Бесконтактный метод диагностики дефектов корпусных элементов радиоэлектронной аппаратуры (РЭА) из термопластичных материалов в процессе производства с использованием искусственного интеллекта разрабатывают ученые радиофизического факультета (РФФ) Томского государственного университета (ТГУ), 15 августа сообщает пресс-служба вуза.

Производство полимерных материалов и изделий для критически важных областей промышленности, таких как авиакосмическая и автомобилестроительная, в России в последнее время значительно выросло. Возросшее при этом конвейерное производство корпусов РЭА сделало востребованным непрерывный контроль качества этой продукции, то есть экспресс-диагностику дефектов.

Для решения этой задачи в РФФ ТГУ реализуется проект «Неразрушающая терагерцовая дефектоскопия объектов с использованием нейронной сети в производстве конструкционных материалов», который позволит автоматически, согласно принятой классификации, определять наличие в корпусах радиоэлектронной аппаратуры дефектов и таким образом снижать долю бракованной продукции.

Данный проект предусматривает разработку бесконтактного метода диагностики дефектов корпусных элементов радиоэлектронной аппаратуры (РЭА), изготавливаемых из термопластичных материалов с функциональными добавками.

Руководитель проекта, младший научный сотрудник научной лаборатории терагерцовых исследований Научного управления ТГУ Александр Бердюгин пояснил:

«Разработка радиоэлектронной аппаратуры — комплексный процесс, требующий разностороннего рассмотрения протекающих в создаваемом приборе явлений. При проектировании сложных устройств, состоящих из множества модулей, приходится учитывать взаимное влияние всех элементов системы. Обеспечение электромагнитной совмести — один из важнейших этапов разработки РЭА, он во многом определяет итоговую цену и характеристики готового устройства».

При этом наиболее часто снижения внутренних взаимодействий электромагнитных полей добиваются экранированием составных частей и всей радиоэлектронной системы в целом. Таким экраном делают корпус прибора, для чего материал, из которого он изготовлен, должен обладать определенными электрофизическими характеристиками.

Однако в процессе производства корпусов РЭА возникают различные дефекты, определяемые конкретной применяемой технологией изготовления. Они снижают конструкционные и потребительские качества продукции, в том числе и электромагнитную защищенность.

Для диагностики корпусов в настоящее время применяется дорогостоящее оборудование, которое обычно использует методы рентгеновской томографии, что вдобавок накладывает высокие требования к безопасности персонала на производстве.

«Перспективным здесь является применение ТГц-излучения, — указал Александр Бердюгин. — Оно не имеет ионизирующего характера и обладает высокой проникающей способностью в диэлектрических средах. Следовательно, возможно создать систему ТГц-диагностики корпусов аппаратуры, а также получить изображение внутреннего устройства конструкции».

Новый метод, который применяют разработчики проекта, позволит по результатам анализа распределения параметров терагерцового отклика от объекта автоматически обнаруживать и впоследствии локализовать неоднородности в стенках корпусов.

С учетом того, что в настоящее время для анализа ТГц-спектров и изображений в таких областях, как обеспечение безопасности пищевых продуктов, тестирование сельскохозяйственной продукции, контроль безопасности, а также биомедицина, всё чаще используют искусственный интеллект, то его применение в устройствах для неразрушающего контроля диэлектрических и композиционных конструкционных материалов также будет эффективным, считают разработчики.