南乌拉尔国立大学的科学家开发了一个软件包来检测透明产品中的结构缺陷。第一次实验是在高压电线上使用的玻璃绝缘子上进行的。该技术可用于任何生产复杂形状玻璃产品的企业，并且可以在不受外部破坏性影响的情况下评估其质量。
在工业中，有检测平板压延玻璃缺陷的方法，例如手机屏幕、展示柜，当光线折射时，所有缺陷都会被检测到。这些方法不适用于曲面。
“很难注意到复杂透明产品的损坏，”南乌拉尔国立大学应用数学与编程系高级讲师 拉基米尔·苏林说。“首先，如果光线从侧面落下，眩光会干扰。而当光线从下方照射时，对比度会下降。此外，复杂物体具有不同的图案和纹理，可能会被误认为是缺陷。我们开发的独特之处在于，我们创建了一种基于神经网络的算法，可以增加对比度并搜索物体中不寻常的内含物。”
在工作的第一阶段，研究人员训练神经网络算法来检测几毫米大小的可见缺陷。该项目的进一步发展是使用傅里叶图像来检测几分之一毫米大小的缺陷，甚至是肉眼看不见的瑕疵。
“如果我们让光线穿过一个物体，它们会以某种方式被缺陷折射。缺陷越小，折射越强，”光信息学系研究生基里尔·别洛夫解释说。“我们将利用这一特性获得具有缺陷的复杂形状透明物体的傅里叶图像。通过研究此类傅立叶图像的特征，我们想证明透明物体中的小缺陷可以用类似的方式检测出来，而不管其几何形状有多复杂。”
