У сучасних умовах розвитку промисловості та підвищення вимог до надійності й безпеки технічних об’єктів особливої актуальності набувають методи неруйнівного контролю. Магнітопорошковий контроль є одним із найбільш ефективних способів виявлення поверхневих та підповерхневих дефектів у феромагнітних матеріалах. Водночас традиційні методи магнітопорошкового контролю значною мірою залежать від людського чинника, що знижує відтворюваність та об’єктивність результатів.
Актуальність даного дослідження зумовлена необхідністю автоматизації процесів реєстрації, обробки та аналізу результатів магнітопорошкового контролю з використанням сучасних методів комп’ютерного зору та штучного інтелекту. Застосування нейронних мереж дозволяє суттєво підвищити точність виявлення дефектів, зменшити вплив оператора та забезпечити стабільність контролю.

Мета і завдання дослідження.
Метою роботи є розробка автоматизованої системи магнітопорошкового неруйнівного контролю з використанням методів комп’ютерного зору та штучного інтелекту.
Для досягнення поставленої мети в роботі необхідно вирішити такі завдання: провести аналіз сучасних методів магнітопорошкового контролю та засобів його автоматизації; виконати огляд існуючих алгоритмів обробки зображень і нейронних мереж для виявлення дефектів; розробити структурну та функціональну схеми автоматизованої системи; створити програмні алгоритми обробки зображень; виконати навчання нейронної мережі; здійснити експериментальне тестування розробленої системи та проаналізувати отримані результати.

Об’єкт дослідження – процес контролю металевих виробів магнітопорошковим методом.
Предмет дослідження – методи автоматизованого виявлення дефектів на зображеннях магнітопорошкового контролю.
Методи дослідження.
У роботі використано методи аналізу науково-технічної літератури, методи комп’ютерного зору, згорткові нейронні мережі, методи цифрової обробки зображень, експериментальні дослідження та методи статистичного аналізу результатів.

Наукова новизна отриманих результатів.
Наукова новизна полягає у створенні автоматизованої системи магнітопорошкового контролю з використанням нейронних мереж для виявлення дефектів, що забезпечує підвищення точності та достовірності результатів контролю порівняно з традиційними методами.
Практичне значення отриманих результатів.
Розроблена система може бути використана на підприємствах машинобудівної, транспортної та енергетичної галузей для автоматизації процесу неруйнівного контролю та підвищення якості технічної діагностики.

Публікації.
За результатами проведених досліджень підготовлено та опубліковано наукові праці, присвячені підвищенню ефективності магнітопорошкового контролю металевих виробів із застосуванням методів штучного інтелекту та аналізу властивостей магнітних суспензій. Основні положення роботи висвітлено у статті «Improving the Effectiveness of Magnetic Particle Inspection of Metal Products Using Artificial Intelligence», опублікованій у фахових виданнях і представленій на студентських науково-технічних конференціях.
Зокрема, результати апробації методів автоматизованого розпізнавання дефектів подано в матеріалах ХХІV Міжнародної науково-технічної конференції «Приладобудування: стан і перспективи», де розглянуто можливості застосування алгоритмів штучного інтелекту для підвищення достовірності виявлення дефектів у процесі магнітопорошкового контролю:
A. Momot, V. Yakotiuk. Improving the Effectiveness of Magnetic Particle Inspection of Metal Products Using Artificial Intelligence // ХХІV Міжнародна науково-технічна конференція «Приладобудування: стан і перспективи», 13–14 травня 2025 року, КПІ ім. Ігоря Сікорського, Київ, Україна : збірник матеріалів конференції. – Київ : КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2025. – С. 320–323.
Окремі аспекти практичного застосування магнітопорошкового контролю, а також порівняльний аналіз ефективності різних типів магнітних суспензій, використаних у промислових умовах, висвітлено у статті:
Якотюк В.С. Практичний досвід застосування та аналіз ефективності різних магнітних суспензій / В.С. Якотюк, С.М. Глабець, Ю.Ю. Лисенко, А.С. Момот // Технічна діагностика і неруйнівний контроль. – 2026. – № 1.

Керівник: ст. в., д.ф. Момот А.С.

Повний текст дисертації (.pdf)

Повний перелік магістерських дисертацій