Автоматизированная система тепловой дефектометрии многослойных материалов на основе глубокого обучения
На сегодняшний день, вместе с ростом темпов промышленного производства повышаются также и требования к контролю качества продукции. В задачах дефектоскопии и дефектометрии многослойных материалов перспективным является использование теплового метода неразрушающего контроля. В то же время, интерпретация данных теплового контроля усложнена рядом факторов, что делает использование традиционных методов анализа данных неэффективным. Поэтому актуальным заданием является поиск новых методов теплового контроля, которые позволят автоматизировать процесс диагностики и повысить информативность полученных результатов. Целью статьи являлось использование достижений в области глубокого обучения для обработки результатов активного теплового контроля изделий из многослойных материалов и разработка автоматизированной системы тепловой дефектоскопии и дефектометрии таких изделий.Предлагаемая система состоит из источника нагрева, тепловизора для регистрации последовательностей термограмм и блока цифровой обработки информации. Для автоматизированной обработки данных используются три нейросетевых модуля, каждый из которых выполняет одну из задач: обнаружение и классификация дефектов, определение глубины залегания дефекта и его раскрытия (толщины). Программные алгоритмы и интерфейс взаимодействия с системой выполнены в среде разработки NI LabVIEW.Экспериментальные исследования на образцах из многослойного стеклотекстолита показали значительное преимущество разработанной системы над методами, использующими традиционные алгоритмы анализа данных теплового контроля. Ошибка определения типа (классификации) дефекта на тестовом образце составила 15,7 %. Разработанная система обеспечила определение глубины дефекта с относительной погрешностью 3,2 %, а также толщины дефекта с относительной погрешностью 3,5 %.