Бланк акт дефектации: Акт о выявленных дефектах оборудования по форме ОС-16. Бланк и образец 2020-2021 года

К сведению! Форма ОС-16 была разработана и введена в работу постановлением Госкомстата от 21 января 2003 года №7.

При разработке своих бланков надо соблюдать ряд обязательных реквизитов: название документа, дату составления, суть хозоперации, название организации и т.д.

Заполняем акт о выявленных дефектах оборудования

Документ можно заполнить, используя бумажный бланк, или на компьютере, а затем распечатать и подписать. Не исключен и способ электронного документооборота, тогда документы подписываются электронной подписью. Но по требованию проверяющих органов нужно будет предоставить копии на бумажном носителе. Выбор за руководством компании.

Первым делом заполняют шапку бланка, отмечают:

• наименование организации-заказчика;
• наименование структурного подразделения;
• коды ОКУД и ОКПО;
• номер и дату составления заполняемого акта;
• номер и дату составления акта, по которому приняли оборудование в монтаж;
• адрес местоположения оборудования;
• названия и коды ОКПО компании-изготовителя, компании-поставщика, компании-грузоотправителя, компании-грузоперевозчика, монтажной организации (кое-где названия могут совпадать, потому что грузоотправитель, перевозчик и поставщик могут быть одной компанией).

Затем указывают, во время какого процесса была выявлена поломка: монтаж, прием, наладка и т.д.

После этого заполняют таблицу. Что нужно отметить:

1. Данные об оборудовании: название, номер паспорта или маркировку, марку, проектную организацию.
2. Даты изготовления прибора и поступления его в компанию.
3. Описание обнаруженных дефектов. Комиссия должна тщательно осмотреть оборудование и зафиксировать все найденные недостатки.

Таблица располагается на лицевой стороне и оборотной. Можно добавить необходимое количество строк, если единиц неисправного оборудования очень много.

После этого пишут, какие меры необходимо принять для устранения выявленных дефектов и в какие сроки.

В конце документа расписываются представители компании-заказчика и компании, осуществляющей монтаж, а также представитель компании-изготовителя. Также указывают даты, ставят печати (при их использовании).

Необходимо составить столько экземпляров акта, сколько сторон присутствовало при осмотре.

Важно! При обнаружении фактических ошибок их исправляют традиционным способом. Аккуратно зачеркивают и вносят верный вариант, заверяют исправление подписью, датой и пометкой «Исправленному верить». Если исправлений много, то целесообразнее распечатать новый экземпляр — исправленный, а старый уничтожить.

Дефектный акт — Образец и бланк 2021 года

Организация, за которой числятся техника, оборудование и другие основные средства, периодически проводит их осмотр на предмет поломок. При обнаружении каких-либо недостатков оформляется дефектный акт. Он необходим для того, чтобы официально зафиксировать дефекты, имеющиеся на имуществе предприятия. Сначала управляющий издает соответствующий приказ, который и считается основанием для создания проверяющей группы. Как правило, в эту комиссию входят специалисты компании из разных отделов.

Файлы для скачивания:

Для чего нужен дефектный акт

Необходимо помнить, акт относится к учетной документации, правильность заполнения которой проверяется налоговой службой. Если акт заполнен неверно, будет считаться, что в налоговом учете предприятия допущена ошибка. Ведь в этом случае налоговики признают неправомерным списание имущества или выделение денег на его ремонт. Как правило, это грозит штрафом.

Как составить дефектный акт

Так как документ предназначен для указания всех выявленных неисправностей, большую его часть занимает таблица. Если акт составляется не по какому-то шаблону, а от руки, его можно оформить в виде списка. В любом случае здесь должна указываться подробная информация о поломках и вариантах ремонта.

В документ обязательно вносится такая информация:

• номер и дата приказа, который стал основанием для проведения инвентаризации;
• в соответствующей графе указывается информация о компании. Если она имеет разные подразделения, отмечается именно то, в котором проводится проверка;
• данные директора компании;
• точное определение исследованного объекта или название оборудования;
• отмечается дата проверки;
• наименование документа и его номер, присвоенный внутренним документооборотом;
• список специалистов, которые проводят инвентаризацию;
• ФИО и должности председателей комиссии;
• подробное описание обнаруженных неисправностей;
• выводы специалистов о списании или устранении неполадок.

Многие ошибочно считают, что в акте необходимо указать стоимость осматриваемых объектов или оборудования. Якобы это поможет определить целесообразность дорогостоящего ремонта. Однако никакие расценки здесь не указываются.

Чтобы максимально точно передать суть неисправности, рекомендуется тщательно продумать формулировку. Этим правилом следует пользоваться и при составлении рекомендаций по ремонту. Если объект не подлежит восстановлению, необходимо правильно и четко объяснить, почему он должен подлежать списанию. Вся информация, написанная в акте, должна быть подтверждена подписями каждого члена проверяющей комиссии. Напротив своей фамилии каждый эксперт ставит подпись и делает ее расшифровку.

После оформления этот документ становится основанием для утверждения перечня всех необходимых ремонтных работ. После определения сметной стоимости объект начинают восстанавливать. Иногда можно столкнуться с ситуацией, когда управленец или другое лицо, занимающее высокую должность, считает заключения экспертов неверными. При этом обжаловать решение и доказать свою правоту он может исключительно через суд.

Дефектный акт на текущий ремонт

Документ оформляется заказчиком, который должен четко прописать перечень работ, их особенности и другие характеристики. Также здесь точно нужно указать меры измерения, которые соответствуют нормативам.

Образец дефектного акта на текущий ремонт

Скачать бланк

Дефектный акт на строительные работы

Также стоит отметить, на основании акта о дефектах при строительных работах составляются и другие документы, смета, акт выполнения строительных работ, списание материалов и др. Можно сказать, без данного акта подрядчик не может завершить строительные работы. Как и при составлении любого дефектного акта, управленец должен сформировать комиссию. Ее старшим членом должен являться опытный специалист в области строительства.

Скачать бланк

Дефектный акт на ремонт оборудования

Чтобы составить данный акт, специально созданной комиссии приходится разбирать обследуемое оборудование. Это связано с тем, что специалисты должны тщательно осмотреть все детали, даже те, которые далеко спрятаны. Именно при помощи разборки оборудования комиссия сможет выявить скрытые дефекты и неисправности.

Каждое техническое устройство нуждается в периодической проверке. Это позволяет руководству организации иметь перед собой информацию, которая подробно описывает техническое состояние и исправность оборудования. При помощи данного акта управленец сможет определить объем предстоящих ремонтных работ, их стоимость. Таким образом, имеется возможность объективно оценить, готова ли организация выделить необходимую сумму. Если компания располагает такими финансами, восстановительные работы начинаются незамедлительно. В ином случае ремонт откладывается и начинается поиск инвесторов.

Образец дефектного акта на ремонт оборудования

Скачать бланк

Дефектный акт на списание материалов

Необходимо понимать, для списания материальных ценностей должны быть веские причины. Поэтому нередко здесь применяется дополнительная документация, подтверждающая тот факт, что материалы действительно пришли в негодность. В отличие от остальных дефектных актов, документ, предназначенный для списания, содержит конкретные суммы. Так, в таблице здесь указываются названия материалов, их количество и стоимость каждой единицы. В нижней части документа прописывается общая стоимость материалов, подлежащих списанию.

Акт заполняется в одном экземпляре, который предназначен для работников бухгалтерии. Однако материально ответственные лица, которые входят в состав комиссии, имеют право получить на руки копии документа. Бухгалтерия высчитывает убыток, который организация понесла вследствие утраты данных материалов. Естественно, это информация показывается и в налоговом учете.

Образец дефектного акта на списание материалов

Скачать бланк

0 0 голос

Рейтинг статьи

Дефектная ведомость на ремонт автомобиля. Образец, бланк 2020

При поломках различных товарно-материальных ценностей на предприятии, составляется акт дефектовки. Документ необходим для того, чтобы списать средства на восстановление оборудования. Как составляется дефектная ведомость на ремонт автомобиля, на ком лежит ответственность за оформление документа — далее в статье.

Дефектная ведомость — что это и зачем нужна

Дефектная ведомость — первичный документ, который фиксирует изъяны, поломки, брак устройств и материалов, которые используются в работе предприятия.

Чтобы провести ремонт и восстановление оборудования, необходимо соблюсти определенную процедуру, в частности, составление дефектной ведомости.

Дефектовочная ведомость является сопроводительным документом, в который вписываются:

• название и тип оборудования/ материалов;
• повреждения, которые были найдены во время осмотра;
• способы устранения найденных дефектов.

Документ является основанием для написания сметы, по которой выделят средства на ремонт оборудования. Впоследствии, своевременное устранение дефектов и поломок способствует увеличению производительности труда в организации, а также помогает избежать ситуаций, ведущих к угрозе жизни и здоровью сотрудников.

На практике, такой документ составляется на крупных предприятиях, где много товарно-материальных ценностей, которым нужно вести учет.

Кем составляется?

Сначала автомобиль должен осмотреть специалист. Он выявляет дефекты, которые необходимо устранить. Результаты осмотра и сам факт его проведения будут зафиксированы в документе, который и называется дефектная ведомость.

Дефектовку автомобиля составляет специально уполномоченное лицо, работающее в компании, которая будет ремонтировать и улучшать автомобиль. Сотрудник, проводящий осмотр, должен иметь подходящую для этого квалификацию.

Документ заверяется подписью лица, тем самым возлагая на себя ответственность перед своим начальством и налоговой за достоверность информации, изложенной в дефектовке.

Когда составляется дефектовка?

Итак, для того чтобы понять как правильно писать дефектовку, необходимо определиться с тем, какой появился повод для составления документа.

Выделяют следующие ситуации, в которых необходимо составить акт дефектовки:

• Хозяйственный повод. Ситуация предполагает необходимость фиксации дефектов и определения нужных действий для модернизации автомобиля.
• Налоговый повод. Документ необходим для того, чтобы просчитать, насколько эффективными были инвестиции в ремонт. Налоговая инспекция жестко контролирует списание средств на проведение ремонтных работ.
• Уточняющий повод. Этот вид документа составляется в случае, когда необходимо определиться с типом требуемых для проведения работ. К примеру, ремонт, модернизация, усовершенствование, восстановление — это разный тип работ и разная ценовая категория.

Именно поэтому при составлении дефектовки стоит быть особо внимательным, так как необходимо будет выделить разную сумму на ремонтные работы.

На что обратить внимание при составлении ведомости

Дефектовка — это важный документ, составлению которого стоит уделить особое внимание. Ведь в случае возникновения споров, его предоставляют в контролирующие органы и юристам.

При составлении ведомости необходимо обратить внимание на следующие нюансы:

• Прописываются полностью, без сокращений: марка автомобиля, названия деталей, название ремонтной компании;
• К ведомости необходимо приложить все, что относится к приобретению запчастей для ремонта и выполнения работ: документы на приобретение деталей, выполнение отдельного вида работ третьими лицами и т.
  д.;
• Документ необходимо заверить: подписью ответственного лица, руководителя, бухгалтера. Владелец автомобиля также проставляет подпись в качестве подтверждения своего ознакомления с документом;
• В документе не допускаются исправления и ошибки;
• Каждый документ имеет собственный номер, который необходимо зарегистрировать в реестре первичных документов бухгалтерского учета;
• Допускается заполнение документа ручкой синего или черного цвета. Ведомость заполняется от руки.

Образцы документов

Популярные вопросы по статье

Дефектная ведомость на ремонт транспортного средства — первичный документ, который фиксирует изъяны, поломки, брак. 

Дефектовочный акт составляется, если на то есть повод: хозяйственный, налоговый, уточняющий. Другими словами, документ необходимо составить, чтобы определить тип поломки, выделить средства на ремонт и провести анализ целесообразности расходованных средств. 

Дефектовка — это важный документ, составлению которого стоит уделить особое внимание. Ведь в случае возникновения споров, его предоставляют в контролирующие органы и юристам. При наличии ошибок или отсутствии необходимых подписей, он будет считаться недействительным. 

Акт дефектовки. Образец составления и бланк для скачивания 2021 года

Файлы в .DOC:Бланк акта дефектовкиОбразец акта дефектовки

Назначением дефектного акта является фиксация различного рода повреждений и неисправностей с указанием вариантов исправления дефектов.

Когда составляется

Сфера применения актов дефектовки обширна. Так, дефектные акты составляются с целью:

1. установления стоимости восстановительного ремонта автомобилей, пострадавших в ДТП;
2. установления размера страхового возмещения;
3. фиксации повреждений оборудования вследствие неправильного монтажа для последующего направления претензий;
4. фиксации недостатков объекта недвижимости, сдаваемого в эксплуатацию после завершения строительства или капитального ремонта. Об особенностях составления акта ввода объекта в эксплуатацию подробнее рассказано в материале по ссылке;
5. фиксации дефектов имущества, приобретенного по договору купли-продажи;
6. фиксации факта повреждения арендованного имущества и т.д.

Вне зависимости от назначения акта составляется он всегда по результатам осмотра предметов, объектов или оборудования специалистом или экспертом.

Виды актов

Форма акта определяется характером правоотношения, в связи с которым производится осмотр на предмет выявления дефектов. Так, акт о дефектах оборудования составляется в соответствии с Постановлением № 7 Госкомстата РФ от 21.01.2003 года:

• в случаях выявления дефектов оборудования в процессе его монтажа или проведения пусковых или наладочных работ;
• при выявлении дефектов качества основных средств предприятия, установленных в результате проведения инвентаризации.

Акт составляется экспертной комиссией. В акте, помимо констатации факта наличия дефектов, должно содержаться также и заключение о возможности или невозможности исправления этих дефектов.

В случае если исправление будет признано невозможным, в соответствии с Приказом №26 н Минфина РФ от 30 марта 2001 года составляется акт о списании дефектного оборудования.

Акт дефектовки объекта строительства или капитального ремонта составляется в соответствии с требованиями к первичным бухгалтерским документам, установленными ст. 9 Закона РФ «О бухгалтерском учете». В тексте акта должны присутствовать:

• список выявленных дефектов;
• список мер, необходимых для устранения выявленных дефектов.

Акт дефектовки поврежденного в ДТП транспортного средства составляется по результатам проведенного специалистом или экспертом технического осмотра автомобиля. В акте перечисляются все поврежденные узлы и части автомобиля, способы и стоимость восстановления автомобиля или признание факта невозможности его ремонта.

Составление акта

Унифицированной и обязательной к применению формы акта дефектовки не существует. В рамках предприятия бланки дефектных актов разрабатываются самостоятельно и закрепляются в учетной политике организации для целей бухгалтерского учета.

На нашем сайте вы можете скачать бланк дефектного акта, нуждающийся в небольшой индивидуализации в зависимости от вида акта.

Акт дефектации механизмов судна — образец 2021

                               АКТ

                   дефектации механизмов судна

_____________________________           "__" _____________ 20__ г. 

(место проведения дефектации)

Наименование судна _______________________________________________

Номер проекта ____________________________________________________

Судовладелец _____________________________________________________

Мы, ниже подписавшиеся, __________________________________________

__________________________________________________________________

                    (фамилии, и.о., должности)

__________________________________________________________________

__________________________________________________________________

провели дефектацию механизмов.

    В результате  ознакомления с документами осмотра,  испытания в

действии и измерения параметров механизмов установлено  следующее:

год, место и порядковый N последнего среднего ремонта

__________________________________________________________________

__________________________________________________________________

    Техническое состояние механизмов:

по предыдущему  акту освидетельствования (перед дефектацией) _____

по результатам дефектации ________________________________________

    Дефекты, подлежащие устранению, и способы ремонта:

----------T-------------T----------------------------T-----------¬

¦         ¦Наименование ¦    Наименование деталей    ¦  Способ   ¦

¦         ¦ механизмов  ¦    и выявленные дефекты    ¦  ремонта  ¦

+---------+-------------+----------------------------+-----------+

L---------+-------------+----------------------------+------------

                            Заключение

__________________________________________________________________

__________________________________________________________________

    Приложения: таблица  контроля   деталей   двигателя,   таблица

контроля  деталей  передачи,  таблица  контроля  узлов  и  деталей

валопровода, эскизы дефектов. 

Подписи __________________________________________________________

__________________________________________________________________

__________________________________________________________________

                      Заключение инспектора

                   Российского Речного Регистра

    В соответствии    с    результатами    дефектации   механизмов

техническое состояние признается _________________________________

__________________________________________________________________

__________________________________________________________________

__________________________________________________________________

    Объем ремонтных   работ,    определенных    при    дефектации,

согласовывается.

Дополнительные требования ________________________________________

__________________________________________________________________

__________________________________________________________________

Эксперт ____________________________

филиала Российского Речного Регистра

"__" _________________________ 20__ г. 

___________________ __________________

    (подпись)        (фамилия, и.о.)

Дефектный акт: инструкция по составлению

В большинстве случаев к подготовке указанного документа прибегают компании, на балансе которых числится большое количество оборудования, основных и технических средств. В качестве основания для старта работы экспертной комиссии может служить приказ, подписанный директором компании или предприятия.

Для чего нужен дефектный акт

Дефектный акт – основание для решения о списании указанных средств. При проведении инвентаризации специалисты экспертной комиссии в случае обнаружения недочётов вносят сведения об обнаруженных фактах в специальную таблицу. Они же делают выводы относительно возможности или невозможности устранения обнаруженных недочётов. В случаях, если недостатки невозможно исправить, принимается решение о списании техники, оборудования.

В случае неверного составления дефектного акта, это может спровоцировать отказ в его официальном признании в налоговой службе.

В то же время это может повлечь за собой доначисление или увеличение налоговых выплат, а в ряде случаев и к штрафным санкциям.

Как составить дефектный акт

Унифицированной стандартной формы дефектного акта нет, а потому организации могут составлять документ в свободной форе, либо по предварительно установленному шаблону. В большинстве случаев указанный документ представляется в виде таблицы или представляется в форме списка, где отображаются данные об обнаруженных дефектах и возможных исправлениях.

Если документ составляется организацией самостоятельно, его оформляют на специальном бланке, а также на стандартном листике А4. В обязательном порядке в нем должны присутствовать следующие компоненты:

• официальное название предприятия или организации и информация о его руководителе;
• подробное наименование объекта или оборудования, по которому и осуществляется рассматриваемая проверка;
• полный перечень должностных лиц, которые и стали частью экспертной комиссии;
• данные об обнаруженных дефектах;
• указание рекомендаций относительно устранения дефектов или поломок.

Пошаговая инструкция по заполнению дефектного акта

1. В верхней части документа фиксируется дата и номер приказа относительно утверждения формы дефектного акта, которая принята в компании или организации.
2. После указываются достоверные данные о конкретном предприятии: название, организационно-правовая форма, подразделение, где осуществляется проверка и оборудования относительно обнаружения дефектов.
3. Затем указывается фамилия, имя, а также отчество руководителя компании, где и осуществляется инвентаризация имущества, дополнительно устанавливается дата проверки и печать (но это необязательное условие, поскольку ими могут пользоваться даже индивидуальные предприятия).
4. Ниже обозначается название документа, а также номер в соответствии с внутренним документооборотом. После этого указывается дата оформления рассматриваемого документа, а также конкретный адрес, по которому располагается проверяемый объект.
5. На следующем этапе обозначается дата и номер приказа, послуживший основанием для начала работы экспертной комиссии, состав. Специалистов, которые вошли в состав комиссии, необходимо указать с обозначением должности, фамилии, имени и отчества.

1. Затем фиксируются детальные сведения об оборудовании, по отношению к которому проводилась проверка: название, серия, номер и т.п., а также дата производства и ввод в эксплуатацию. Ниже обозначается информация об обнаруженных неисправностях, указываются единицы измерения и количество оборудования.

1. После чего предлагается несколько вариантов по их устранению, а далее, по возможности, то причины, спровоцировавшие поломки.
2. В завершающем разделе дефектного плана члены экспертной комиссии должны в обязательном порядке подтвердить правильность внесенных данных, указав около каждой должности подпись с расшифровкой.

Ориентируясь на данный документ члены комиссии фиксируют решение относительно осуществления восстановительных работ, указывается их полный перечень, а также сметную стоимость, после чего технику и оборудование ремонтируют или восстанавливают. В случае, если кто-либо на предприятии не согласен с доводами или выводами экспертной комиссии, решение может быть обжаловано в судебном порядке.

Раннее обнаружение дефектов (EDD) | | БЕСПЛАТНАЯ демонстрация |

Программный дефект — это кодовая или логическая ошибка, приводящая к сбоям в работе приложения или получению неверных результатов. Для идентификации или обнаружения дефектов на разных этапах жизненного цикла разработки может использоваться ряд методов. Хорошо известно, что чем позже обнаруживаются дефекты, тем дороже их исправление или устранение. Таким образом, организации стремятся выявлять потенциальные дефекты как можно раньше в процессе разработки программного обеспечения.Раннее обнаружение дефектов с помощью статического анализа кода исключает будущие затраты и предотвращает расширение проблемы на этапах производства или внедрения. Преимущества раннего обнаружения дефектов включают:

• Снижает затраты на ремонт и восстановление
• Снижает общие расходы на ADM
• Повышение производительности разработчиков и сотрудников отдела контроля качества
• Снижает бизнес-риски из-за отключений
• повышает безопасность приложений и общее качество кода

Предотвратить проблему всегда лучше, чем ждать, пока она не проявится сама по себе. Чем раньше группа разработчиков сможет выявить недостатки или уязвимости в программном обеспечении, тем меньше будет стоимость проблемы и тем легче будет ее исправить. Раннее обнаружение дефектов с помощью статического анализа кода гарантирует, что конечный продукт будет иметь минимальное количество дефектов или их отсутствие, что обеспечит стабильное развертывание инфраструктуры или выпуск на рынок.

Раннее обнаружение дефектов при тестировании программного обеспечения снижает затраты

Синергетическое сочетание формальных проверок, статического анализа и формального тестирования может обеспечить комбинированный уровень эффективности устранения дефектов 99%.Каперс Джонс

Статический анализ кода возможен сразу после написания кода. Оценка раннего обнаружения дефектов обеспечивает рентабельный и точный подход к созданию безопасного и надежного программного обеспечения. Поскольку недостатки или уязвимости остаются нераспознанными, они создают постоянные расходы в виде затрат на исправление или исправление. Автоматизированное программное обеспечение, использующее статический анализ, дает прямое представление об источнике проблемы и упрощает решение проблем задолго до развертывания.Это резко снижает организационные расходы, увеличивает продуктивность разработчиков и обеспечивает надежную реализацию или выпуск.

CAST AIP обеспечивает раннее обнаружение дефектов

CAST Application Intelligence Platform или AIP — это управляемое предприятием решение для статического и архитектурного анализа, которое оценивает размер, сложность, качество и технические риски на любом этапе жизненного цикла разработки. С AIP ваша организация сможет:

• Выявить ранее дефекты
• Соответствие стандартам архитектуры
• Повышение качества кода
• Снизить риск программного обеспечения
• Минимизация сложности
• Проверка практики кодирования
• Нижний технический долг

AIP — это аналитическое решение, способное оценивать несколько языков и имеющее встроенные знания для выявления недостатков или уязвимостей, существующих на уровнях приложений. Если требуются безопасные, высококачественные и надежные приложения, AIP поможет вам выявить проблемы или области улучшения, чтобы гарантировать достижение этой цели.

Щелкните здесь, чтобы узнать больше о преимуществах раннего обнаружения дефектов AIP!

Расширение данных с помощью GAN для обнаружения дефектов

В машинном обучении недостаточный объем обучающих данных часто снижает производительность алгоритмов классификации. Опыт показывает, что нехватка обучающих данных — это скорее правило, чем исключение, поэтому люди придумали хитроумные методы увеличения данных .

В этом сообщении блога я демонстрирую, как можно создавать новые образы распределения образов с помощью генерирующей состязательной сети ( GAN ). Это может применяться как метод увеличения объема данных для решения таких проблем, как обнаружение дефектов в промышленном производстве.

GAN для увеличения данных

Мы можем использовать увеличение данных, например, слегка повернуть или перевернуть исходные данные для генерации новых обучающих данных. Но, конечно, это не дает нам действительно новых изображений.

GAN, в свою очередь, действительно выводят совершенно новые изображения. Возможно, вы слышали о GAN как о средстве создания поразительно реалистичных поддельных изображений и видео (которые стали вирусными под термином «Deepfake»). Как показывают недавние исследования (например, Antoniou et al., 2017, Wang et al., 2018 и Frid-Adar et al., 2018), они также могут улучшить производительность классификаторов машинного обучения за счет генерации дополнительных обучающих данных.

Промышленные приложения

Подход к расширению данных GAN особенно перспективен, когда мы имеем дело с ограниченными данными обучения.

Представьте, что мы хотим обучить модель машинного обучения выявлению дефектных компонентов во время промышленного производства. Будем надеяться, что дефекты возникают редко; но это также означает, что у нас, вероятно, есть лишь небольшое количество изображений, показывающих типичные дефекты для обучения сети.

Используя GAN, мы можем сгенерировать дополнительные изображения для любого заданного типа дефекта.

Данные

Мы используем базу данных дефектов поверхности NEU, которая содержит 300 изображений царапин на металле, возникших во время производства.

GAN — это метод обучения без учителя, поэтому нам не нужны ярлыки. У нас нет разных типов помеченных изображений, которые мы хотим различать, скорее у нас есть набор немаркированных данных, которые мы пытаемся имитировать.

Сеть

GAN не является отдельной нейронной сетью. Скорее, он объединяет две нейронные сети, которые играют друг с другом в игру. Кратко объясню правила игры.

Как работают GAN

Во-первых, существует дискриминаторная сеть , которая представляет собой простую сверточную нейронную сеть (CNN).Затем у нас есть сеть генератора , которая является более или менее перевернутой CNN. Он получает случайный ввод и создает изображение на выходе из повышающей дискретизации ввода с транспонированными свертками.

Игра проходит следующим образом: Генератор получает случайный ввод и генерирует изображение. Дискриминатор берет поочередно сгенерированные изображения и исходные изображения (не зная, какие из них какие) и пытается предсказать, является ли данное изображение оригинальным или сгенерированным, принимая во внимание только особенности изображения.

Обе сети со временем улучшаются. Дискриминатор пытается отличить реальные изображения от сгенерированных, в то время как генератор стремится обмануть дискриминатор, заставив его думать, что его изображения настоящие.

Формально сети играют в эту игру минимум-максимум:

$$ \ underset {G} {\ min} \ \ underset {D} {\ max} \ V (D, G), $$

$$ V (D, G) = \ mathbb {E} _ {x \ sim p_ {data} (x)} [журнал D (x)] + \ mathbb {E} _ {z \ sim p_z (z)} [журнал ( 1-D (G (z)))]. $$

Здесь z — случайный шум, активирующий генератор G для генерации изображения G (z) . D — это дискриминатор, который предсказывает, является ли изображение реальным или сгенерированным, то есть D (x) — это вероятность того, что x является реальным изображением. p _data — это распределение исходных данных, p _z распределение шума.

Итак, дискриминатор пытается максимизировать свой успех, а генератор пытается минимизировать его. Вот отличная визуализация того, что происходит при обучении GAN.Вы также можете посмотреть это видео:

Конфигурация

Мы используем Python с PyTorch, некоторыми NumPy, Pandas и Matplotlib для визуализации. Для модели мы выбрали следующие конфигурации:

  batch_size = 12
generator_depth = 64
глубина_дискриминатора = 128 функция_потери = nn.BCELoss ()
number_of_epochs = 128
discinator_optimizer = optim.Adam (discinator.parameters (), lr = 0,0004, бета (0,5,0,999))
generator_optimizer = optim.Adam (генератор.параметры (), lr = 0,0001, бета = (0,5,0,999))
  

В следующем блоке кода мы определяем дискриминатор, который получает изображение на входе. Мы определяем последовательность фильтров, которые модель использует для классификации этого входного изображения. Когда мы обучаем его, мы настраиваем эти фильтры, чтобы он учился различать исходные и сгенерированные изображения.

 Дискриминатор класса  (nn.Module):
    '' '
    Дискриминатор, который должен различать изображения набора данных и изображения, созданные генератором.'' '
    def __init __ (self, number_of_gpus):
        super (Дискриминатор, сам) .__ init __ ()
        self.ngpu = number_of_gpus

        self.layer1 = nn.Sequential (
            спектральная_норма (nn.Conv2d (in_channels = 3, out_channels = discinator_depth,
                                    размер_ядра = (4,4), шаг = 2, отступ = 1, смещение = ложь)),
            nn.LeakyReLU (0.2, inplace = True)
        )

        self.layer2 = nn.Sequential (
            спектральная_норма (nn.Conv2d (in_channels = discinator_depth, out_channels = discinator_depth * 2,
                                    размер_ядра = (4,4), шаг = 2, отступ = 1, смещение = ложь)),
            nn.BatchNorm2d (глубина_дискриминатора * 2),
            nn. LeakyReLU (0.2, inplace = True)
        )

        self.layer3 = nn.Sequential (
            спектральная_норма (nn.Conv2d (in_channels = discinator_depth * 2, out_channels = discinator_depth * 4,
                                    размер_ядра = (4,4), шаг = 2, отступ = 1, смещение = ложь)),
            nn.BatchNorm2d (глубина_дискриминатора * 4),
            nn.LeakyReLU (0.2, inplace = True)
        )

        self.layer4 = nn.Sequential (
            спектральная_норма (nn.Conv2d (in_channels = discinator_depth * 4, out_channels = discinator_depth * 8,
                                    размер_ядра = (4,4), шаг = 2, отступ = 1, смещение = ложь)),
            nn.BatchNorm2d (глубина_дискриминатора * 8),
            nn.LeakyReLU (0.2, inplace = True)
        )

        self.layer5 = nn.Sequential (
            спектральная_норма (nn.Conv2d (in_channels = discinator_depth * 8, out_channels = discinator_depth * 16,
                                    размер_ядра = (4,4), шаг = 2, отступ = 1, смещение = ложь)),
            nn. BatchNorm2d (глубина_дискриминатора * 16),
            nn.LeakyReLU (0.2, inplace = True)
        )

        self.output_layer = nn.Sequential (
            nn.Conv2d (in_channels = discinator_depth * 16, out_channels = 1,
                                    kernel_size = (4,4), stride = 1, padding = 0, bias = False),
            nn.Сигмовидная ()
        )


    def forward (self, input_image):

        layer1 = self.layer1 (input_image)
        слой2 = self.layer2 (слой1)
        слой3 = self.layer3 (слой2)
        layer4 = self.layer4 (layer3)
        layer5 = self.layer5 (слой4)
        вернуть self.output_layer (layer5)

  

Генератор имеет такие же фильтры, как и дискриминатор, только наоборот. Вместо того, чтобы смотреть на изображения для обнаружения закономерностей, он возвращает изображения на основе шаблона, который мы научили его рисовать.Входные данные — это набор случайных чисел, которые активируют эти фильтры для рисования изображения.

  Генератор класса (nn. Module):
    '' '
    Генераторная сеть. В основном это обратный дискриминатор со случайным входным шумом, который выводит изображение.
    '' '
    def __init __ (self, number_of_gpus):
        super (Генератор, сам) .__ init __ ()
        self.ngpu = number_of_gpus

        self.layer1 = nn.Sequential (
            nn.ConvTranspose2d (in_channels = 100, out_channels = generator_depth * 16,
                               kernel_size = (4,4), stride = 1, padding = 0, bias = False),
            nn.BatchNorm2d (num_features = generator_depth * 16),
            nn.ReLU (inplace = Истина)
        )

        self.layer2 = nn.Sequential (
            nn.ConvTranspose2d (in_channels = generator_depth * 16, out_channels = generator_depth * 8,
                               размер_ядра = (4,4), шаг = 2, отступ = 1, смещение = ложь),
            nn.BatchNorm2d (num_features = глубина_генератора * 8),
            nn.ReLU (inplace = Истина)
        )

        self.layer3 = nn.Sequential (
            nn. ConvTranspose2d (in_channels = generator_depth * 8, out_channels = generator_depth * 4,
                               размер_ядра = (4,4), шаг = 2, отступ = 1, смещение = ложь),
            nn.BatchNorm2d (num_features = глубина_генератора * 4),
            nn.ReLU (inplace = Истина)
        )

        self.layer4 = nn.Sequential (
            nn.ConvTranspose2d (in_channels = generator_depth * 4, out_channels = generator_depth * 2,
                               размер_ядра = (4,4), шаг = 2, отступ = 1, смещение = ложь),
            nn.BatchNorm2d (num_features = generator_depth * 2),
            nn.ReLU (inplace = Истина)
        )

        self.layer5 = nn.Sequential (
            nn.ConvTranspose2d (in_channels = generator_depth * 2, out_channels = generator_depth,
                               размер_ядра = (4,4), шаг = 2, отступ = 1, смещение = ложь),
            nn.BatchNorm2d (num_features = generator_depth),
            nn.ReLU (inplace = Истина)
        )

        self.output_layer = nn. Sequential (
            nn.ConvTranspose2d (in_channels = generator_depth, out_channels = 3,
                               размер_ядра = (4,4), шаг = 2, отступ = 1, смещение = ложь),
            nn.Tanh ()
        )


    def forward (self, input_noise):

        layer1 = self.layer1 (input_noise)
        слой2 = self.layer2 (слой1)
        слой3 = self.layer3 (слой2)
        layer4 = self.слой4 (слой3)
        layer5 = self.layer5 (слой4)
        вернуть self.output_layer (layer5)
  

Обучение

Мы можем разделить обучение на три части.

Обучение дискриминатора на реальных изображениях:

  discinator.zero_grad ()

предсказание = дискриминатор (пакет)

label_for_dataset_images = torch.ones ((batch_size,), device = device) .view (-1)

loss_discriminator = функция_потери (prediction.view (-1), labels_for_dataset_images)
loss_discriminator.назад ()
  

Обучение дискриминатора на сгенерированных изображениях от генератора:

  random_noise = torch. randn (batch_size, 100,1,1, device = device)
created_image = генератор (random_noise)

label_for_generated_images = torch.zeros (np.prod (prediction.size ()), device = device)

предсказание = дискриминатор (created_image.detach ())

loss_generator = функция_потери (прогноз.просмотр (-1), метки_для_генерированных_изображений)
loss_generator.backward ()

discinator_optimizer.шаг ()
  

  generator.zero_grad ()

предсказание = дискриминатор (сгенерированное_изображение) .view (-1)

loss_generator = loss_function (предсказание, метки_для_данных_изображений)
loss_generator.backward ()

generator_optimizer.step ()
  

Результаты

Мы просто регенерируем изображения из набора данных?

Если генератор переоборудован, мы могли бы получить изображения, которые очень похожи или даже почти такие же, как изображения из набора данных.Это, конечно, не тот результат, которого мы хотим. Поэтому мы проверяем, насколько наши сгенерированные изображения похожи на изображения в наборе данных.

Я использую подход k-ближайшего соседа. Это алгоритм классификации, который выполняет поиск «ближайших» изображений из изображения, которое он хочет классифицировать, среди всех изображений в наборе данных.

В нашем случае вычисление расстояния означает рассмотрение каждого пикселя как измерения, а затем просто вычисление евклидова расстояния между этими (128×128) -мерными изображениями.

Давайте посмотрим на ближайшие или наиболее похожие изображения из исходного набора данных для некоторых из наших сгенерированных изображений:

  def euclidean_distance (a, b):
    '' '
    Вычисляет эвклидово расстояние двух тензоров резака одинакового размера.
    '' '
    вернуть torch.sqrt (((a - b) ** 2) .sum ())


def get_k_nearest_samples (изображение, k):
    '' '
    Ищет k-ближайшие выборки в наборе данных данного изображения на основе евклидова расстояния.
    '' '
    return np.argsort ([euclidean_distance (image [0] [0], sample [0] [0]) для образца в наборе данных]) [: k]
  

Изображения похожи на изображения набора данных, но не слишком похожи, поэтому генератор не переоснащен.

Заключение

Генеративная состязательная сеть действительно научилась генерировать новые изображения из заданного распределения данных: они действительно новые, потому что они не просто копии исходных изображений, и их все еще нельзя отличить от исходных. . Таким образом, мы могли бы использовать эти недавно созданные изображения для обучения модели обнаружения или классификации дефектов.

Конечно, на практике вы всегда должны дважды проверять, действительно ли созданные GAN образы положительно влияют на производительность модели.Это может быть не всегда.

Вместе с тем существует множество потенциальных вариантов использования GAN (не только) в промышленном производстве. В связи с текущим исследовательским интересом к GAN, мы очень скоро узнаем много нового о том, когда и как их использовать.

Наконец, небольшое предупреждение: настройка GAN довольно утомительна, а небольшие изменения могут привести к искажению результатов. Более того, их обучение — дорогостоящая задача, потому что вам нужно обучать две сети одновременно. Без мощного графического процессора далеко не уедешь.

Обеспечение качества »Дефекты в контексте инженерии качества

Для большинства организаций, занимающихся разработкой программного обеспечения, обеспечение качества означает устранение дефектов. Три основных способа работы с дефектами включают:

1) Предотвращение дефектов
2) Обнаружение и устранение дефектов
3) Локализация дефектов.

Предотвращение дефектов посредством блокировки ошибок или удаления источника ошибок: Эти действия по обеспечению качества предотвращают внедрение определенных типов ошибок в программное обеспечение.Поскольку ошибки — это отсутствующие или неправильные действия человека, которые приводят к внедрению ошибок в программные системы, мы можем напрямую исправить или заблокировать эти действия или устранить их первопричины. Следовательно, предотвращение дефектов может осуществляться двумя общими способами:

— Устранение определенных источников ошибок, таких как устранение двусмысленностей или исправление неправильных представлений людей, которые являются первопричинами ошибок.

— Предотвращение или блокировка сбоев путем прямого исправления или блокировки этих недостающих или неправильных действий человека.Эта группа методов разрушает причинно-следственную связь между источниками ошибок и сбоями за счет использования определенных инструментов и технологий, соблюдения определенных стандартов процессов и продуктов и т. Д.

Уменьшение дефектов за счет обнаружения и устранения неисправностей: Эти альтернативы QA обнаруживают и устраняют определенные неисправности после того, как они были введены в программные системы. Фактически, большинство традиционных мероприятий по обеспечению качества попадают в эту категорию. Например,

— Инспекция непосредственно обнаруживает и удаляет ошибки в программном коде, конструкции,
— Тестирование удаляет ошибки на основе соответствующих наблюдений за отказами во время выполнения программы и т. Д.

Различные другие средства, основанные либо на статическом анализе, либо на наблюдениях за динамическими исполнениями, могут применяться для уменьшения количества ошибок в программной системе.

Мы используем обнаружение и удаление дефектов для общей концепции и действий, связанных с тем, что многие люди обычно называют «отладкой».

Остальная часть статьи будет продолжена после рекламы ниже:

Рекламные ссылки:

Когда речь идет о конкретных действиях, связанных с «отладкой», мы указываем на особенности, используя более точно определенные термины, в том числе,

— Конкретные действия, связанные с обнаружением дефектов, включая тестирование, проверку и т. Д.
— Конкретные последующие действия после обнаружения дефекта, включая диагностику дефекта, анализ, исправление и повторную верификацию.

Сдерживание дефектов за счет предотвращения и локализации отказов: Эти меры по сдерживанию сосредоточены на сбоях, либо локализовав их в локальных областях, чтобы пользователи не наблюдали глобальных сбоев, либо ограничивая ущерб, причиненный сбоями программной системы. Следовательно, локализация дефектов может осуществляться двумя способами:

— Некоторые альтернативы обеспечения качества, такие как использование методов отказоустойчивости, нарушают причинно-следственную связь между отказами и отказами, так что локальные отказы не вызывают глобальных отказов, таким образом «допуская» эти локальные отказы.

— Связанное расширение отказоустойчивости — это меры по предотвращению катастрофических последствий, таких как смерть, телесные повреждения и серьезный ущерб собственности или окружающей среде в случае сбоев. Например, локализация отказов для программного обеспечения управления в реальном времени, используемого в ядерных реакторах, может включать бетонные стены для окружения и удержания радиоактивного материала в случае расплавления реактора из-за сбоев программного обеспечения, чтобы предотвратить нанесение ущерба окружающей среде и здоровью людей.

Различные альтернативы обеспечения качества и связанные с ними методы могут использоваться в согласованных усилиях для эффективного устранения дефектов и обеспечения качества программного обеспечения.В процессе работы с дефектами могут проводиться различные прямые измерения дефектов и другие косвенные измерения качества (используемые в качестве показателей качества), часто формирующие многомерное измерительное пространство, называемое профилем качества. Эти результаты измерений необходимо анализировать с использованием различных моделей, чтобы обеспечить оценку качества и обратную связь для всего процесса разработки программного обеспечения.

В более широком смысле, инженерию качества можно рассматривать как управление дефектами. Помимо выполнения запланированных мероприятий по обеспечению качества, инженерия качества также включает:

— планирование качества до выполнения конкретных мероприятий по обеспечению качества,
— измерение, анализ и обратная связь для мониторинга и контроля мероприятий по обеспечению качества

В этом отношении большую часть планирования качества можно рассматривать как оценку и планирование ожидаемых дефектов.Большая часть отзывов предоставляется в виде различных оценок и прогнозов качества, связанных с дефектами.

Обнаружение дефектов

— Перевод на французском языке — Примеры английского

Ces examples peuvent contenir des mots vulgaires liés à votre recherche

Примеры peuvent contenir des mots familiers liés à votre recherche

эффективная фаза обнаружение дефектов система и метод

дефектоскоп устройство канавок гофрированного картона

Контроллер отслеживает и интерпретирует сгенерированный сигнал тока детектора, чтобы повлиять на обнаружение дефекта .

Диспетчер контроля и интерпретация сигнала детектирования генерации модификатора обнаружения дефектов .

который сравнивает обнаружение дефекта индекс , выбранный схемой сравнения / выбора

использование электронной спекл-интерферометрии для обнаружения дефектов в готовых устройствах

системы и методы для средств массовой информации обнаружение дефектов

инфракрасный прибор NDI для обнаружения мелких дефектов

инфракрасная система обнаружения дефектов и метод оценки порошковых металлических брикетов

Благодаря 100-процентному обнаружению дефектов и возможности контролировать цвет в реальном времени, отходы минимальны. Быстрая переналадка.

100% от обнаружение дефектов и возможности наблюдения за временем в реальном времени, как минимум с устранением дефектов.

Оптимизация разрыва: новая концепция Weinig максимально увеличивает обнаружение дефектов

QuadTech наилучшим образом соответствовала нашим требованиям с точки зрения контроля качества и обнаружения дефектов .

QuadTech адаптируется к другим устройствам для контроля качества и определения дефектов .

Таким образом, возникновение псевдодефектов может быть подавлено, и обнаружение дефекта может выполняться с высокой точностью.

Ainsi, в последнее время псевдо-дефекты и обнаружение дефектов peut être réalisée avec une grande précision.

Оптимальная конфигурация апертуры определяется на основе определенной характеристики обнаружения дефектов для каждого положения апертуры.

Оптимальная конфигурация поворота определяется на основе обнаружения дефектов , определяющих изменение положения.

Системы и способы в соответствии с различными вариантами осуществления могут обеспечивать всестороннюю проверку стирания и обнаружение дефекта в энергонезависимой полупроводниковой памяти.

Изобретения, связанные с системами и процессами, которые обеспечивают постоянную проверку и исчерпывающую проверку удаления, , обнаружение дефектов в памяти полупроводников, не летучих.

В соответствии с одним вариантом осуществления системы устройство обнаружения дефектов функционально расположено относительно ползуна и используется для первого обнаружения неоднородности перед ее полированием.

Набор режимов реализации системы, одежда , обнаруживающая дефект , представляет собой функциональную площадку для взаимодействия с тампоном и использует ее в работе, чтобы определить нерегулярное состояние брюнисажа.

Система проверки полотна может предпочтительно применять различные специфические для конкретного приложения рецепты обнаружения дефектов в зависимости от того, является ли данная аномалия повторяющейся или случайной аномалией.

Система проверки бэнда-аппликации, предварительная проверка, обнаружение дефектов специальное приложение в функции точки наблюдения, которая обнаруживает аномалию, не обнаруживающую аномалий.

Вышеупомянутое устройство для обнаружения дефектов может использоваться для обнаружения трещин и участков с недостаточной прочностью полотна.

Le dispositif de détection de défaut présenté ci-dessus peut être utilisé pour détecter des fissures et des party manquant de résistance de la bande.

Способ обнаружения дефекта сварного шва включает определение пропорции пикселей и определение формы изображения.

Изобретение касается процесса обнаружения дефекта кордона воды, который включает определение пропорции пикселей и определение формы изображения.

Средство обнаружения дефектов (30) обнаруживает дефекты в электронном компоненте (D) по результатам визуализации.

Мой номер обнаружение дефекта (30) Детектор дефекта в электронном композиционном материале (D) в части результатов реализации изображения.

процессор коррекции изображения снабжен линией обнаружения дефекта секции

обработчик коррекции изображения, составленный для суивных элементов: раздел , обнаружение линии

Обнаружение дефектов взлетно-посадочной полосы в аэропортах — Deep Systems / Artificial Intelligence Company

В сотрудничестве с

О проекте

Задача

Обнаружение трещин и других скрытых дефектов на поверхности аэродрома.

Решение

• Сделано программное обеспечение для сборки обучающего набора
• Torch и модель на основе CUDA
• Веб-панель управления кластером GPU

Мелкие дефекты, большие проблемы

Регулярная проверка взлетно-посадочной полосы и прилегающей территории на предмет трещин и других дефектов — важная часть жизни аэропорта. Такие проблемы следует выявлять на первом этапе их возникновения, так как более глубокое разрушение может привести к авариям, что недопустимо при непрерывном пассажирском движении.

На первый взгляд может показаться, что задача поиска дефектов на взлетно-посадочной полосе идентична задаче поиска дефектов на дорогах России. Сходство определенно есть: в конечном итоге в обоих случаях работа сводится к поиску проблем на дорожном покрытии. Однако задача аэропорта осложняется несколькими факторами:

	Обычная дорога	Взлетно-посадочная полоса
Поверхность	Асфальт	Бетонные плиты
Угол съемки	30 °	90 °
Разрешение фото	1400 × 1400 пикселей	16 000 × 16 000 пикселей
Дефекты	Отверстия, пятна, трещины	Микротрещины
Размер дефекта	5-200 см
Важность	Средний	Высокая

Таблица 1. Сравнение задач по поиску дефектов на штатной дороге и поле аэропорта

Из таблицы выше видно, что размер интересующих нас дефектов намного меньше, чем на обычных дорогах. Это создает дополнительные проблемы не только в работе по подготовке обучающей выборки, но и увеличивает вычислительную сложность.

Рис 1. Сравнение разрешения изображений

Модель

Для поиска действительно мелких дефектов мы разработали специальную конфигурацию нейронной сети с высокой точностью.Конечно, повышение точности обработки увеличивает время выполнения программы и количество шума. Есть две задачи: увеличить скорость обработки и убрать из результатов посторонние шумы.

Рис 4. Внимательно посмотрите

Нам удалось сократить время выполнения на несколько порядков за счет использования графического процессора NVidea за счет использования технологии CUDA, позволяющей передавать вычисления с CPU на GPU. Этот метод позволяет нам распараллеливать вычисления в тысячах параллельных потоков.

		Ядра	Производительность
	процессор	1-8
	графический процессор (CUDA)	3000

Таблица 2.Сравнение задач по поиску дефектов на штатной дороге и поле аэропорта

Длина волны и обнаружение дефектов

Длина волны и обнаружение дефектов

При ультразвуковом контроле инспектор должен принять решение о частоте датчика, который будет использоваться. Как мы узнали на предыдущей странице, изменение частоты при фиксированной скорости звука приведет к изменению длины волны звука. Длина волны используемого ультразвука существенно влияет на вероятность обнаружения неоднородности. Общее практическое правило состоит в том, что неоднородность должна быть больше половины длины волны, чтобы иметь разумные шансы на обнаружение.

Чувствительность и разрешение — это два термина, которые часто используются в ультразвуковом контроле для описания способности метода обнаруживать дефекты. Чувствительность — это способность находить небольшие неоднородности. Чувствительность обычно увеличивается с увеличением частоты (более коротких длин волн). Разрешение — это способность системы обнаруживать неоднородности, которые расположены близко друг к другу в материале или расположены вблизи поверхности детали.Разрешение также обычно увеличивается с увеличением частоты.

Частота волны также может отрицательно повлиять на возможность проверки. Следовательно, выбор оптимальной частоты проверок часто включает в себя поддержание баланса между благоприятными и неблагоприятными результатами выбора. Перед выбором частоты проверки следует учитывать структуру и толщину зерен материала, а также тип, размер и вероятное местоположение несплошностей. По мере увеличения частоты звук имеет тенденцию рассеиваться от крупной или мелкозернистой структуры и от мелких дефектов в материале.Литые материалы часто имеют крупное зерно и другие источники звука, которые требуют использования более низких частот для оценки этих продуктов. Кованые и кованые изделия с направленной и мелкозернистой структурой обычно можно контролировать с помощью высокочастотных преобразователей.

Поскольку большее количество предметов в материале может рассеивать часть звуковой энергии на более высоких частотах, проникающая способность (или максимальная глубина в материале, на которой могут быть обнаружены дефекты) также уменьшается. Частота также влияет на форму ультразвукового луча.Расхождение луча или отклонение луча от центральной оси преобразователя и то, как на него влияет частота, будет обсуждаться позже.

Следует отметить, чтобы не вводить в заблуждение, что ряд других переменных также влияет на способность ультразвука обнаруживать дефекты. К ним относятся длина импульса, тип и напряжение, приложенное к кристаллу, свойства кристалла, материал подложки, диаметр преобразователя и схема приемника прибора.