МАИ разработал ИИ для поиска микротрещин в авиакомпозитах
Московский авиационный институт сообщил о разработке системы компьютерного зрения для автоматического поиска дефектов в композитных материалах, которые применяют в авиационной и ракетной технике. Решение анализирует данные рентгеновского 3D-сканирования и электронной микроскопии, после чего собирает результаты в единую цифровую модель. В институте утверждают, что это сокращает контроль качества с дней и недель до нескольких минут.
Система ищет пустоты, трещины и расслоения без ручного просмотра массивов изображений. Сначала алгоритм выделяет внутренние дефекты по данным объёмного сканирования, затем уточняет их форму, размеры и координаты по снимкам электронного микроскопа. По данным разработчиков, метод распознаёт повреждения размером меньше одной тысячной миллиметра.
Испытания провели на образцах углепластиков и стеклопластиков, которые используют в элементах летательных аппаратов. В МАИ заявили, что алгоритм показал устойчивую работу и высокую точность. Отдельный эффект даёт совмещение двух методов неразрушающего контроля: система не только отмечает проблемный участок, но и помогает понять, на каком этапе мог возникнуть дефект.
Для авиапрома это прикладная задача, а не лабораторное упражнение. Композиты занимают около половины массы современных дальнемагистральных самолётов вроде Boeing 787 и Airbus A350, а в российской программе МС-21 на них завязано, в частности, композитное крыло. Чем выше доля таких материалов в конструкции, тем дороже ошибка на этапе контроля.
Автоматизацию дефектоскопии развивают и крупные игроки отрасли. Airbus, GE Aerospace и поставщики промышленной томографии уже используют ИИ для анализа снимков при неразрушающем контроле, чтобы снизить нагрузку на инспекторов и ускорить выпуск деталей. Если МАИ доведёт систему до применения на серийном производстве, её ближайшей проверкой станет работа не на образцах, а на потоке, где важны не только точность, но и число ложных срабатываний.
