До активного внедрения технологий машинного зрения и искусственного интеллекта (ИИ) доминирующими подходами в юстировке были ручная настройка с использованием контрольных приборов (автоколлиматоров, интерферометров) и классические алгоритмы автоматической подстройки по заранее рассчитанным математическим моделям. Однако эти методы требуют детального предварительного моделирования искажений и не всегда эффективны в условиях непредсказуемых производственных отклонений. Прорыв в области глубокого обучения и компьютерного зрения в последние годы позволил перевести процессы сборки и юстировки на качественно новый уровень автоматизации, обеспечив возможность работы с микро- и наноразмерными объектами без постоянного участия человека [1, 2].

Ключевым преимуществом нейросетевых подходов является их способность работать в условиях априорной неопределённости, когда точная математическая модель системы неизвестна или слишком сложна для практического использования. Искусственный интеллект не просто выполняет поиск экстремума сигнала по заранее заданному алгоритму — он обучается на реальных данных, выявляет скрытые закономерности и может предсказывать оптимальные настройки, недоступные для классических градиентных методов [1].

Первое и наиболее развитое направление — автоматическая активная юстировка оптических компонентов. В этой области особенно показателен пример разработки компании Physik Instrumente (Германия) — системы F-141 PINovAlign, которая на базе встроенных алгоритмов машинного обучения выполняет многокоординатную юстировку волоконных массивов и фотонных интегральных схем в 4–6 степенях свободы [3].

Второе направление — нейросетевая калибровка измерительных оптических систем. Как отмечают исследователи Томского университета систем управления и радиоэлектроники, нейросетевой подход позволяет выполнять калибровку оптических измерительных систем даже при немонотонных и нелинейных характеристиках преобразователей, где классические методы калибровки оказываются малоэффективными [4].

Третье направление — автоматический оптический контроль в процессе сборки. В рамках европейского проекта AI-PRISM разработана полуавтоматическая сборочная станция с ИИ-модулями для автоматического позиционирования чипов и обнаружения дефектов при сборке полупроводниковых фотонных компонентов. Результаты тестирования показали снижение когнитивной нагрузки и повышение удобства работы с системой [5].

Четвёртое направление, набирающее силу в последние годы — автоматическая юстировка с использованием методов обучения с подкреплением (Reinforcement Learning). Согласно результатам, представленным в работе сотрудников Ганноверского университета, RL-алгоритмы могут обучаться исключительно в пространстве пикселей выходного сигнала, полностью исключая необходимость разработки экспертных правил юстировки и сложных математических моделей [6].

Несмотря на очевидные успехи, внедрение ИИ в серийное производство оптико-электронных приборов сталкивается с рядом проблем. Прежде всего, это требовательность к обучающим данным: нейросети нуждаются в больших размеченных наборах «плохая юстировка — хорошая юстировка», получение которых на реальном производстве может быть трудозатратно. Частично проблему решают методы генерации синтетических данных, активно разрабатываемые, в частности, в Ганноверском университете [6].

Вторая проблема — «чёрный ящик»: многие нейросетевые решения не объясняют ход своих рассуждений. Для оборонной и аэрокосмической промышленности, где критична сертификация оборудования, это серьёзный барьер.

Третья проблема лежит на стыке технологий и экономики: мелкосерийное и штучное производство часто делает неоправданно дорогой полную роботизацию процессов юстировки. Выходом может стать частичная автоматизация — гибридные системы, где оператору ассистирует ИИ, подсказывая направление регулировок и контролируя качество [2, 5].

Таким образом, методы искусственного интеллекта и машинного обучения становятся критически важным инструментом в процессах сборки и юстировки современных оптико-электронных приборов. Нейросетевые алгоритмы позволяют автоматизировать многокоординатную юстировку с микро- и нанометровой точностью [3], калибровать измерительные каналы при немонотонных характеристиках [4], а также ассистировать оператору при сборке фотонных интегральных схем [5]. Дальнейшее развитие нейросетевых технологий будет способствовать повышению точности, снижению себестоимости и масштабируемости производства оптической продукции — от мелкосерийных научных приборов до массовой потребительской электроники [1, 2].

Литература:

1. Uddin S. Z., Vaidya S., et al. AI-Driven Robotics for Optics // arXiv:2505.17985. 2025. URL: https://arxiv.org/abs/2505.17985 (дата обращения: 18.05.2026).
2. Risbridger D., Robb D. A., et al. Framework for the Adoption of Automation in the Manufacture of Optical Systems // Optica Design and Fabrication Congress 2025. 2025.
3. Physik Instrumente (PI). F-141 PINovAlign Photonics Alignment System // PI USA. 2025. URL: https://www.pi-usa.us/en/products/photonics-alignment-solutions/ (дата обращения: 18.05.2026).
4. Замятин Н. В., Смирнов Г. В., Маковкин В. И. Нейросетевая калибровка датчиков для технологий микро- и наноэлектроники // Успехи кибернетики. 2022. Т. 3. № 3. С. 74–82.
5. Kołcon T., Goławski K. AI and Human-Robot Collaboration for Sustainable Microrobotic Assembly in Semiconductor Manufacturing // AI-PRISM Project. 2025. URL: https://aiprism.eu/ai-and-human-robot-collaboration-for-sustainable-microrobotic-assembly-in-semiconductor-manufacturing/ (дата обращения: 18.05.2026).
6. Fritze A. L., Overmeyer L. Investigations into the Use of Synthetic Image Data for the Automated Active Alignment of Micro-Optics // PhoenixD. 2025. URL: https://www.phoenixd.uni-hannover.de/ (дата обращения: 18.05.2026).