Ученые МАИ предложили усовершенствованный метод неразрушающего контроля композитов

Ученые Московского авиационного института представили метод обнаружения трещин и расслоений в композиционных материалах с использованием компьютерного зрения. Алгоритм анализирует снимки, полученные с помощью рентгеновского 3D-сканирования и электронного микроскопа, и автоматически находит дефекты без участия человека.

«Композитные материалы сегодня широко применяются в авиа- и ракетостроении благодаря высокой прочности при малом весе, однако даже крошечные дефекты — пустоты, трещины, места отслоения волокна от основы — могут снижать надежность конструкций. Раньше поиск таких дефектов требовал ручной обработки снимков и занимал дни, а иногда и недели. Наша методика меняет этот подход: мы объединяем данные двух видов сканирования и анализируем их единым алгоритмом, который сам находит проблемные зоны», — рассказал ведущий инженер лаборатории «Прочность» Центра композиционных конструкций МАИ Константин Шрамко.

Методика включает три этапа. Сначала проводится объемное 3D-сканирование образца, программа находит внутренние пустоты, трещины и зоны расслоения. Затем алгоритм детально изучает снимки найденных зон риска, полученных с помощью электронного микроскопа, уточняя их размер, форму и расположение. На завершающем этапе все данные объединяются в единую цифровую модель материала, которая показывает не только где находится дефект, но и как он мог возникнуть.

Разработка обрабатывает данные в тысячи раз быстрее человека, видит дефекты размером менее тысячной доли миллиметра и воссоздает полную 3D-картину дефекта.

«Мы уже протестировали методику на образцах угле- и стеклопластиков, которые используются в деталях летательных аппаратов. Результаты показали высокую точность и стабильность работы алгоритма. Следующий шаг — внедрение технологии в системы контроля качества на производстве и адаптация под требования авиационной сертификации», — рассказал Константин Шрамко.

В лаборатории «Прочность» МАИ продолжается доработка программы и расширение базы данных для обучения алгоритма. Первые испытания технологии на партнерских предприятиях авиационной отрасли начнутся в этом году.

А у вас есть интересные новости? Поделитесь с нами своими разработками, и мы расскажем о них всему миру! Ждем ваши идеи по адресу news@3Dtoday.ru