Аспирант ТУСУРа создает ПО для обнаружения дефектов печатных плат

ТОМСК, 15 окт – РИА Томск, Валерия Недбайло. Студент Томского госуниверситета систем управления и радиоэлектроники (ТУСУР) Алексей Тисленко создает программу для поиска дефектов печатных плат; он получил на проект 500 тысяч рублей, став победителем конкурса "УМНИК", разработку планируется завершить к концу 2027 года, сообщила пресс-служба вуза в четверг.Ранее сообщалось, что "УМНИК" – одна из ведущих программ в России по поддержке коммерчески ориентированных работ студентов и молодых ученых. Участники, прошедшие конкурсный отбор, получают 500 тысяч рублей на реализацию своего проекта в течение одного года. Программу финансирует Фонд содействия инновациям (ФСИ)."Есть многослойная печатная плата, и необходимо понять, из каких элементов она состоит, не разрезая ее. Для получения таких данных используется технология микрокомпьютерной томографии <...> Программное обеспечение, которое будет разработано в рамках этого проекта, должно брать эти трехмерные картины ("сырые" данные) и автоматически восстанавливать топологию платы", – приводит пресс-служба слова победителя конкурса Тисленко.По словам аспиранта, чтобы получить из микроКТ информацию, инженер проводит многочасовой анализ. Разрабатываемое программное обеспечение позволит автоматизировать выявление дефектов элементов и самой платы: обрывов, сужений, нарушений металлизации. По данным пресс-службы, задача программы – ускорить анализ печатной платы без разрушения образца. Потребителями станут производители печатных плат, которые смогут проводить с помощью разработки контроль качества своей продукции, а также исследовательские лаборатории, компании обратного инжиниринга, оборонные и аэрокосмические предприятия."Сначала нужно обработать данные микроКТ <...> Затем необходимо распознать и сегментировать плату по слоям: разделить объем на отдельные физические структуры. И только потом уже сама реконструкция топологии: прослеживание проводников, восстановление переходных отверстий, контактных площадок и связей между слоями. И все это должно работать устойчиво, воспроизводимо и без нейросетей", – сказал Тисленко.Планируется завершить разработку коммерческой программы к концу 2027 года