Искусственный интеллект (ИИ) находит применение в дефектоскопии, то есть в области обнаружения дефектов в материалах и конструкциях, на основе нескольких ключевых технологий и методов:
Анализ изображений
Принцип: ИИ используется для анализа изображений, полученных с помощью различных методов неразрушающего контроля (НРК), таких как ультразвуковая дефектоскопия, радиография, термография.
Пример: ультразвуковые изображения могут быть проанализированы с помощью алгоритмов глубокого обучения для выявления микротрещин или включений в материале.
Компьютерное зрение
Принцип: алгоритмы компьютерного зрения позволяют ИИ «видеть» и интерпретировать данные, например, изображения поверхностных дефектов.
Пример: применяются для выявления трещин, коррозии или других поверхностных дефектов на металлических конструкциях.
Машинное обучение
Принцип: модели машинного обучения обучаются распознавать паттерны и аномалии в данных, которые могут указывать на наличие дефектов.
Пример: использование обученных моделей для автоматического выявления и классификации дефектов на основе данных НРК.
Анализ временных рядов и сигналов
Принцип: алгоритмы ИИ могут анализировать временные ряды или сигналы, например, вибрационные данные, для выявления аномалий.
Пример: идентификация изменений в вибрационных сигналах машин, которые могут указывать на износ или повреждение компонентов.
Предиктивное обслуживание
Принцип: ИИ используется для прогнозирования потенциальных дефектов и необходимости технического обслуживания.
Пример: прогнозирование времени до отказа компонентов на основе анализа исторических данных о дефектах.
Автоматизация и улучшение точности
Принцип: ИИ помогает автоматизировать процесс дефектоскопии, уменьшая человеческий фактор и улучшая точность и скорость обнаружения дефектов.
Пример: автоматическое сканирование и анализ больших объемов данных НРК с высокой точностью и скоростью.
Интеграция с другими технологиями
Принцип: ИИ часто используется в сочетании с другими технологиями, такими как IoT (Интернет вещей), для сбора и анализа данных с датчиков в реальном времени.
Пример: мониторинг состояния трубопроводов или конструкций с использованием датчиков и анализа данных ИИ для раннего обнаружения потенциальных проблем.
ИИ в дефектоскопии позволяет повысить точность и эффективность обнаружения дефектов, снизить риски человеческой ошибки, и способствует более раннему выявлению и предотвращению потенциальных проблем. Это важно для обеспечения безопасности и надежности различных инженерных и строительных конструкций.
