Технология искусственного интеллекта улучшает обнаружение микродефектов в нержавеющей стали

Согласно информации на сайте Американского ядерного общества, исследователи из Аргоннской национальной лаборатории (ANL) в США разработали новую технологию, сочетающую искусственный интеллект (ИИ) с импульсной инфракрасной термографией (PIT) для точного обнаружения микродефектов в компонентах из нержавеющей стали, изготовленных методом 3D-печати. ​​Эти дефекты, такие как поры, обычно имеют диаметр менее 100 микрометров и их трудно обнаружить традиционными методами. Однако они могут значительно снизить прочность материала, особенно в экстремальных условиях, таких как ядерные реакторы, где они могут привести к серьёзным проблемам. Результаты исследования были опубликованы в недавнем выпуске журнала Scientific Reports .

Детали из нержавеющей стали, напечатанные на 3D-принтере

Расширение возможностей ИИ улучшает обнаружение

Технология PIT использует оптические лампы-вспышки для быстрого нагрева поверхности металла, в то время как высокоскоростная инфракрасная камера регистрирует тепловые изображения, формирующиеся в процессе рассеивания и затухания тепла. Наличие внутренних дефектов, таких как поры, заполненные воздухом, изменяет физические свойства материала, затрудняя равномерное прохождение тепла. Алгоритмы искусственного интеллекта обрабатывают PIT-изображения, фильтруя шум и улучшая видимость дефектов, тем самым точно выявляя мельчайшие дефекты диаметром до 100 микрометров. Исследователи обнаружили, что этот новый метод позволяет обнаруживать эти мельчайшие дефекты, которые ранее не удавалось обнаружить с помощью традиционных методов. Это представляет собой значительный шаг вперед в обеспечении структурной целостности материалов, используемых в ядерной промышленности.

Принцип «ИИ + ПИТ» для обнаружения внутренних дефектов и реконструкции изображений внутренних дефектов

Новый прорыв

Аддитивное производство в сочетании с технологией 3D-печати все чаще используется для производства деталей для экстремальных условий, таких как внутренние части ядерных реакторов, где металлы должны выдерживать высокие температуры и радиацию. Долгосрочная прочность и надежность этих компонентов зависят от обнаружения и предотвращения дефектов. Традиционные методы неразрушающего контроля, такие как рентгеновская съемка и ультразвуковой контроль, с трудом выявляют мельчайшие подповерхностные дефекты в сложных формах, напечатанных на 3D-принтере. В отличие от этого, усовершенствованная на основе ИИ технология PIT предлагает бесконтактное решение, которое можно масштабировать для компонентов любой формы и размера. Это позволяет производителям проверять целостность металлических деталей, напечатанных на 3D-принтере, в процессе испытания, не повреждая их. Эта технология особенно подходит для таких отраслей, как атомная энергетика и аэрокосмическая промышленность, где требования к характеристикам материалов чрезвычайно высоки, что позволяет обнаруживать дефекты на ранней стадии, предотвращать отказы и продлевать срок службы компонентов.

Перспективы применения

Исследователи работают над усовершенствованием технологии, стремясь повысить чувствительность PIT и оптимизировать алгоритмы ИИ для обнаружения ещё более мелких дефектов. Они также планируют распространить эту технологию на другие материалы и производственные процессы. Этот прорыв демонстрирует потенциал ИИ в решении сложных задач неразрушающего контроля и материаловедения. Сочетание передовых технологий визуализации с машинным обучением открывает новые возможности для обеспечения безопасности и качества материалов, используемых в самых сложных условиях.

Это достижение не только улучшает контроль качества компонентов, изготовленных методом аддитивного производства, но и подчёркивает огромный потенциал ИИ в неразрушающей оценке и материаловедении. В будущем исследователи планируют дополнительно повысить чувствительность обнаружения и распространить технологию на большее количество материалов и производственных процессов, обеспечивая более надёжные гарантии безопасности материалов в экстремальных условиях.