Умный алгоритм: новая программа МАИ находит дефекты в композитах в тысячи раз быстрее человека

Специалисты Московского авиационного института создали новую методику обнаружения трещин и расслоений в композитных материалах с использованием компьютерного зрения. Реализованный алгоритм анализирует снимки, полученные с помощью рентгеновского 3D-сканирования и электронного микроскопа, и автоматически находит дефекты без привлечения человека. Разработка может использоваться в системах контроля качества на производстве, что позволит ускорить процесс оценки в тысячи раз.

Проект реализован в лаборатории «Прочность» Центра композиционных конструкций МАИ под руководством ведущего инженера Константина Шрамко в рамках программы «Приоритет-2030» .

– Композитные материалы сегодня широко применяются в авиа- и ракетостроении благодаря их высокой прочности при малом весе. Однако даже крошечные дефекты — пустоты, трещины, места отслоения волокна от основы — могут снизить надёжность конструкции. Раньше поиск таких дефектов на образцах конструкций или материала требовал ручной обработки снимков, полученных с помощью рентгеновской установки или электронного микроскопа, и занимал дни, а иногда и недели. Наша методика меняет этот подход: мы объединяем данные двух видов сканирования и анализируем их единым автоматическим алгоритмом, который сам находит проблемные зоны, — поясняет Константин Шрамко.

Методика включает три основных этапа. Сначала проводится объёмное 3D-сканирование образца, на основе которого созданная программа находит внутренние пустоты, трещины и зоны расслоения. Затем алгоритм переходит к детальному изучению снимков найденных «зон риска», полученных с помощью электронного микроскопа, уточняя их размер, форму и расположение на очень мелком масштабе. На завершающем этапе все данные объединяются в единую цифровую модель материала, которая показывает не только где находится дефект, но и как он мог возникнуть.

По сравнению с традиционными подходами новая методика имеет три ключевых преимущества. Во-первых, скорость: обработка больших объёмов данных занимает минуты вместо дней ручного анализа. Во-вторых, точность: благодаря алгоритмам компьютерного зрения система распознаёт дефекты размером менее одной тысячной миллиметра. В-третьих, полнота: объединение данных объёмного и детального сканирования даёт целостную картину структуры материала.

– 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, — отмечает Константин Шрамко.

В настоящее время в лаборатории «Прочность» МАИ продолжается доработка программы и расширение базы данных для обучения алгоритма. Ожидается, что первые испытания технологии на партнёрских предприятиях авиационной отрасли начнутся уже в этом году.

Пресс-служба МАИ