Российские ученые разработали инновационный метод выявления дефектов в композитных материалах с помощью технологий компьютерного зрения, рентгеновской 3D-томографии и электронной микроскопии. Новая система автоматического анализа позволяет обнаруживать изъяны без участия человека, что существенно ускоряет контроль качества в авиационной и космической сферах. Об этом сообщила пресс-служба Московского авиационного института (МАИ).
Композитные материалы, обладающие высокой прочностью при низкой массе, активно используются в авиации и космосе. Однако даже мелкие дефекты, такие как пустоты, трещины или расслоения, могут значительно ухудшить их эксплуатационные характеристики. Ранее для обнаружения таких дефектов применялся ручной анализ данных с рентгеновских снимков и электронных микроскопов, занимавший от нескольких дней до недель. Новая методика объединяет эти данные и анализирует их единым алгоритмом, автоматически находя проблемные участки.
Процесс диагностики состоит из трех этапов. На первом сканируется трехмерный образец, что позволяет программе выявлять внутренние дефекты. На втором этапе компьютер анализирует изображения проблемных зон с электронного микроскопа, определяя их размеры, формы и расположение. На третьем этапе все данные объединяются в цифровую модель материала, показывающую не только местоположение дефекта, но и его возможные причины.
Новая технология обладает значительными преимуществами. Во-первых, она ускоряет обработку данных, анализируя большие объемы информации за минуты. Во-вторых, система обеспечивает высокую точность обнаружения дефектов размером менее одной тысячной миллиметра. В-третьих, объединение данных объемного и детального сканирования дает полное представление о структуре материала.
Тестирование прошло на образцах углеродных и стеклопластиков, широко используемых в авиации. Результаты подтвердили высокую точность и надежность алгоритма. В будущем планируется внедрить технологию в системы контроля качества на заводах и адаптировать ее под авиационные стандарты.
В лаборатории "Прочность" МАИ продолжается работа над улучшением программного обеспечения и расширением базы данных. Первые промышленные испытания запланированы на 2026 год. Проект, реализуемый под руководством профессора Константина Шрамко, входит в программу "Приоритет-2030", направленную на развитие научно-технического потенциала России.