Проект направлен на разработку и внедрение интеллектуального программно-аппаратного комплекса (ПАК), предназначенного для неразрушающего контроля (НК) и диагностики дефектов древесины и изделий на её основе. Система основана на комплексном применении акустических, виброакустических, механических, электромагнитных и термовизионных методик, что позволяет получать полную картину внутреннего состояния древесины без необходимости её повреждения или разрушения. Такое объединение нескольких физических принципов измерений обеспечивает повышенную точность и достоверность диагностики по сравнению с традиционными методами контроля.

В основе проекта лежит идея мультисенсорного анализа, при котором данные от различных типов датчиков (ультразвуковых преобразователей, акселерометров, тепловизоров, оптических сенсоров и др.) синхронно собираются, оцифровываются и проходят интеллектуальную обработку. Программная часть комплекса использует алгоритмы машинного обучения и компьютерного зрения для классификации полученных сигналов и изображений, что позволяет автоматически распознавать наличие и тип дефектов: трещины, сучки, расслоения, гниль, внутренние пустоты, а также зоны избыточной влажности или биоповреждений.

Проект опирается на апробированные методики неразрушающего контроля, применяемые в смежных областях (металлургия, композиты, бетоны), адаптированные для древесины с учётом её анизотропной и гетерогенной структуры. Комплекс сочетает возможности акустической томографии, резонансного и импульсного анализа, ультразвуковой дефектоскопии и механических тестов низкой интенсивности, что делает его универсальным инструментом для оценки физико-механических свойств древесных материалов. На основании интегральных данных формируется цифровой «портрет» исследуемого образца, включающий карту распределения плотности, влажности и упругости, а также индексы качества и эксплуатационной пригодности.

Одной из ключевых задач проекта является создание базы эталонных акустических и структурных признаков, соответствующих различным типам дефектов и породам древесины. Это позволит в дальнейшем реализовать самообучающуюся систему диагностики, способную адаптироваться под новые материалы, условия эксплуатации и технологические процессы. Для визуализации результатов предусмотрен пользовательский интерфейс, отображающий карту дефектов в 2D и 3D-форматах, а также автоматически формирующий отчёты о качестве материала.

Реализация данного комплекса позволит существенно повысить эффективность контроля качества на всех стадиях жизненного цикла древесных изделий — от сортировки сырья до диагностики готовых конструкций. В частности, результаты могут быть использованы при оценке состояния клееных деревянных конструкций, плит из перекрёстноклееной древесины (CLT), балок и элементов каркасного домостроения, а также при обследовании санитарного состояния растущих деревьев в условиях урбанизированной среды. Это особенно актуально для своевременного выявления зон гниения или ослабления древесины, которые могут привести к аварийным ситуациям в городах.

В перспективе ПАК может быть интегрирован в автоматизированные линии контроля на деревообрабатывающих предприятиях или использоваться как мобильная лаборатория для полевых обследований. Применение интеллектуальной обработки данных позволит минимизировать влияние человеческого фактора и ускорить процесс диагностики, обеспечивая оперативную, точную и документируемую оценку качества древесины.

Таким образом, проект представляет собой современное междисциплинарное решение, объединяющее достижения в области физики материалов, сенсорных технологий, обработки сигналов и искусственного интеллекта. Его реализация создаёт научно-техническую базу для перехода к цифровому контролю древесных материалов, что способствует повышению надёжности деревянных конструкций, рациональному использованию ресурсов и развитию устойчивого строительства.

На страницу проекта