Краткие обзоры официальных международных материалов об искусственном интеллекте, рентгеновской КТ, роботизации, RVI, аддитивном производстве, цифровых двойниках и новых средствах диагностики.
Sun’iy intellekt, raqamli egizaklar, avtomatlashtirilgan ultratovush nazorati va yangi diagnostika vositalari bo‘yicha rasmiy xalqaro materiallarning qisqa sharhlari.
Concise reviews of official international publications on AI, digital twins, automated ultrasonic testing and new inspection technologies.
AI / MLNDE 4.0PAUTTOFDAUTDigital TwinCT / X-rayRoboticsRVIAdditive ManufacturingOpen Data
Testing&Control и NDT Russia: совместная выставка 19–21 октября
Testing&Control va NDT Russia: 19–21-oktabrda qo‘shma ko‘rgazma
Testing&Control and NDT Russia: joint exhibition on 19–21 October
Организатор сообщил, что Testing&Control-2026 и NDT Russia пройдут в одном зале Crocus Expo в Москве. Более 140 компаний представят оборудование для измерений, испытаний и контроля; единый билет позволит посетить обе выставки.
Tashkilotchi Testing&Control-2026 va NDT Russia Moskvaning Crocus Expo markazida bir zalda o‘tishini ma’lum qildi. 140 dan ortiq kompaniya o‘lchash, sinov va nazorat uskunalarini namoyish etadi; ikkala ko‘rgazmaga bitta chipta bilan kirish mumkin.
The organiser announced that Testing&Control-2026 and NDT Russia will share a hall at Crocus Expo in Moscow. More than 140 companies will present measurement, testing and control equipment, with one ticket providing access to both exhibitions.
Цифровой НК и ИИ помогают анализировать состояние оборудования АЭС
Raqamli NDT va sun’iy intellekt AES uskunalarini tahlil qilishga yordam beradi
Digital NDE and AI support nuclear equipment assessment
В материале ANS специалист EPRI описывает применение ИИ при анализе ультразвуковых данных и цифровых инструментов при обследовании трубопроводов. Эти технологии помогают специалистам сосредоточиться на значимых индикациях; их применение требует квалификации и соблюдения отраслевых требований.
ANS materialida EPRI mutaxassisi ultratovush ma’lumotlarini sun’iy intellekt yordamida tahlil qilish va quvurlarni tekshirishda raqamli vositalardan foydalanishni yoritadi. Ular muhim indikatsiyalarga e’tibor qaratishga yordam beradi; qo‘llash uchun malakalash va soha talablariga rioya qilish zarur.
An EPRI specialist writing for ANS describes AI-assisted analysis of ultrasonic data and digital tools for piping inspections. These tools help experts focus on significant indications; deployment requires qualification and compliance with industry requirements.
ASNT 2026: программа конференции по НК в Колумбусе
ASNT 2026: Kolumbusdagi NDT konferensiyasi dasturi
ASNT 2026: NDT conference programme in Columbus
ASNT опубликовала обзор конференции, запланированной на 12–15 октября в Колумбусе, США. Программа включает более 80 технических сессий, темы цифровой радиографии с ИИ, компьютерной томографии и квалификации персонала НК.
ASNT AQShning Kolumbus shahrida 12–15-oktabr kunlari o‘tkaziladigan konferensiya sharhini e’lon qildi. Dasturda 80 dan ortiq texnik sessiya, sun’iy intellektli raqamli radiografiya, kompyuter tomografiyasi va NDT xodimlari malakasiga oid mavzular bor.
ASNT published a preview of its conference scheduled for 12–15 October in Columbus, USA. The programme includes more than 80 technical sessions covering topics such as AI in digital radiography, computed tomography and NDT personnel qualification.
ИИ-поиск трещин на стальных мостах оценили через вероятность обнаружения
Po‘lat ko‘priklardagi yoriqlarni AI yordamida topish aniqlash ehtimoli orqali baholandi
AI crack detection on steel bridges evaluated through probability of detection
Исследователи предложили оценивать компьютерное зрение не только по mAP или IoU, но и по кривым POD, знакомым специалистам НК. Метод учитывает размер трещины, разрешение изображения и неопределённость результата.
Tadqiqotchilar kompyuter ko‘rishini faqat mAP yoki IoU bilan emas, NDT mutaxassislariga tanish POD egri chiziqlari bilan ham baholashni taklif qildi. Usul yoriq o‘lchami, tasvir aniqligi va natija noaniqligini hisobga oladi.
Researchers proposed evaluating computer vision not only through mAP or IoU, but also through POD curves familiar to NDT specialists. The method accounts for crack size, image resolution and uncertainty in the result.
Почему это важноNima uchun muhimWhy it mattersAI‑модель можно оценивать языком реальной дефектоскопии и безопасности, а не только метриками датасета.AI modelini faqat ma’lumotlar to‘plami metrikalari bilan emas, real defektoskopiya va xavfsizlik mezonlari bilan ham baholash mumkin.An AI model can be evaluated in terms of real inspection performance and safety, rather than only dataset metrics.
Новый benchmark проверяет переносимость AI и степень опасности дефектов
Yangi sinov to‘plami AI moslashuvchanligi va nuqsonlar xavflilik darajasini tekshiradi
New benchmark tests AI transferability and defect severity
В ICME 2026 использованы более 3800 микроснимков с пиксельной разметкой и свыше 2600 изображений с уровнями Acceptable, Marginal NG, NG и Gross NG. Задача — сохранить качество модели на новых производственных сценариях.
ICME 2026 doirasida piksel darajasida belgilangan 3800 dan ortiq mikrotasvir hamda Acceptable, Marginal NG, NG va Gross NG darajalariga ajratilgan 2600 dan ortiq tasvir ishlatilgan. Maqsad — yangi ishlab chiqarish sharoitlarida model sifatini saqlash.
ICME 2026 used more than 3,800 pixel-labelled micrographs and over 2,600 images graded as Acceptable, Marginal NG, NG and Gross NG. The goal is to maintain model performance in new production scenarios.
Практический выводAmaliy xulosaPractical takeawayДля промышленного AI мало найти дефект: нужно переносить модель между цехами и различать допустимые и критические индикации.Sanoat AI uchun nuqsonni topishning o‘zi yetarli emas: modelni sexlar o‘rtasida qo‘llash va ruxsat etilgan hamda jiddiy indikatsiyalarni farqlash kerak.Industrial AI must do more than find defects: it needs to transfer between workshops and distinguish acceptable indications from critical ones.
YOLO для поверхностных дефектов протестировали на периферийном оборудовании
Sirt nuqsonlarini aniqlovchi YOLO mahalliy hisoblash qurilmalarida sinovdan o‘tkazildi
YOLO for surface defects tested on edge hardware
Работа сравнивает развёртывание YOLOv8 на наборах NEU и MVTec AD с оптимизацией через TensorRT и OpenVINO. Основной акцент — быстрый контроль непосредственно у производственной линии.
Tadqiqot YOLOv8 modelini NEU va MVTec AD to‘plamlarida TensorRT va OpenVINO orqali optimallashtirib ishga tushirishni taqqoslaydi. Asosiy e’tibor ishlab chiqarish liniyasining o‘zida tezkor nazoratga qaratilgan.
The study compares YOLOv8 deployment on NEU and MVTec AD datasets with TensorRT and OpenVINO optimisation. The main focus is fast inspection directly at the production line.
Почему это важноNima uchun muhimWhy it mattersЛокальная обработка снижает задержку и зависимость от интернета — это особенно полезно для закрытых промышленных сетей.Mahalliy qayta ishlash kechikish va internetga bog‘liqlikni kamaytiradi. Bu yopiq sanoat tarmoqlari uchun ayniqsa foydali.Local processing reduces latency and dependence on the internet, which is especially useful for closed industrial networks.
Роботизированный контроль толщины стенки сосудов переходит к непрерывному мониторингу
Idish devori qalinligining robotlashtirilgan nazorati uzluksiz monitoringga o‘tmoqda
Robotic vessel wall-thickness inspection moves towards continuous monitoring
Промышленная система объединяет движение по корпусу, повторяемое позиционирование и ультразвуковые измерения. Это помогает сравнивать одни и те же координаты во времени и раньше замечать коррозионное утонение.
Sanoat tizimi korpus bo‘ylab harakatlanish, takrorlanuvchan joylashuv va ultratovush o‘lchovlarini birlashtiradi. Bu vaqt davomida bir xil koordinatalarni taqqoslash va korroziya tufayli yupqalashishni ertaroq sezishga yordam beradi.
The industrial system combines movement along the vessel, repeatable positioning and ultrasonic measurements. This helps compare the same coordinates over time and identify corrosion thinning earlier.
Практический эффектAmaliy samaraPractical benefitМеньше ручной работы на высоте и более сопоставимая карта толщин при повторных обследованиях.Balandlikda qo‘lda bajariladigan ish kamayadi, takroriy tekshiruvlarda qalinlik xaritalarini taqqoslash osonlashadi.Less manual work at height and more comparable thickness maps during repeat inspections.
VISION AI CRACKS
senswork
Vision AI объединяет поиск трещин, аномалий и классическую обработку изображений
Vision AI yoriq va anomaliyalarni qidirishni klassik tasvir tahlili bilan birlashtiradi
Vision AI combines crack and anomaly detection with conventional image processing
Платформа Neuralyze поддерживает гибридные сценарии: AI ищет сложные поверхностные дефекты, а правила машинного зрения проверяют геометрию, комплектность и маркировку.
Neuralyze platformasi gibrid jarayonlarni qo‘llaydi: AI murakkab sirt nuqsonlarini qidiradi, mashina ko‘rishi qoidalari esa geometriya, butlik va markirovkani tekshiradi.
The Neuralyze platform supports hybrid workflows: AI detects complex surface defects, while machine-vision rules check geometry, completeness and markings.
Почему это важноNima uchun muhimWhy it mattersГибридный подход часто легче валидировать и объяснить контролёру, чем полностью «чёрный ящик».Gibrid yondashuvni tekshirish va nazoratchiga tushuntirish ko‘pincha to‘liq yopiq modelga qaraganda osonroq.A hybrid approach is often easier to validate and explain to an inspector than a complete black-box model.
AI shovqinni kamaytirib, raqamli rentgen tasvirlari o‘qilishini yaxshilaydi
AI denoising improves the readability of digital X-ray images
Современные рентгеновские комплексы объединяют чувствительные детекторы, цифровую реконструкцию и алгоритмическое подавление шума, чтобы сделать слабоконтрастные детали заметнее без увеличения времени экспозиции.
Zamonaviy rentgen majmualari sezgir detektorlar, raqamli rekonstruksiya va algoritmik shovqin kamaytirishni birlashtiradi. Bu ekspozitsiya vaqtini uzaytirmasdan past kontrastli detallarni yaxshiroq ko‘rsatishga xizmat qiladi.
Modern X-ray systems combine sensitive detectors, digital reconstruction and algorithmic noise reduction to make low-contrast details more visible without increasing exposure time.
ОграничениеCheklovLimitationОбработанное изображение должно сохранять связь с исходными данными; алгоритм не должен создавать или скрывать индикации.Qayta ishlangan tasvir dastlabki ma’lumotlar bilan bog‘liqligini saqlashi kerak; algoritm indikatsiyalarni yaratmasligi yoki yashirmasligi lozim.The processed image must remain linked to the original data; the algorithm must not create or conceal indications.
AUTOMATED NDT
BINDT
Автоматизированный НК требует валидации и ответственности специалиста
Avtomatlashtirilgan NDT validatsiya va mutaxassis mas’uliyatini talab qiladi
Automated NDT requires validation and specialist accountability
Робот или AI‑алгоритм становится частью системы контроля только после документированной проверки процедуры, оборудования, данных и роли квалифицированного персонала.
Robot yoki AI algoritmi nazorat tizimining qismiga faqat usul, uskuna, ma’lumotlar va malakali xodimning roli hujjatlashtirilgan tekshiruvdan o‘tgach aylanadi.
A robot or AI algorithm becomes part of the inspection system only after documented verification of the procedure, equipment, data and the role of qualified personnel.
Главный выводAsosiy xulosaKey takeawayАвтоматизация ускоряет сбор и анализ данных, но не отменяет метрологию, квалификацию процедуры и техническое решение специалиста.Avtomatlashtirish ma’lumot yig‘ish va tahlilni tezlashtiradi, ammo metrologiya, usulni malakalash va mutaxassisning texnik qarorini bekor qilmaydi.Automation accelerates data collection and analysis, but does not replace metrology, procedure qualification or the specialist’s technical judgement.
FIBER • DAS MONITORING
Distributed sensing
Оптоволокно превращается в распределённый датчик вибрации для протяжённых объектов
Optik tola uzun obyektlar uchun taqsimlangan tebranish datchigiga aylanmoqda
Optical fibre becomes a distributed vibration sensor for long assets
DAS использует оптическую линию как тысячи виртуальных точек измерения. Технология подходит для мониторинга трубопроводов, железнодорожной инфраструктуры, тоннелей и больших промышленных площадок.
DAS optik liniyani minglab virtual o‘lchov nuqtalari sifatida ishlatadi. Texnologiya quvurlar, temiryo‘l infratuzilmasi, tunnellar va yirik sanoat maydonlari monitoringiga mos keladi.
DAS uses an optical line as thousands of virtual measurement points. The technology is suitable for monitoring pipelines, railway infrastructure, tunnels and large industrial sites.
Практический смыслAmaliy ahamiyatiPractical significanceОдин кабель способен непрерывно отслеживать большую длину объекта и выделять локальные события по координате.Bitta kabel obyektning katta uzunligini uzluksiz kuzatib, mahalliy hodisalarni koordinatasi bo‘yicha ajrata oladi.A single cable can continuously monitor a long stretch of an asset and locate local events by their coordinates.
PWI/TFM, высокочастотная толщинометрия и 3D‑эндоскопия расширяют цифровой НК
PWI/TFM, yuqori chastotali qalinlik o‘lchash va 3D endoskopiya raqamli NDTni kengaytirmoqda
PWI/TFM, high-frequency thickness gauging and 3D endoscopy expand digital NDT
Практические публикации показывают общий тренд: УЗ‑системы формируют более информативные изображения, тонкие материалы измеряются на повышенных частотах, а видеоэндоскопы получают пространственное измерение дефекта.
Amaliy nashrlar umumiy yo‘nalishni ko‘rsatmoqda: ultratovush tizimlari ko‘proq axborotli tasvirlar yaratadi, yupqa materiallar yuqori chastotalarda o‘lchanadi, videoendoskoplar esa nuqsonni fazoviy o‘lchash imkonini beradi.
Practical publications highlight a common trend: ultrasonic systems produce more informative images, thin materials are measured at higher frequencies, and video endoscopes gain spatial defect measurement capabilities.
Что меняетсяNima o‘zgarmoqdaWhat is changingРезультат контроля всё чаще сохраняется как измеряемый цифровой набор данных, пригодный для повторного анализа и сравнения.Nazorat natijasi tobora ko‘proq qayta tahlil va taqqoslashga yaroqli o‘lchanadigan raqamli ma’lumotlar to‘plami sifatida saqlanmoqda.Inspection results are increasingly stored as measurable digital datasets suitable for reanalysis and comparison.
AI • CORROSION
Cetim
ИИ для инспекции коррозии: Cetim превращает полевые изображения в данные для управления целостностью
Korroziya inspeksiyasida AI: Cetim dala tasvirlarini yaxlitlikni boshqarish ma’lumotlariga aylantirmoqda
AI corrosion inspection: Cetim turns field images into integrity-management data
Cetim и Cetim‑Matcor представили работу по применению искусственного интеллекта и компьютерного зрения к контролю коррозии. Подход ориентирован на анализ изображений, полученных в поле и лаборатории, чтобы помогать специалистам обнаруживать, характеризовать и отслеживать коррозию и деградацию защитных покрытий.
Cetim va Cetim-Matcor korroziya nazoratida sun’iy intellekt va kompyuter ko‘rishidan foydalanish bo‘yicha ishlarni taqdim etdi. Yondashuv dala va laboratoriyada olingan tasvirlarni tahlil qilib, mutaxassislarga korroziya hamda himoya qoplamalari yemirilishini aniqlash, tavsiflash va kuzatishda yordam berishga qaratilgan.
Cetim and Cetim-Matcor presented work on applying artificial intelligence and computer vision to corrosion inspection. The approach analyses field and laboratory images to help specialists detect, characterise and track corrosion and protective-coating degradation.
Почему это важноNima uchun muhimWhy it mattersДля промышленной диагностики это важный сдвиг: фото становится не только иллюстрацией в отчёте, а структурированным источником данных для отслеживания состояния оборудования.Sanoat diagnostikasi uchun bu muhim o‘zgarish: surat hisobotdagi illyustratsiyagina emas, uskunalar holatini kuzatish uchun tuzilgan ma’lumot manbaiga aylanadi.This is an important shift for industrial diagnostics: a photograph becomes a structured source of equipment-condition data rather than merely a report illustration.
YOLO26n применили для обнаружения и классификации повреждений бетонных поверхностей
YOLO26n beton sirtlaridagi shikastlarni aniqlash va tasniflashda qo‘llandi
YOLO26n used to detect and classify concrete surface damage
В Scientific Reports опубликована работа по автоматическому обнаружению и классификации повреждений бетонных поверхностей с помощью YOLO26n. Задача относится к визуальной диагностике инфраструктуры и показывает, как современные детекторы объектов переходят из общего computer vision в прикладной технический контроль.
Scientific Reports jurnalida YOLO26n yordamida beton sirtlaridagi shikastlarni avtomatik aniqlash va tasniflash bo‘yicha ish chop etildi. Vazifa infratuzilmaning vizual diagnostikasiga oid bo‘lib, zamonaviy obyekt detektorlari umumiy kompyuter ko‘rishidan amaliy texnik nazoratga qanday o‘tayotganini ko‘rsatadi.
Scientific Reports published a study on automated detection and classification of concrete surface damage using YOLO26n. The task concerns visual infrastructure diagnostics and shows how modern object detectors are moving from general computer vision into practical technical inspection.
Почему это важноNima uchun muhimWhy it mattersПодобные подходы хорошо масштабируются на собственные датасеты дефектов — при условии стабильной съёмки, корректной разметки и отдельной проверки на реальных объектах.Bunday yondashuvlarni o‘z nuqson ma’lumotlar to‘plamlariga kengaytirish mumkin, lekin barqaror suratga olish, to‘g‘ri belgilash va real obyektlarda alohida tekshirish talab etiladi.Such approaches can scale to custom defect datasets, provided image capture is consistent, labelling is correct and performance is separately checked on real assets.
SwRI запускает REPAIR — консорциум по роботизации инспекции, удаления коррозии и промышленного ремонта
SwRI inspeksiya, korroziyani ketkazish va sanoat ta’mirini robotlashtirish uchun REPAIR konsorsiumini boshlamoqda
SwRI launches REPAIR consortium for robotic inspection, corrosion removal and industrial repair
Southwest Research Institute объявил о запуске консорциума REPAIR. Его цель — ускорить создание роботизированных технологий для инспекции и обслуживания в энергетике, нефтехимии и судостроении, включая выявление коррозии, подготовку поверхности и работу в сложных и опасных зонах.
Southwest Research Institute REPAIR konsorsiumi tashkil etilganini e’lon qildi. Maqsad energetika, neft-kimyo va kemasozlikda inspeksiya hamda xizmat ko‘rsatish robot texnologiyalarini tezroq yaratishdir. Bunga korroziyani aniqlash, sirtni tayyorlash hamda murakkab va xavfli joylarda ishlash kiradi.
Southwest Research Institute announced the launch of the REPAIR consortium. Its goal is to accelerate robotic inspection and maintenance technologies for energy, petrochemicals and shipbuilding, including corrosion detection, surface preparation and work in difficult or hazardous areas.
Почему это важноNima uchun muhimWhy it mattersРоботы постепенно объединяют контроль и обслуживание в один цифровой цикл: обнаружить проблему, локализовать, подготовить поверхность и передать данные в систему управления активами.Robotlar nazorat va xizmat ko‘rsatishni yagona raqamli siklga birlashtirmoqda: muammoni aniqlash, joyini belgilash, sirtni tayyorlash va ma’lumotlarni aktivlarni boshqarish tizimiga uzatish.Robots are gradually combining inspection and maintenance into one digital cycle: detect the problem, locate it, prepare the surface and pass data to the asset-management system.
Lumafield представила Saturn — КТ-систему для крупных и плотных промышленных деталей
Lumafield yirik va zich sanoat detallari uchun Saturn KT tizimini taqdim etdi
Lumafield introduces Saturn CT system for large, dense industrial components
Новая система Saturn ориентирована на крупногабаритные и плотные компоненты, которые раньше часто приходилось отправлять на внешнее КТ-сканирование или исследовать разрушительными методами. Производитель заявляет увеличенную рабочую зону и более высокую проникающую способность для корпусов, сварных узлов, двигательных деталей и сложной электроники.
Yangi Saturn tizimi ilgari ko‘pincha tashqi KT skanerlashga yuborilgan yoki buzuvchi usullar bilan tekshirilgan yirik va zich qismlarga mo‘ljallangan. Ishlab chiqaruvchi korpuslar, payvand uzellari, dvigatel detallari va murakkab elektronika uchun kattalashtirilgan ish maydoni hamda yuqoriroq nurlanish o‘tish qobiliyatini bildiradi.
The new Saturn system targets large, dense components that previously often required outsourced CT scanning or destructive examination. The manufacturer reports a larger working envelope and greater penetration for housings, welded assemblies, engine components and complex electronics.
Почему это важноNima uchun muhimWhy it mattersРасширение диапазона размеров и плотностей делает промышленную КТ практичнее не только для лабораторий, но и для производственного контроля крупных изделий.O‘lcham va zichlik diapazonining kengayishi sanoat KTni nafaqat laboratoriyalar, balki yirik buyumlarning ishlab chiqarish nazorati uchun ham amaliyroq qiladi.A wider range of sizes and densities makes industrial CT more practical for production inspection of large parts as well as laboratory use.
SAKI 3Xi‑ZS1EX: автоматическая 3D-рентгеновская инспекция крупных электронных сборок
SAKI 3Xi-ZS1EX: yirik elektron yig‘malarning avtomatik 3D rentgen inspeksiyasi
SAKI 3Xi-ZS1EX: automated 3D X-ray inspection of large electronic assemblies
SAKI представила систему 3Xi‑ZS1EX для автоматической рентгеновской инспекции больших печатных плат. Система объединяет 3D-CT, автоматическую коррекцию деформации платы и AI-анализ изображений для поиска скрытых дефектов и пустот.
SAKI yirik bosma platalarni avtomatik rentgen nazorati uchun 3Xi-ZS1EX tizimini taqdim etdi. Tizim yashirin nuqsonlar va bo‘shliqlarni qidirishda 3D-CT, plata deformatsiyasini avtomatik tuzatish va tasvirlarning AI tahlilini birlashtiradi.
SAKI introduced the 3Xi-ZS1EX system for automated X-ray inspection of large printed circuit boards. It combines 3D CT, automatic board-warp correction and AI image analysis to detect hidden defects and voids.
Почему это важноNima uchun muhimWhy it mattersТренд характерен для всего NDT: цифровое изображение, автоматическое позиционирование и алгоритмический анализ всё чаще проектируются как единая инспекционная система.Bu butun NDT sohasiga xos yo‘nalish: raqamli tasvir, avtomatik joylashuv va algoritmik tahlil tobora ko‘proq yagona inspeksiya tizimi sifatida loyihalanmoqda.The trend extends across NDT: digital imaging, automatic positioning and algorithmic analysis are increasingly designed as one integrated inspection system.
NDT 2026: роботизированный PAUT, eddy current array, дроны, цифровые двойники и 3D-эндоскопия
NDT 2026: robotlashtirilgan PAUT, ECA, dronlar, raqamli egizaklar va 3D endoskopiya
NDT 2026: robotic PAUT, eddy current arrays, drones, digital twins and 3D endoscopy
На конференции BINDT NDT 2026 в Тэлфорде отдельные доклады и практические демонстрации были посвящены роботизированному ECA-контролю сложной геометрии, программированию роботизированного УЗК через VR, интеграции phased array с промышленными роботами, wall-climbing роботам, дронам с NDT-полезной нагрузкой, цифровым двойникам для разработки рентгеновских техник и 3D-измерительным бороскопам.
Telforddagi BINDT NDT 2026 konferensiyasida ma’ruzalar va amaliy namoyishlar murakkab geometriyaning robotlashtirilgan ECA nazorati, VR orqali robot UTni dasturlash, fazali panjaralarni sanoat robotlari bilan integratsiyalash, devorda yuruvchi robotlar, NDT uskunali dronlar, rentgen usullarini ishlab chiqish uchun raqamli egizaklar va 3D o‘lchov boroskoplariga bag‘ishlandi.
At BINDT’s NDT 2026 conference in Telford, presentations and demonstrations covered robotic ECA inspection of complex geometry, VR programming of robotic UT, phased-array integration with industrial robots, wall-climbing robots, drones carrying NDT equipment, digital twins for developing X-ray techniques and 3D measurement borescopes.
Почему это важноNima uchun muhimWhy it mattersРоботизация NDT уже выходит за рамки отдельных прототипов: всё больше внимания уделяется траектории, верификации техники, воспроизводимости данных и интеграции разных датчиков.NDT robotlashtirish alohida prototiplar doirasidan chiqmoqda: trayektoriya, usulni tekshirish, ma’lumotlar takrorlanuvchanligi va turli datchiklarni integratsiyalashga ko‘proq e’tibor berilmoqda.NDT robotics is moving beyond individual prototypes, with growing attention to trajectories, technique verification, data repeatability and integration of different sensors.
ИИ в контроле сварных швов: качество исходных УЗ-данных важнее «умного» алгоритма
Payvand choklari nazoratidagi AI: sifatli ultratovush ma’lumotlari aqlli algoritmdan muhimroq
AI in weld inspection: quality ultrasonic data matters more than a smart algorithm
ScanTech подчёркивает: AI может ускорять поиск индикаций, классификацию сигналов и подготовку отчётов, но не способен компенсировать плохую акустическую связь, нестабильное движение сканера или ошибки энкодера. Для AI-анализа особенно важны повторяемость траектории, постоянный контакт преобразователя и сопоставимые данные между проходами.
ScanTech ta’kidlaydi: AI indikatsiyalarni qidirish, signallarni tasniflash va hisobot tayyorlashni tezlashtirishi mumkin, ammo yomon akustik kontakt, skanerning beqaror harakati yoki enkoder xatolarini qoplay olmaydi. AI tahlili uchun trayektoriya takrorlanuvchanligi, o‘zgartirgichning doimiy kontakti va o‘tishlar orasidagi taqqoslanuvchan ma’lumotlar ayniqsa muhim.
ScanTech stresses that AI can accelerate indication detection, signal classification and reporting, but cannot compensate for poor acoustic coupling, unstable scanner motion or encoder errors. Repeatable trajectories, consistent probe contact and comparable data between passes are especially important for AI analysis.
Практический выводAmaliy xulosaPractical takeawayДля внедрения AI в PAUT/UT сначала нужно стандартизировать сбор данных: механику сканирования, контакт, позиционирование и контроль качества сигнала.PAUT/UTda AI joriy etishdan oldin ma’lumot yig‘ishni standartlashtirish kerak: skanerlash mexanikasi, kontakt, joylashuv va signal sifatini nazorat qilish.Before introducing AI into PAUT/UT, data acquisition must be standardised: scanning mechanics, coupling, positioning and signal-quality control.
MISTRAS ускоряет внедрение ИИ в промышленную диагностику и управление целостностью активов
MISTRAS sanoat diagnostikasi va aktivlar yaxlitligini boshqarishda AI joriy etishni tezlashtirmoqda
MISTRAS accelerates AI adoption in industrial diagnostics and asset integrity management
MISTRAS Group объявила об усилении AI-стратегии на базе накопленных данных инспекций, condition monitoring и программных систем integrity management. Компания планирует использовать ИИ для анализа сложных массивов данных контроля, поддержки инженерных решений и более быстрого выявления значимых изменений состояния оборудования.
MISTRAS Group to‘plangan inspeksiya ma’lumotlari, holat monitoringi va yaxlitlikni boshqarish dasturlariga tayangan holda AI strategiyasini kuchaytirishini e’lon qildi. Kompaniya murakkab nazorat ma’lumotlarini tahlil qilish, muhandislik qarorlarini qo‘llab-quvvatlash va uskunalar holatidagi muhim o‘zgarishlarni tezroq topish uchun AI ishlatishni rejalashtirmoqda.
MISTRAS Group announced an expanded AI strategy based on accumulated inspection data, condition monitoring and integrity-management software. The company plans to use AI to analyse complex inspection datasets, support engineering decisions and identify significant equipment-condition changes more quickly.
Почему это важноNima uchun muhimWhy it mattersОдин из крупнейших игроков asset integrity переводит AI из экспериментальной области в рабочие процессы диагностики, анализа истории контроля и планирования обслуживания.Aktivlar yaxlitligi sohasidagi yirik kompaniyalardan biri AIni tajriba bosqichidan diagnostika, nazorat tarixini tahlil qilish va xizmat rejalashtirish jarayonlariga o‘tkazmoqda.One of the largest asset-integrity companies is moving AI from experimentation into diagnostics, inspection-history analysis and maintenance planning workflows.
AI-компьютерное зрение закрывает «слепую зону» финального контроля на производственной линии
AI kompyuter ko‘rishi ishlab chiqarish liniyasidagi yakuniy nazoratning ko‘rinmas zonasini yopmoqda
AI computer vision closes the blind spot in final production-line inspection
LuxTronic представила FinalCheck — систему визуального контроля на базе нескольких камер и AI для непрерывной проверки продукции перед паллетированием. При обнаружении дефекта система может остановить линию, сохранить изображение события и сформировать цифровую запись для последующего анализа.
LuxTronic palletlarga joylashdan oldin mahsulotni uzluksiz tekshiruvchi, bir nechta kamera va AI asosidagi FinalCheck vizual nazorat tizimini taqdim etdi. Nuqson aniqlansa, tizim liniyani to‘xtatishi, hodisa tasvirini saqlashi va keyingi tahlil uchun raqamli qayd yaratishi mumkin.
LuxTronic introduced FinalCheck, a visual inspection system using multiple cameras and AI to continuously check products before palletising. When it detects a defect, the system can stop the line, save an event image and create a digital record for subsequent analysis.
Тренд для промышленного контроляSanoat nazoratidagi yo‘nalishIndustrial inspection trendКомпьютерное зрение всё чаще работает не как отдельная камера, а как часть автоматизированного контура качества с реакцией оборудования на обнаруженный дефект.Kompyuter ko‘rishi tobora ko‘proq alohida kamera sifatida emas, aniqlangan nuqsonga uskuna javob beradigan avtomatlashtirilgan sifat boshqaruvi tizimining qismi sifatida ishlamoqda.Computer vision increasingly operates as part of an automated quality-control loop that triggers equipment responses to detected defects, rather than as a standalone camera.
Ekoscan намерена приобрести американский NDT-бизнес Carestream по цифровой радиографии
Ekoscan Carestream’ning AQShdagi raqamli radiografiya NDT biznesini sotib olishni rejalashtirmoqda
Ekoscan plans to acquire Carestream’s US digital radiography NDT business
Ekoscan Integrity Group подписала соглашение о покупке американского подразделения Carestream NDT Digital, включающего computed radiography, digital radiography, детекторы INDUSTREX и программное обеспечение. Сделка расширит портфель Ekoscan от ультразвука и вихретокового контроля до промышленной цифровой радиографии.
Ekoscan Integrity Group Carestream NDT Digital’ning AQSh bo‘linmasini sotib olish shartnomasini imzoladi. U hisoblash radiografiyasi, raqamli radiografiya, INDUSTREX detektorlari va dasturiy ta’minotni o‘z ichiga oladi. Bitim Ekoscan portfelini ultratovush va uyurma tok nazoratidan sanoat raqamli radiografiyasigacha kengaytiradi.
Ekoscan Integrity Group signed an agreement to acquire Carestream’s US NDT Digital business, including computed radiography, digital radiography, INDUSTREX detectors and software. The deal would expand Ekoscan’s portfolio from ultrasonic and eddy current testing to industrial digital radiography.
Что меняется на рынкеBozorda nima o‘zgarmoqdaWhat is changing in the marketКрупные поставщики всё чаще объединяют UT, ET и DR в единую экосистему оборудования и ПО, что ускоряет переход к цифровым многофизическим инспекциям.Yirik yetkazib beruvchilar UT, ET va DRni uskuna va dasturiy ta’minotning yagona ekotizimiga ko‘proq birlashtirmoqda. Bu raqamli ko‘p fizik usulli inspeksiyaga o‘tishni tezlashtiradi.Major suppliers increasingly combine UT, ET and DR into one equipment and software ecosystem, accelerating the shift to digital multi-physics inspections.
JetBlue показала, как сочетает RVI, PAUT, вихретоковый контроль и УЗ-толщинометрию
JetBlue RVI, PAUT, uyurma tok nazorati va ultratovush qalinlik o‘lchashni qanday birlashtirishini ko‘rsatdi
JetBlue shows how it combines RVI, PAUT, eddy current testing and ultrasonic thickness gauging
В авиационной программе JetBlue для контроля двигателей, крыла, фюзеляжа и окон применяются видеоскопия, фазированные решётки, вихретоковый контроль и ультразвуковая толщинометрия. Публикация показывает реальную многометодную схему, где выбор технологии зависит от зоны доступа и ожидаемого типа повреждения.
JetBlue aviatsiya dasturida dvigatel, qanot, fyuzelyaj va oynalarni tekshirish uchun videoskopiya, fazali panjaralar, uyurma tok nazorati va ultratovush qalinlik o‘lchash ishlatiladi. Nashrda texnologiya kirish imkoniyati va kutilayotgan shikast turiga qarab tanlanadigan real ko‘p usulli jarayon ko‘rsatilgan.
JetBlue’s aviation programme uses videoscopy, phased arrays, eddy current testing and ultrasonic thickness gauging to inspect engines, wings, fuselages and windows. The publication illustrates a real multi-method workflow in which technology is selected according to access and expected damage type.
Практическая ценностьAmaliy qiymatiPractical valueСовременная инспекция сложных объектов строится не вокруг одного метода НК, а вокруг связки RVI + UT/PAUT + ET с единым инженерным решением по результатам.Murakkab obyektlarning zamonaviy inspeksiyasi bitta NDT usuliga emas, natijalar bo‘yicha yagona muhandislik qarori bilan RVI + UT/PAUT + ET birikmasiga tayanadi.Modern inspection of complex assets is built around a combination of RVI, UT/PAUT and ET with an integrated engineering decision, rather than a single NDT method.
Цифровая радиография и КТ требуют новых компетенций от специалистов НК
Raqamli radiografiya va KT NDT mutaxassislaridan yangi ko‘nikmalarni talab qiladi
Digital radiography and CT require new skills from NDT personnel
В ASNT отмечают, что современные DR и CT-системы стали значительно мощнее, но их эффективность зависит не только от оборудования. Для корректной работы нужны специалисты, которые понимают физику метода, цифровую обработку изображений, настройку системы, качество данных и ограничения алгоритмов.
ASNT zamonaviy DR va KT tizimlari ancha kuchayganini, ammo ularning samarasi faqat uskunaga bog‘liq emasligini qayd etadi. To‘g‘ri ishlash uchun usul fizikasi, raqamli tasvirlarni qayta ishlash, tizim sozlamalari, ma’lumotlar sifati va algoritm cheklovlarini tushunadigan mutaxassislar kerak.
ASNT notes that modern DR and CT systems have become much more powerful, but their effectiveness depends on more than equipment. Correct operation requires specialists who understand the method’s physics, digital image processing, system setup, data quality and algorithm limitations.
Главный выводAsosiy xulosaKey takeawayПереход от плёнки к цифровым системам меняет роль Level III и инженера: всё больше значения имеют обработка данных, валидация изображения и управление цифровым рабочим процессом.Plyonkadan raqamli tizimlarga o‘tish Level III va muhandis rolini o‘zgartiradi: ma’lumotlarni qayta ishlash, tasvir validatsiyasi va raqamli ish jarayonini boshqarish ahamiyati oshmoqda.The shift from film to digital systems changes the role of Level III personnel and engineers: data processing, image validation and management of digital workflows become increasingly important.
EGONet улучшает сегментацию трещин и дефектов на сложных металлических поверхностях
EGONet murakkab metall yuzalaridagi yoriq va nuqsonlar segmentatsiyasini yaxshilaydi
EGONet improves crack and defect segmentation on complex metallic surfaces
Архитектура EGONet объединяет направленное внимание, информацию о границах и многомасштабный контекст, чтобы точнее сегментировать дефекты разного размера и формы на неоднородной металлической текстуре.
EGONet turli o‘lcham va shakldagi nuqsonlarni murakkab metall teksturasida aniqroq segmentatsiya qilish uchun yo‘naltirilgan attention, chegara ma’lumoti va ko‘p masshtabli kontekstni birlashtiradi.
EGONet combines edge guidance, omni-directional attention and multi-scale context to segment defects of varying size and shape on complex metallic textures.
Почему это важноNima uchun muhimWhy it mattersДля визуального НК сегментация особенно ценна тем, что даёт не только факт наличия дефекта, но и его контур, площадь и геометрию для последующей оценки.Bu yo‘nalish NDT ma’lumotlarini avtomatik tahlil qilish, o‘lchash va qarorlarni qo‘llab-quvvatlash imkoniyatlarini kengaytiradi.This development expands automated analysis, measurement and decision-support capabilities in nondestructive testing.
Deep Learning обнаруживает внутренние пустоты напрямую по ультразвуковым данным без построения изображения
Deep Learning ichki bo‘shliqlarni tasvir qurmasdan to‘g‘ridan-to‘g‘ri ultratovush ma’lumotidan aniqlaydi
Deep learning detects internal voids directly from ultrasonic data without image reconstruction
Предложен end-to-end метод на базе fully convolutional network, который определяет внутренние пустоты непосредственно из ультразвуковых данных и связывает численное моделирование с экспериментальными данными.
Fully convolutional network asosidagi end-to-end usul ichki bo‘shliqlarni ultratovush ma’lumotidan bevosita aniqlaydi va sonli modellashtirishni tajriba ma’lumotlari bilan bog‘laydi.
An end-to-end fully convolutional network detects internal voids directly from ultrasonic data, bridging numerical simulations and experimental measurements.
Почему это важноNima uchun muhimWhy it mattersЕсли такой подход подтверждается на реальных объектах, часть задач УЗК можно автоматизировать без обязательного построения привычного B/C-scan перед классификацией.Bu yo‘nalish NDT ma’lumotlarini avtomatik tahlil qilish, o‘lchash va qarorlarni qo‘llab-quvvatlash imkoniyatlarini kengaytiradi.This development expands automated analysis, measurement and decision-support capabilities in nondestructive testing.
DIANA объединила моделирование и анализ рентгеновской и нейтронной КТ в открытой GPU-системе
DIANA rentgen va neytron KT modellashtirish hamda tahlilini ochiq GPU tizimida birlashtirdi
DIANA unifies X-ray and neutron CT simulation and analysis in an open GPU framework
Открытая система DIANA предназначена для анализа одно- и мультимодальных данных рентгеновской и нейтронной томографии с поддержкой GPU. Совмещение модальностей помогает лучше разделять и идентифицировать фазы материалов.
Ochiq DIANA tizimi GPU yordamida rentgen va neytron tomografiyasining yagona hamda multimodal ma’lumotlarini tahlil qilish uchun mo‘ljallangan. Modalitetlarni birlashtirish material fazalarini yaxshiroq ajratishga yordam beradi.
The open-source DIANA framework supports GPU-based analysis of single- and multimodal X-ray and neutron tomography, improving segmentation and identification of material phases.
Почему это важноNima uchun muhimWhy it mattersДля промышленной КТ важен сам подход: разные физические методы визуализации объединяются в единый вычислительный конвейер вместо раздельной интерпретации.Bu yo‘nalish NDT ma’lumotlarini avtomatik tahlil qilish, o‘lchash va qarorlarni qo‘llab-quvvatlash imkoniyatlarini kengaytiradi.This development expands automated analysis, measurement and decision-support capabilities in nondestructive testing.
Лазерный УЗК с двумя типами волн Рэлея повысил чувствительность к малым дефектам
Ikki xil Rayleigh to‘lqinli lazer UT kichik nuqsonlarga sezgirlikni oshirdi
Dual-Rayleigh-wave laser ultrasonics improves sensitivity to small defects
Исследователи показали схему одновременной генерации двух поверхностных волновых составляющих и подтвердили повышение чувствительности к субволновым дефектам численным моделированием и экспериментом.
Tadqiqotchilar ikki sirt to‘lqin komponentini bir vaqtda hosil qilish sxemasini ko‘rsatib, subto‘lqin o‘lchamidagi nuqsonlarga sezgirlik oshishini modellashtirish va tajriba bilan tasdiqladi.
Researchers demonstrated simultaneous generation of two surface-wave components and reported improved detection sensitivity to subwavelength defects using simulation and experiments.
Почему это важноNima uchun muhimWhy it mattersЛазерный ультразвук сохраняет ключевое преимущество — бесконтактность, что делает его перспективным для горячих, движущихся или труднодоступных поверхностей.Bu yo‘nalish NDT ma’lumotlarini avtomatik tahlil qilish, o‘lchash va qarorlarni qo‘llab-quvvatlash imkoniyatlarini kengaytiradi.This development expands automated analysis, measurement and decision-support capabilities in nondestructive testing.
Вихретоковый метод использовали для восстановления профиля криволинейных CFRP-компонентов
Girdob tok usuli egri CFRP komponentlar profilini tiklash uchun qo‘llandi
Eddy currents used to reconstruct profiles of curved CFRP components
Работа переносит вихретоковый контроль из классической задачи поиска дефектов в задачу бесконтактного восстановления геометрии поверхности криволинейных углепластиковых деталей.
Ish girdob tok nazoratini oddiy nuqson qidirishdan egri uglerod tolali kompozit detallar yuzasi geometriyasini kontaktsiz tiklash vazifasiga kengaytiradi.
The work extends eddy-current testing beyond defect detection toward non-contact surface-profile reconstruction of curved CFRP parts.
Почему это важноNima uchun muhimWhy it mattersЭто интересно для роботизированного контроля: один электромагнитный датчик потенциально может одновременно отслеживать геометрию, зазор и локальные неоднородности композита.Bu yo‘nalish NDT ma’lumotlarini avtomatik tahlil qilish, o‘lchash va qarorlarni qo‘llab-quvvatlash imkoniyatlarini kengaytiradi.This development expands automated analysis, measurement and decision-support capabilities in nondestructive testing.
Обзор 98 исследований показал, куда движется data-driven обработка MFL-сигналов трубопроводов
98 ta tadqiqot sharhi MFL signallarini data-driven qayta ishlash yo‘nalishini ko‘rsatdi
Review of 98 studies maps the direction of data-driven MFL pipeline analysis
Авторы проанализировали 98 публикаций по data-driven методам магнитного рассеяния потока в нефтегазовых трубопроводах, выделив развитие обработки сигналов, распознавания дефектов и количественной оценки.
Mualliflar neft-gaz quvurlarida magnit oqim sizib chiqishi bo‘yicha 98 ta data-driven ishni tahlil qilib, signalni qayta ishlash, nuqsonni aniqlash va miqdoriy baholash rivojini ko‘rsatdi.
The authors reviewed 98 publications on data-driven MFL methods for oil and gas pipelines, covering signal processing, defect recognition and quantitative assessment.
Почему это важноNima uchun muhimWhy it mattersТренд очевиден: MFL всё больше превращается из метода с ручной интерпретацией сигналов в источник данных для ML-моделей и автоматизированной оценки коррозии.Bu yo‘nalish NDT ma’lumotlarini avtomatik tahlil qilish, o‘lchash va qarorlarni qo‘llab-quvvatlash imkoniyatlarini kengaytiradi.This development expands automated analysis, measurement and decision-support capabilities in nondestructive testing.
Компьютерное зрение и ML классифицируют дефекты по микрофотографиям деталей аддитивного производства
Kompyuter ko‘rishi va ML additiv ishlab chiqarish detallaridagi nuqsonlarni mikrofotolar bo‘yicha tasniflamoqda
Computer vision and ML classify additive-manufacturing defects from optical micrographs
Опубликован подход к классификации дефектов на оптических микрофотографиях с использованием компьютерного зрения, нового метода пороговой обработки серого и алгоритмов машинного обучения.
Optik mikrofotolardagi nuqsonlarni kompyuter ko‘rishi, yangi kulrang chegaralash usuli va mashinaviy o‘rganish algoritmlari bilan tasniflash yondashuvi e’lon qilindi.
A new approach combines computer vision, a novel gray-thresholding method and machine learning to classify defects in optical micrographs of additively manufactured material.
Почему это важноNima uchun muhimWhy it mattersТакие методы полезны как промежуточный слой между металлографией и автоматизированной оценкой качества: изображения превращаются в воспроизводимые количественные признаки.Bu yo‘nalish NDT ma’lumotlarini avtomatik tahlil qilish, o‘lchash va qarorlarni qo‘llab-quvvatlash imkoniyatlarini kengaytiradi.This development expands automated analysis, measurement and decision-support capabilities in nondestructive testing.
Новый обзор сравнил технологии внутритрубной диагностики морских трубопроводов
Yangi sharh dengiz quvurlarini ichki inspeksiya qilish texnologiyalarini taqqosladi
New review compares in-line inspection technologies for offshore pipelines
Авторы систематизировали методы ILI для морских трубопроводов — калиперные системы, MFL, UT, ECT и EMAT — и рассмотрели ограничения каждого метода для сложных подводных условий.
Mualliflar dengiz quvurlari uchun ILI usullarini — kaliper, MFL, UT, ECT va EMAT — tizimlashtirib, murakkab suvosti sharoitlaridagi cheklovlarini ko‘rib chiqdi.
The review organizes offshore pipeline ILI methods including caliper, MFL, UT, ECT and EMAT and discusses limitations in challenging subsea environments.
Почему это важноNima uchun muhimWhy it mattersПрактический вывод: выбор ILI-инструмента должен определяться типом угрозы и условиями трубопровода; универсального датчика для всех механизмов повреждения нет.Bu yo‘nalish NDT ma’lumotlarini avtomatik tahlil qilish, o‘lchash va qarorlarni qo‘llab-quvvatlash imkoniyatlarini kengaytiradi.This development expands automated analysis, measurement and decision-support capabilities in nondestructive testing.
ИИ распознаёт дефекты кольцевых швов на цифровой радиографии при шуме и малом датасете
AI shovqin va kichik dataset sharoitida raqamli radiografiyada halqasimon chok nuqsonlarini aniqlamoqda
AI recognizes pipeline girth-weld defects in noisy digital radiography with limited labeled data
Исследование предлагает совместную схему адаптивного шумоподавления, усиления признаков и геометрически адаптивного детектора для автоматического распознавания дефектов кольцевых швов трубопроводов на DR-снимках при сильном шуме и дефиците размеченных данных.
Tadqiqot kuchli shovqin va belgilangan ma’lumotlar tanqisligida quvur halqasimon choklaridagi nuqsonlarni DR tasvirlarida avtomatik aniqlash uchun adaptiv shovqinni kamaytirish, xususiyatlarni kuchaytirish va geometriyaga mos detektor yondashuvini taklif qiladi.
The study combines adaptive denoising, feature enhancement and a geometry-adaptive detector to automate girth-weld defect recognition in DR images under strong noise and scarce labeled data.
Почему это важноNima uchun muhimWhy it mattersДля промышленного AI-NDT особенно важно, что работа направлена не на идеальные лабораторные снимки, а на две реальные проблемы: шум и нехватку размеченных дефектов.Bu yo‘nalish NDT ma’lumotlarini avtomatik tahlil qilish, o‘lchash va qarorlarni qo‘llab-quvvatlash imkoniyatlarini kengaytiradi.This development expands automated analysis, measurement and decision-support capabilities in nondestructive testing.
Рентгеновская микро-КТ и ИИ позволили прочитать запечатанный свиток без вскрытия
Rentgen mikro-KT va AI yopiq o‘ramni ochmasdan o‘qishga yordam berdi
X-ray micro-CT and AI read a sealed scroll without opening it
ASNT описала проект, где высокоразрешающая фазово-контрастная рентгеновская микро-КТ, виртуальное разворачивание и машинное обучение восстановили непрерывный текст внутри карбонизированного свитка, не разрушая объект.
ASNT yuqori aniqlikdagi faza-kontrast rentgen mikro-KT, virtual yoyish algoritmlari va mashinaviy o‘rganish yordamida karbonlashgan yopiq o‘ram ichidagi matnni obyektni buzmasdan tiklash loyihasini yoritdi.
ASNT highlighted a project combining high-resolution phase-contrast X-ray micro-CT, virtual unwrapping and machine learning to reconstruct continuous text inside a carbonized sealed scroll without physically opening it.
Почему это важно для НКNDT uchun nima uchun muhimWhy it matters for NDTЭто наглядный пример того, как вычислительная реконструкция и ИИ могут извлекать скрытую информацию из сложных многослойных рентгеновских и КТ-данных.Bu hisoblash rekonstruksiyasi va AI murakkab ko‘p qatlamli rentgen hamda KT ma’lumotlaridan yashirin axborotni ajratib olishiga yaqqol misol.It is a clear example of computational reconstruction and AI extracting hidden information from complex multilayer X-ray and CT datasets.
Аддитивное производство усиливает роль КТ, PAUT и мониторинга в процессе печати
Additiv ishlab chiqarishda KT, PAUT va jarayon monitoringining roli oshmoqda
Additive manufacturing is expanding the role of CT, PAUT and in-process monitoring
В обзоре прогресса стандартов 2026 года для аддитивного производства НК выделен как ключевая часть квалификации деталей. Для поиска пористости, непроваров, трещин и геометрических отклонений всё активнее применяются рентгеновская КТ, PAUT, термография, вихретоковый контроль, акустические методы и мониторинг непосредственно во время изготовления.
2026-yilgi additiv ishlab chiqarish standartlari sharhida NDT detallarni malakalashning muhim qismi sifatida ko‘rsatilgan. G‘ovaklik, qo‘shilmaslik, yoriqlar va geometrik og‘ishlarni aniqlash uchun rentgen KT, PAUT, termografiya, girdob tok nazorati, akustik usullar va jarayon ichidagi monitoring tobora keng qo‘llanmoqda.
A 2026 standards progress review identifies NDE as a critical part of additive-manufacturing qualification. X-ray CT, PAUT, thermography, eddy current, acoustic methods and in-situ monitoring are increasingly used to detect porosity, lack of fusion, cracks and geometric inconsistencies.
ТрендYo‘nalishTrendНК становится частью всего цифрового цикла производства: от мониторинга процесса до финальной сертификации детали и управления данными.NDT butun raqamli ishlab chiqarish sikliga — jarayon monitoringidan yakuniy sertifikatlash va ma’lumot boshqaruvigacha — kirib bormoqda.NDE is becoming part of the full digital manufacturing lifecycle, from process monitoring to final certification and data management.
NDE 4.0 движется к общим цифровым данным, совместимости и проверяемому ИИ
NDE 4.0 umumiy raqamli ma’lumotlar, moslik va tekshiriladigan AI tomon ketmoqda
NDE 4.0 is moving toward interoperable data and trustworthy AI
ASNT представила инициативу NDE Value Alliance, которая объединяет владельцев активов, инспекционные компании, производителей оборудования, разработчиков ПО и исследователей. Главные задачи — совместимые цифровые процессы, обмен данными и доверие к AI-системам контроля.
ASNT NDE Value Alliance tashabbusini taqdim etdi. U aktiv egalari, inspeksiya kompaniyalari, uskuna ishlab chiqaruvchilar, dasturiy ta’minot ishlab chiquvchilari va tadqiqotchilarni birlashtiradi. Asosiy maqsadlar — mos raqamli jarayonlar, ma’lumot almashinuvi va AI nazorat tizimlariga ishonch.
ASNT presented the NDE Value Alliance, bringing together asset owners, inspection companies, equipment makers, software developers and researchers to improve digital interoperability, data exchange and confidence in AI-enabled inspection.
Главный барьер сегодняBugungi asosiy to‘siqKey barrier todayПроблема уже не только в датчиках: отрасли мешают закрытые форматы, разрозненные системы, сложная интеграция и отсутствие единых подходов к валидации ИИ.Muammo faqat sensorlarda emas: yopiq formatlar, parchalangan tizimlar, murakkab integratsiya va AI validatsiyasi bo‘yicha yagona yondashuv yetishmasligi ham to‘sqinlik qilmoqda.The challenge is no longer only sensor technology; proprietary formats, fragmented systems, integration difficulty and AI-validation uncertainty are major barriers.
YOLOv11 применяют не только для поиска дефектов, но и для количественной оценки по рентгеновской КТ
YOLOv11 rentgen KTda nuqsonlarni topish bilan birga ularni miqdoriy baholash uchun ham qo‘llanmoqda
YOLOv11 is being used for both defect detection and quantitative X-ray CT analysis
Исследование MBCF-YOLO адаптирует YOLOv11 для сегментации внутренних полостей на рентгеновских КТ-изображениях. Модель формирует маску каждого дефекта, после чего площадь автоматически рассчитывается по его контуру.
MBCF-YOLO tadqiqoti YOLOv11 modelini rentgen KT tasvirlaridagi ichki bo‘shliqlarni segmentatsiya qilishga moslashtiradi. Model har bir nuqson uchun maska hosil qiladi, so‘ng uning maydoni kontur bo‘yicha avtomatik hisoblanadi.
The MBCF-YOLO study adapts YOLOv11 to segment internal holes in X-ray CT images. The model outputs an instance mask for each defect, enabling automated area calculation from its contour.
Что меняетсяNima o‘zgarmoqdaWhat is changingКомпьютерное зрение в НК постепенно переходит от простого «дефект / не дефект» к измерению геометрии и подготовке количественных данных для оценки.NDTdagi kompyuter ko‘rishi oddiy “nuqson bor/yo‘q” tasnifidan geometriyani o‘lchash va miqdoriy baholash uchun ma’lumot tayyorlashga o‘tmoqda.Computer vision in NDT is moving beyond defect/no-defect classification toward geometry measurement and quantitative assessment.
Для композитов и клеевых соединений развиваются специализированные методы bond testing
Kompozitlar va yopishtirilgan birikmalar uchun maxsus bond testing usullari rivojlanmoqda
Specialized bond-testing methods are expanding for composites and bonded structures
ASNT сравнивает три подхода для контроля сэндвич-панелей, композитных ламинатов и металл-металл соединений: pitch-catch, анализ механического импеданса (MIA) и резонансный метод. Выбор технологии зависит от материала, структуры и ожидаемого типа расслоения.
ASNT sendvich panellar, kompozit laminatlar va metall-metall yopishtirilgan birikmalarni tekshirish uchun uch usulni taqqoslaydi: pitch-catch, mexanik impedans tahlili (MIA) va rezonans. Tanlov material, konstruksiya va kutilayotgan ajralish turiga bog‘liq.
ASNT compares pitch-catch, mechanical impedance analysis (MIA) and resonance techniques for honeycomb panels, composite laminates and metal-to-metal bonds. Method selection depends on the material system and expected defect type.
Практический выводAmaliy xulosaPractical takeawayУниверсального метода для всех композитных соединений нет — надежность контроля начинается с правильного выбора физического принципа под конкретную конструкцию.Barcha kompozit birikmalar uchun bitta universal usul yo‘q — ishonchli nazorat aniq konstruksiyaga mos fizik prinsipni tanlashdan boshlanadi.There is no single universal method for all bonded composites; reliable inspection starts with matching the physics to the structure.
В юбилейном обзоре ASNT отмечает, что современные беспилотники уже несут камеры, ультразвуковые датчики и другие полезные нагрузки НК в зоны, где раньше требовались леса, канатный доступ или сложные эндоскопические операции.
ASNT yubiley sharhida zamonaviy dronlar kameralar, ultratovush sensorlari va boshqa NDT foydali yuklarini ilgari iskala, arqonli kirish yoki murakkab endoskopiya talab qilgan joylarga olib kirayotgani qayd etiladi.
ASNT notes that modern drones now carry cameras, ultrasonic sensors and other NDT payloads into areas that once required scaffolding, rope access or difficult borescope work.
ПреимуществоAfzallikBenefitБеспилотные платформы сокращают время доступа к опасным зонам и позволяют быстрее собирать цифровые данные для последующего анализа специалистом.Uchuvchisiz platformalar xavfli hududlarga kirish vaqtini qisqartiradi va mutaxassis tahlili uchun raqamli ma’lumotlarni tezroq yig‘ishga imkon beradi.Unmanned platforms can reduce access time in hazardous areas and collect digital inspection data faster for expert review.
Удалённый визуальный контроль развивается как программно-управляемая цифровая инспекция
Masofaviy vizual nazorat dasturiy boshqariladigan raqamli inspeksiyaga aylanmoqda
Remote visual inspection is becoming a software-driven digital workflow
Современные видеоскопы позволяют обследовать внутренние поверхности без разборки оборудования. Evident описывает RVI как способ быстро обнаруживать трещины, коррозию и посторонние предметы в труднодоступных полостях, а новые платформы делают сам процесс всё более программно-ориентированным.
Zamonaviy videoskoplar uskunani qismlarga ajratmasdan ichki yuzalarni ko‘rish imkonini beradi. Evident RVI orqali yoriqlar, korroziya va begona jismlarni qiyin kiriladigan bo‘shliqlarda tez aniqlash mumkinligini, yangi platformalar esa jarayonni tobora dasturiy boshqaruvga o‘tkazayotganini ta’kidlaydi.
Modern videoscopes enable internal inspection without equipment disassembly. Evident describes RVI as a fast way to identify cracks, corrosion and foreign object debris in inaccessible areas, with newer platforms becoming increasingly software-driven.
Где особенно полезноQayerda ayniqsa foydaliWhere it is especially usefulТурбины, двигатели, теплообменное оборудование, полости машин и другие зоны, где разборка дорога или занимает много времени.Turbinalar, dvigatellar, issiqlik almashinish uskunalari, mashina bo‘shliqlari va qismlarga ajratish qimmat yoki uzoq davom etadigan boshqa joylar.Turbines, engines, heat-transfer equipment and other internal spaces where disassembly is costly or time-consuming.
ИИ всё глубже входит в УЗК сварки, акустическую визуализацию и автоматический анализ
AI payvand UT, akustik tasvirlash va avtomatik tahlilga chuqurroq kirib bormoqda
AI is moving deeper into weld UT, acoustic imaging and automated analysis
ASNT рассмотрела три направления, отражённые в недавних патентах: интерпретация ультразвуковых сигналов точечной сварки в реальном времени, улучшение акустических изображений машинным обучением и автоматизированный анализ данных контроля.
ASNT yaqindagi patentlarda aks etgan uch yo‘nalishni ko‘rib chiqdi: nuqtali payvand UT signallarini real vaqt rejimida talqin qilish, mashinaviy o‘rganish bilan akustik tasvirlarni yaxshilash va nazorat ma’lumotlarini avtomatlashtirilgan tahlil qilish.
ASNT reviewed three directions reflected in recent patents: real-time interpretation of ultrasonic spot-weld signals, machine-learning enhancement of acoustic images and automated inspection-data analysis.
Куда идет технологияTexnologiya qayerga ketmoqdaWhere the technology is headingИИ всё чаще работает не как отдельная «нейросеть», а как встроенный слой обработки сигналов и изображений внутри производственного контроля.AI tobora alohida “neyron tarmoq” emas, balki ishlab chiqarish nazoratidagi signal va tasvirlarni qayta ishlashning ichki qatlami sifatida ishlamoqda.AI is increasingly becoming an embedded signal- and image-processing layer inside production inspection rather than a standalone tool.
TWI запускает исследования горячего УЗК сварки и микроволнового контроля стеклопластика
TWI issiq payvand UT va shisha tolali kompozitlarni mikroto‘lqinli nazorat qilish bo‘yicha tadqiqot boshladi
TWI launches research on hot-weld UT and microwave inspection of glass-reinforced composites
Два проекта TWI ориентированы на автоматизацию: первый собирает ультразвуковые данные при повышенных температурах прямо во время сварки для последующего AI/ML-анализа, второй разрабатывает калибровку микроволнового контроля GRE-композитов с перспективой роботизации.
TWI’ning ikki loyihasi avtomatlashtirishga qaratilgan: birinchisi payvandlash vaqtida yuqori haroratda ultratovush ma’lumotlarini AI/ML tahlili uchun yig‘adi, ikkinchisi esa GRE kompozitlarini robotlashtirilgan mikroto‘lqin nazorati uchun kalibrlash usulini ishlab chiqadi.
Two TWI projects target automation: one collects ultrasonic data at elevated temperatures during welding for later AI/ML analysis, while the other develops calibration for microwave inspection of GRE composites with robotic integration in mind.
Что особенно интересноEng qiziqarli jihatWhat stands outНК постепенно смещается ближе к самому производственному процессу — от проверки готовой детали к мониторингу качества во время изготовления.NDT tayyor detalni tekshirishdan ishlab chiqarish jarayonining o‘zida sifat monitoringiga yaqinlashmoqda.NDT is moving closer to the manufacturing process itself—from checking finished parts toward in-process quality monitoring.
Открытые форматы данных становятся основой для ИИ, цифровых двойников и многовендорного НК
Ochiq ma’lumot formatlari AI, raqamli egizaklar va ko‘p ishlab chiqaruvchili NDT uchun asos bo‘lib bormoqda
Open data formats are becoming foundational for AI, digital twins and multi-vendor NDT
Evident связывает новые требования к доступности промышленных данных с общим трендом НК на открытые форматы. Формат .NDE построен на HDF5 и JSON и рассчитан на переносимость, интеграцию с внешним ПО и долгосрочную доступность результатов контроля.
Evident sanoat ma’lumotlariga kirish bo‘yicha yangi talablarni NDTdagi ochiq formatlar yo‘nalishi bilan bog‘laydi. .NDE formati HDF5 va JSON asosida qurilgan bo‘lib, ma’lumotlarni ko‘chirish, tashqi dasturlar bilan integratsiya va uzoq muddat saqlashga mo‘ljallangan.
Evident links new industrial-data access expectations with the NDT shift toward open formats. Its .NDE format is based on HDF5 and JSON to support portability, third-party integration and long-term accessibility of inspection results.
Почему это важноNima uchun muhimWhy it mattersРоботы, AI-модели и цифровые двойники требуют структурированных данных, которые можно читать вне одного прибора или закрытой программы.Robotlar, AI modellari va raqamli egizaklar bitta uskuna yoki yopiq dasturdan tashqarida ham o‘qiladigan tuzilgan ma’lumotlarni talab qiladi.Robotics, AI models and digital twins need structured data that can be used beyond a single instrument or proprietary software package.
ИИ меняет квалификацию и ответственность специалиста НК
Sun’iy intellekt NDT mutaxassisining malakasi va mas’uliyatini o‘zgartirmoqda
AI is changing the qualification and responsibility of NDT personnel
ASNT отмечает, что AI/ML всё глубже входит в процессы контроля. В июле 2026 года организация сообщила о втором этапе публичного обсуждения нового стандарта по применению искусственного интеллекта и машинного обучения в NDT/E.
ASNT AI/ML nazorat jarayonlariga tobora chuqurroq kirib borayotganini ta’kidlaydi. 2026-yil iyulida tashkilot NDT/Eda sun’iy intellekt va mashinaviy o‘qitishni qo‘llash bo‘yicha yangi standartning ikkinchi ommaviy muhokama bosqichi haqida xabar berdi.
ASNT reports that AI/ML is moving deeper into inspection workflows. In July 2026, it highlighted a second public-comment period for a new standard addressing AI and machine learning in NDT/E.
Практический смыслAmaliy ahamiyatiPractical significanceАлгоритм не отменяет ответственность специалиста: нужны компетенции для проверки исходных данных, оценки достоверности модели и подтверждения результата.Algoritm mutaxassis mas’uliyatini bekor qilmaydi: kirish ma’lumotlari, model ishonchliligi va yakuniy natijani tekshirish bo‘yicha bilim zarur.The algorithm does not remove human accountability; personnel need skills to verify input data, model reliability and final results.
Цифровые двойники делают результаты НК частью жизненного цикла оборудования
Raqamli egizaklar NDT natijalarini uskunaning hayotiy sikliga kiritmoqda
Digital twins integrate NDT results into the asset lifecycle
Цифровой двойник — это не только трехмерная модель. Он постоянно обновляется данными физического объекта и может использовать результаты контроля, параметры эксплуатации и историю ремонта для прогноза состояния.
Raqamli egizak faqat uch o‘lchamli model emas. U real obyekt ma’lumotlari bilan doimiy yangilanadi va holatni prognoz qilish uchun nazorat natijalari, ekspluatatsion ko‘rsatkichlar hamda ta’mirlash tarixidan foydalanadi.
A digital twin is more than a 3D model. It is continuously updated with physical-asset data and can combine inspection results, operating parameters and maintenance history for condition prediction.
Ключевой выводAsosiy xulosaKey takeawayТочность цифрового двойника напрямую зависит от качества, прослеживаемости и стандартизации данных НК.Raqamli egizak aniqligi NDT ma’lumotlarining sifati, kuzatuvchanligi va standartlashtirilishiga bevosita bog‘liq.Digital-twin accuracy depends directly on the quality, traceability and standardization of NDT data.
Automated ultrasonic testing of pipeline girth welds
Описанная ASNT система AUT сочетает фазированные решётки и TOFD, беспроводную передачу данных и дистанционное управление сканером. Она предназначена для наземных и морских трубопроводов и может работать рядом с автоматической сваркой.
ASNT tavsiflagan AUT tizimi fazali panjaralar va TOFD, simsiz ma’lumot uzatish hamda skanerni masofadan boshqarishni birlashtiradi. Tizim quruqlik va dengiz quvurlari uchun mo‘ljallangan.
The AUT system described by ASNT combines phased array and TOFD with wireless data transmission and remote crawler control for onshore and offshore pipeline inspection.
Заявленные характеристикиKo‘rsatilgan xususiyatlarReported capabilitiesДо 3 м/мин, более 4 часов автономной работы, беспроводная связь до 10 м и защита сканера IP65.3 m/min gacha tezlik, 4 soatdan ortiq avtonom ishlash, 10 m gacha simsiz aloqa va IP65 himoya darajasi.Up to 3 m/min scanning speed, over four hours of battery operation, wireless transmission up to 10 m and IP65 protection.
Ультразвуковой контроль горячих поверхностей без полного охлаждения оборудования
Uskunani to‘liq sovutmasdan issiq yuzalarni ultratovush bilan nazorat qilish
Ultrasonic inspection of hot surfaces without full equipment cooldown
Высокотемпературный сканер HSMT-Flex рассчитан на контроль сварных соединений труб, резервуаров и сосудов под давлением на поверхностях до 350 °C. Это позволяет проводить часть диагностики во время эксплуатации или подготовки к останову.
HSMT-Flex yuqori haroratli skaneri quvurlar, rezervuarlar va bosim ostidagi idishlarning payvand choklarini 350 °C gacha bo‘lgan yuzalarda nazorat qilish uchun mo‘ljallangan.
The HSMT-Flex high-temperature scanner is designed for ultrasonic weld inspection on pipes, tanks and pressure vessels at surface temperatures up to 350 °C.
Потенциальный эффектKutiladigan samaraPotential benefitРаннее выявление дефектов, подготовка ремонта до останова и сокращение продолжительности простоя.Nuqsonlarni erta aniqlash, to‘xtashdan oldin ta’mirni rejalashtirish va bekor turish vaqtini qisqartirish.Earlier defect detection, repair planning before shutdown and reduced downtime.
Материалы подготовлены SANOAT NAZORATI как краткий профессиональный обзор открытых официальных источников. Права на исходные публикации принадлежат их авторам и организациям.
Materiallar SANOAT NAZORATI tomonidan ochiq rasmiy manbalar asosida qisqa professional sharh sifatida tayyorlangan. Asl nashrlarga bo‘lgan huquqlar mualliflar va tashkilotlarga tegishli.
These materials are concise professional reviews prepared by SANOAT NAZORATI from public official sources. Rights to the original publications remain with their authors and organizations.
