SANOAT NAZORATISANOAT NAZORATINDT • Industrial inspection
Telegram
Международный обзор
Xalqaro sharh
International review

Мировые новости НК и новые технологии

Jahon NDT yangiliklari va yangi texnologiyalar

Global NDT news and new technologies

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
Читать материалыMateriallarni o‘qishRead articlesВернуться на сайтSaytga qaytishBack to website
Последние материалы
So‘nggi materiallar
Latest articles

Технологии, меняющие отрасль

Sohani o‘zgartirayotgan texnologiyalar

Technologies changing the industry

AI • SEGMENTATION
Scientific Reports

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.
Источник: Scientific ReportsManba: Scientific ReportsSource: Scientific Reports
UT + DL
Ultrasonics

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.
Источник: UltrasonicsManba: UltrasonicsSource: Ultrasonics
X-RAY + NEUTRON
Scientific Reports

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.
Источник: Scientific ReportsManba: Scientific ReportsSource: Scientific Reports
LASER UT
Ultrasonics

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.
Источник: UltrasonicsManba: UltrasonicsSource: Ultrasonics
ECT • CFRP
Composites Part B

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.
Источник: Composites Part BManba: Composites Part BSource: Composites Part B
MFL + DATA
Journal of Pipeline Science and Engineering

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.
Источник: Journal of Pipeline Science and EngineeringManba: Journal of Pipeline Science and EngineeringSource: Journal of Pipeline Science and Engineering
CV • ML • AM
Springer Nature

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.
Источник: Springer NatureManba: Springer NatureSource: Springer Nature
ILI • MFL • UT
Journal of Pipeline Science and Engineering

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.
Источник: Journal of Pipeline Science and EngineeringManba: Journal of Pipeline Science and EngineeringSource: Journal of Pipeline Science and Engineering
DR + AI
Journal of Pipeline Science and Engineering

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.
Источник: Journal of Pipeline Science and EngineeringManba: Journal of Pipeline Science and EngineeringSource: Journal of Pipeline Science and Engineering
X-RAY CT
+ AI
ASNT

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.
Официальный источник ASNTASNT rasmiy manbasiOfficial ASNT source
AM
CT • PAUT
ASNT

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.
Официальный источник ASNTASNT rasmiy manbasiOfficial ASNT source
NDE 4.0
DATA • AI
ASNT

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.
Официальный источник ASNTASNT rasmiy manbasiOfficial ASNT source
XCT
YOLOv11
ASNT

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.
Официальный источник ASNTASNT rasmiy manbasiOfficial ASNT source
BOND TEST
COMPOSITES
ASNT

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.
Официальный источник ASNTASNT rasmiy manbasiOfficial ASNT source
DRONE
UT • VT
ASNT

Дроны превращаются в полноценные носители датчиков НК

Dronlar NDT sensorlarini tashuvchi to‘liq inspeksiya platformalariga aylanmoqda

Drones are becoming full NDT sensor platforms

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.
Официальный источник ASNTASNT rasmiy manbasiOfficial ASNT source
RVI
VIDEOSCOPE
Evident

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.
Официальный источник EvidentEvident rasmiy manbasiOfficial Evident source
AI
UT • IMAGING
ASNT

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.
Официальный источник ASNTASNT rasmiy manbasiOfficial ASNT source
HOT UT
MICROWAVE
TWI

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.
Официальный источник TWITWI rasmiy manbasiOfficial TWI source
OPEN DATA
.NDE
Evident

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.
Официальный источник EvidentEvident rasmiy manbasiOfficial Evident source
AI / ML
NDT / E
ASNT

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.
Официальный источник ASNTASNT rasmiy manbasiOfficial ASNT source
DIGITAL
TWIN
ASNT

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.
Официальный источник ASNTASNT rasmiy manbasiOfficial ASNT source
AUT
PAUT • TOFD
ASNT

Автоматизированный УЗК кольцевых сварных швов трубопроводов

Quvur halqasimon payvand choklarini avtomatlashtirilgan ultratovush nazorati

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.
Официальный источник ASNTASNT rasmiy manbasiOfficial ASNT source
UT
350 °C
Evident

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.
Официальный источник EvidentEvident rasmiy manbasiOfficial Evident source
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.
Telegram