использоваться для сбора и визуального контроля на производстве радиоэлектронной продукции при корпусировании или пайке сложных радиоэлектронных изделий.
«Планируется создать и испытать предсерийные образцы до конца 2026 года, а с 2027 года — внедрять решение серийно. Решение "Радара" позволит повысить качество роботизированной проверки дефектов с 85%, при проверке человеком до 95%».
  • Компания предварительно договорилась о внедрении решения с одним из крупнейших автомобильных производителей в России.

Потенциальными заказчиками в стране могут стать не менее 30 предприятий. Отечественный рынок сбыта такого софта составляет 8 млрд рублей. Впоследствии «Радар» рассчитывает экспортировать новый продукт в государства Азиатско-Тихоокеанского региона, в страны Ближнего Востока, Африки и Латинской Америки, Азии.

Финансовый директор российского контрактного разработчика электроники SNDGroup Владислав Бабюк заявил, что решения такого рода и в смежных отраслях уже существуют. Например, ПО для распознавания дефектов на трубопроводах, на дорожном покрытии и так далее.

«Такое ПО однозначно имеет большие перспективы и потенциал для применения. В зависимости от сферы применения речь может идти как об экономическом эффекте — снижении процента брака, возвратов, простоя, репутационных издержек, так и о предотвращении чрезвычайных ситуаций, если ПО будет применяться в устройствах, предназначенных для обеспечения здоровья и жизни людей».

Он считает, что сложности могут состоять в том, что для обучения нейронных сетей требуется достаточно большой массив данных:

«При этом ИИ абсолютно доверять нельзя. Потребуется выборочный визуальный контроль».

Читать первым в Telegram-канале «Код Дурова»

Важные новости коротко — от GigaChat Max 
1-bg-изображение-0
img-content-1-изображение-0

GigaChat Max: коротко о главном

Как изменился Код Дурова вместе с GigaChat Max?

Узнай о всех возможностях в FAQ-статье 
55a36004-2499-4525-b9c9-49bd7b11eff2-изображение-0de994f7a-c143-4170-b352-00ce21ff0b2e-изображение-1

GigaChat Max: коротко о главном

Tesla запустила первую автономную зарядную станцию на солнечных батареях

Полная версия 
2f70d456-4e83-4017-824b-73ecace9a69f-изображение-0

GigaChat Max: коротко о главном

Издатели в ЕС подали жалобы на Google из-за ИИ-сводок в поиске

Полная версия 

Реализовано через GigaChat Max 

Сейчас читают
Карьера
Блоги 371
Газпромбанк
OTP Bank
Т-Банк
X5 Tech
билайн
Сбер
МТС
Яндекс Практикум
Ozon Tech
Циан

Пользуясь сайтом, вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности
и тем, что мы используем cookie-файлы