Российские инженеры из «Газстройпрома» и Центра индустриальных и промышленных решений Университета Иннополис создали систему для автоматизированного анализа цифровых радиографических снимков трубопроводов. Она находит поры, шлаковые включения, несплавления и другие дефекты сварных швов с точностью 94%. Система существенно ускоряет процесс проверки, снижая время на поиск дефектов в 30 раз по сравнению с ручной обработкой.
Технология основана на цифровом радиографическом методе, который использует плоскопанельные матричные детекторы для получения изображений сварных соединений. Эти устройства преобразуют рентгеновские лучи в цифровые изображения, позволяя выявить даже малейшие дефекты.
«Цифровая радиография помогает получить точные результаты, но раньше этот процесс был медленным и подвержен человеческому фактору. Наша система значительно ускоряет расшифровку и минимизирует ошибки», — пояснил Дмитрий Костюков, руководитель сектора технологий неразрушающего контроля Университета Иннополис.
Разработка использует алгоритмы ИИ для распознавания и классификации дефектов, а также для определения их геометрических размеров. Система работает в автоматическом режиме, учитывая все параметры трубопроводов: толщину стенок, диаметр и рабочее давление. После анализа программа формирует точное заключение о состоянии сварных швов.
В будущем разработчики планируют интегрировать эту систему с другими методами неразрушающего контроля, такими как ультразвуковая диагностика и визуальный контроль. Это позволит создать более надежную экосистему, которая будет практически исключать вероятность пропуска дефектов.
Первая в России система автоматизированного анализа рентгеновских снимков на основе ИИ была внесена в государственный реестр средств измерений РФ, что подтверждает ее значимость для промышленности и безопасности эксплуатации трубопроводов.
Читать далее:
Вселенная внутри черной дыры: наблюдения «Уэбба» подтверждают странную гипотезу
Испытания ракеты Starship Илона Маска вновь закончились взрывом в небе
Сразу четыре похожих на Землю планеты нашли у ближайшей одиночной звезды
Обложка: AI | rorozoa