Неразрушающий контроль — это диагностика, позволяющая выявлять дефекты в изделиях без их повреждения. Такие технологии критически важны в производстве, где ошибки обходятся дорого, а простои недопустимы. Сегодня современные методы неразрушающего контроля проходят цифровую трансформацию: возрастает точность, скорость, а в работу все чаще вовлекается искусственный интеллект.

В статье разбираем, как меняются технологии неразрушающего контроля, какие инновации уже применяются в промышленности и как цифровизация помогает повышать качество неразрушающего контроля на предприятиях.

Цифровое зрение в службе контроля

Одно из ключевых направлений цифровизации — применение систем машинного зрения. Камеры в УФ и ИК спектре, 3D-сканеры и фоточувствительные сенсоры, подключенные к специализированному ПО, позволяют выявлять мельчайшие дефекты еще на ранних стадиях производства. Эта технология позволяет:

• круглосуточно контролировать качество без участия оператора;

• выявлять дефекты в горячих и труднодоступных зонах;

• ускорить и упростить работу за счет автоматической классификации отклонений.

Компьютерное зрение — это не просто технология неразрушающего контроля, а полноценный инструмент повышения эффективности производства. Например, его внедрение на участке горячей прокатки позволило сократить количество брака и убрать необходимость ручной корректировки в условиях высоких температур.

Искусственный интеллект в диагностике

Современные технологии неразрушающего контроля включают ИИ. Программные решения способны в реальном времени распознавать и классифицировать дефекты размером от 0,1 мм с точностью до 98%, при этом используя всего лишь обычную камеру и обученную нейросеть. Такие системы не просто фиксируют повреждения, но и анализируют геометрию, форму и динамику развития дефектов, что значительно повышает качество неразрушающего контроля и минимизирует ошибки.

Примером может служить система искусственного анализа (СИА), разработанная Университетом Иннополис и внедренная компанией «Газстройпром» для диагностики газопровода «Белогорск–Хабаровск». Она классифицирует дефекты и рассчитывает геометрию повреждений, заменяя ручную проверку и ускоряя реакцию на потенциальные риски.

Еще один интересный опыт у Иркутского национального исследовательского технического университета (ИРНИТУ). Там создали нейросетевую программу, которая использует обычную видеокамеру. При наведении камеры система автоматически определяет местоположение, тип и количество дефектов в авиационных деталях. Пригодность изделия отображается индикаторами: зеленым — если все в порядке, красным — если обнаружена проблема. Такой подход может быть адаптирован и для машиностроения.

Промышленная диагностика без участия человека

Ученые Московского авиационного института (МАИ) разработали решение для считывания показаний с промышленных приборов с помощью умных камер на дронах. В рамках проекта по диагностике оборудования на ТЭЦ была создана нейросеть, способная распознавать дефекты в трубах. Для ее обучения исследователи сгенерировали искусственный набор данных, включая изображения манометров, чтобы преодолеть дефицит реальных примеров. Результат — быстрая и точная диагностика без участия человека.

А в Пермском политехе (ПНИПУ) создали полноценный программный комплекс на основе ИИ для анализа снимков, полученных с БПЛА. Алгоритмы фильтрации сравнивают изображения и выделяют только подозрительные участки, передавая их оператору. Это позволяет исключить ложные срабатывания и экономит время, ранее тратимое на ручную обработку данных. Разработка университета уже прошла испытания на реальных промышленных объектах.

Эти разработки можно использовать для контроля протяженных объектов, например, трубопроводов или ЛЭП. Беспилотники с интеллектуальными камерами делают снимки инфраструктуры, передают изображения в облако, где их анализирует обученная нейросеть. Такой подход позволяет контролировать объекты и реагировать на изменения максимально оперативно. Если раньше на это уходили часы работы специалистов, теперь достаточно одного пролета дрона.

Перспективы развития

Сфокусированное развитие технологий неразрушающего контроля открывает для предприятий возможности новой эффективности. В ближайшие годы можно ожидать:

• более широкого внедрения ИИ для анализа и предиктивной аналитики;

• появления универсальных платформ, объединяющих разные виды неразрушающего контроля в единую цифровую систему;

• развития технологий дополненной реальности для визуализации дефектов в полевых условиях;

• стандартизации интерфейсов и интеграции НК в MES- и ERP-системы предприятий.

Также активно развиваются современные неразрушающие методы контроля, где важен не просто факт наличия дефекта, а его поведение в динамике. Это означает переход от точечной оценки к полноценной диагностической картине.

Вывод

Цифровизация неразрушающего контроля уже изменила подход к качеству, скорости и надежности диагностики. Методы становятся умнее, точнее и доступнее. ИИ, компьютерное зрение, беспилотники — все это уже не технологии будущего, а повседневные рабочие инструменты. Те предприятия, кто первыми адаптирует технологии неразрушающего контроля, получат не просто конкурентное преимущество, а надежную защиту от производственных рисков и издержек.