|
DOI: 10.14489/td.2026.06.pp.004-013
Базулин А. Е.
КРИТЕРИИ КАЧЕСТВА ДАННЫХ, ПОЛУЧЕННЫХ ПРИ УЛЬТРАЗВУКОВОМ НЕРАЗРУШАЮЩЕМ КОНТРОЛЕ
(с. 4-13)
Аннотация. Систематизированы и подробно рассмотрены критерии качества первичных данных, получаемых при ультразвуковом неразрушающем контроле (УЗК) с использованием современных технологий: фазированных решеток, дифракционно-временного метода и цифровой фокусировки апертуры. Цель работы ‒ создание исчерпывающего перечня объективных и автоматически проверяемых критериев, применимых как разработчиками программного обеспечения, так и заказчиками для аудита результатов контроля. Предложенные критерии охватывают ключевые аспекты: полноту и непрерывность данных, корректность настроек аппаратуры, качество акустического контакта, соотношение сигнал/шум, исправность оборудования, а также метаданные (калибровка, геопривязка). Особое внимание уделено возможности автоматизации проверки этих параметров на примере программного обеспечения дефектоскопов серии «АВГУР», что позволяет оперативно выявлять брак и минимизировать финансовые потери, связанные с повторным контролем. Делается вывод о технической реализуемости автоматической валидации данных непосредственно после их сбора. Наиболее сложными для автоматизации признаны критерии, связанные с анализом акустического контакта и шумов, что задает направления для дальнейших исследований, в том числе с применением методов машинного обучения. Внедрение предложенной системы критериев повысит доверие к результатам УЗК и будет способствовать разработке отраслевых стандартов в области цифровизации неразрушающего контроля.
Ключевые слова: ультразвуковой контроль (УЗК), автоматизированный ультразвуковой контроль (АУЗК), механизированный ультразвуковой контроль (МУЗК), качество данных, дифракционно-временной метод (ДВМ).
Bazulin A. E.
DATA QUALITY CRITERIA FOR ULTRASONIC NON-DESTRUCTIVE TESTING
(pp. 4-13)
Abstract. This paper systematizes and examines in detail the quality criteria for raw data obtained during ultrasonic non-destructive testing (UT) using modern technologies such as phased arrays, the Time-of-Flight Diffraction technique, and the Total Focusing Method. The aim of this work is to create a comprehensive list of objective and automatically verifiable criteria applicable both to software developers and customers for auditing inspection results. The proposed criteria cover key aspects: data completeness and continuity, correctness of equipment settings, quality of acoustic coupling, signal-to-noise ratio, equipment serviceability, as well as metadata (calibration, georeferencing). Special attention is paid to the possibility of automating the verification of these parameters, exemplified by the software of the AUGUR series flaw detectors, which allows for the prompt identification of defects and minimizes financial losses associated with re-inspection. It is concluded that automatic data validation immediately after acquisition is technically feasible. Criteria related to the analysis of acoustic coupling and noise are identified as the most challenging to automate, setting directions for future research, including the application of machine learning methods. The implementation of the proposed criteria system will increase confidence in UT results and contribute to the development of industry standards in the field of non-destructive testing digitalization.
Keywords: ultrasonic testing (UT), automated ultrasonic testing (AUT), mechanized ultrasonic testing (MUT), data quality, Time-of-Flight Diffraction (TOFD).
А. Е. Базулин (ООО «Научно-производственный центр «ЭХО+», Москва, Россия) E-mail:
Данный адрес e-mail защищен от спам-ботов, Вам необходимо включить Javascript для его просмотра.
A. E. Bazulin (LLC “Research and Production Center “ECHO+”, Moscow, Russia) E-mail:
Данный адрес e-mail защищен от спам-ботов, Вам необходимо включить Javascript для его просмотра.
1. Скрынников С. В. Концепция современной системы автоматического неразрушающего контроля сварных соединений магистральных и промысловых трубопроводов // Газовая промышленность. 2025. № 1(876). С. 100 ‒ 105.
2. Wunderlich Ch., Tschöpe C., Duckhorn F. Advanced Methods in NDE using Machine Learning Approaches // 44th Annual Review of Progress in Quantitative Nondestructive Evaluation, 16 – 21 July 2017, Provo, Utah, USA. Vol. 37. AIP Conference Proceedings. Vol. 1949. Provo, 2018. P. 20 ‒ 22.
3. Галкин Д. И., Ефимов А. Г. К вопросу о цифровой трансформации НК // Неразрушающий контроль и техническая диагностика в авиационной промышленности: Матер. XVI Всерос. конф. по испытаниям и исследованиям свойств материалов «ТестМат», Москва, 5 апр. 2024 г. М., 2024. С. 18 ‒ 22.
4. English Larry P. Information Quality Applied: Best Practices for Improving Business Information, Processes, and Systems. Hoboken: John Wiley & Sons, 2009. 840 р.
5. ГОСТ ISO 10863‒2022. Неразрушающий контроль сварных соединений. Ультразвуковой контроль. Применение дифракционно-временного метода (TOFD). М.: Стандартинформ, 2020. 50 с.
6. ГОСТ Р ИСО 13588‒2022. Неразрушающий контроль сварных соединений. Ультразвуковой контроль. Автоматизированная технология с применением фазированной решетки. М.: Рос. ин-т стандартизации, 2022. 30 с.
7. ISO 23865‒2021. Non-Destructive Testing. Ultrasonic Testing. General use of Full Matrix Capture/Total Focusing Technique (FMC/TFM) and Related Technologies. Geneva, 2021. 12 p.
8. СТО Газпром 15-2.3-005‒2023. Ультразвуковой контроль качества сварных соединений. СПб., 2023. 141 с.
9. Неразрушающий контроль. Ультразвуковые методы. Цифровые когерентные технологии. Дефектометрия / А. Х. Вопилкин, Е. Г. Базулин, А. Е. Базулин и др.; под общ. ред. А. Х. Вопилкина. М.: ИД «Спектр», 2025. 640 с. ISBN 978-5-4442-0200-5.
10. Пат. RU 2 649 028 С1. МПК G01N 29/44. Способ увеличения динамического диапазона сигналов, измеряемых при проведении ультразвукового контроля / А. Е. Базулин, Е. Г. Базулин, А. Х. Вопилкин, Д. С. Тихонов. Заявка 2016152368; заявл. 29.12.2016; опубл. 29.03.2018.
11. Расчет отношения сигнал/шум на выбранной области изображения при повышении качества / НПЦ «Эхо+». URL: https://rutube.ru/video/6001886e907963377723fb2a16a1ffb6/
12. Gilmour A., Ulrichsen A., Jacson W., et al. Using Phased Array Ultrasound to Localize Probes During the Inspection of Welds // IEEE Open Journal of Instrumentation and Measurement. 2023. Vol. 2. Art. 75001. 10 p. DOI: 10.1109/OJIM.2023.332748
13. Пат. 2785223 C1 Российская Федерация, МПК G01R 1/00. Способ расчета ошибки определения амплитуды блика точечного отражателя по изображению, восстановленному методом ЦФА, в зависимости от шага сетки изображения / Е. Г. Базулин, А. Х. Вопилкин, Д. С. Тихонов. Заявка № 2021132391: заявл. 09.11.2021: опубл. 05.12.2022, Бюл. № 34.
14. Бадалян В. Г., Вопилкин А. Х. Применение нейронных сетей в ультразвуковом неразрушающем контроле: обзор // Контроль. Диагностика. 2022. Т. 25, № 5(287). С. 12 ‒ 25. DOI: 10.14489/td.2022.05.pp.012-025. EDN ALYROO.
15. Бахтеев М. В. Фальсификация результатов радиографического контроля // Территория NDT. 2025. № 1. С. 46 ‒ 49 URL: https://tndt.idspektr.ru/images/stories/archive/01_2025/tndt_2025_01_pp_046_049.pdf
16. Sednev D., Kataeva O., Abramets V., et al. Ultrasonic Fingerprinting by Phased Array Transducer // IOP Conf. Series: Materials Science and Engineering. Bristol, 2016. Vol. 135, No. 1. P. 12 ‒ 39.
17. Гинзел Э. TOFD – дифракционно-временной метод ультразвуковой дефектоскопии. Основные принципы и практическое руководство по применению. M.: ДПК Пресс, 2021. 312 с.
1. Skrynnikov, S. V. (2025). Concept of a modern automatic non-destructive testing system for welded joints of main and field pipelines. Gazovaya promyshlennost', (1), 100–105. [in Russian language].
2. Wunderlich, C., Tschöpe, C., & Duckhorn, F. (2018). Advanced methods in NDE using machine learning approaches. In 44th Annual Review of Progress in Quantitative Nondestructive Evaluation (Vol. 37, AIP Conference Proceedings, Vol. 1949, pp. 20–22). AIP Publishing.
3. Galkin, D. I., & Efimov, A. G. (2024). On the issue of digital transformation of NDT. In Nerazrushayushchii kontrol' i tekhnicheskaya diagnostika v aviatsionnoi promyshlennosti: Materialy XVI Vserossiiskoi konferentsii po ispytaniyam i issledovaniyam svoistv materialov "TestMat" (pp. 18–22). [in Russian language].
4. English, L. P. (2009). Information quality applied: Best practices for improving business information, processes, and systems. John Wiley & Sons.
5. GOST ISO 10863-2022: Non-destructive testing of welded joints. Ultrasonic testing. Application of the time-of-flight diffraction (TOFD) method. (2020). Standartinform. [in Russian language].
6. GOST R ISO 13588-2022: Non-destructive testing of welded joints. Ultrasonic testing. Automated technology using phased arrays. (2022). Russian Institute of Standardization. [in Russian language].
7. ISO 23865-2021: Non-destructive testing. Ultrasonic testing. General use of full matrix capture/total focusing technique (FMC/TFM) and related technologies. (2021). International Organization for Standardization.
8. STO Gazprom 15-2.3-005-2023: Ultrasonic quality control of welded joints. (2023). [in Russian language].
9. Vopilkin, A. Kh., Bazulin, E. G., Bazulin, A. E., et al. (2025). Non-destructive testing. Ultrasonic methods. Digital coherent technologies. Defectometry (A. Kh. Vopilkin, Ed.). ID "Spektr". [in Russian language].
10. Bazulin, A. E., Bazulin, E. G., Vopilkin, A. Kh., & Tikhonov, D. S. (2018). Method for increasing the dynamic range of signals measured during ultrasonic testing (Russian Federation Patent No. RU 2 649 028 C1). [in Russian language].
11. Research and Production Center "Echo+". (n.d.). Calculation of the signal-to-noise ratio on a selected image area when improving quality. Rutube. Retrieved from https://rutube.ru/video/6001886e907963377723fb2a16a1ffb6/ [in Russian language].
12. Gilmour, A., Ulrichsen, A., Jacson, W., et al. (2023). Using phased array ultrasound to localize probes during the inspection of welds. IEEE Open Journal of Instrumentation and Measurement, 2, Article 75001, 10 pages. https://doi.org/10.1109/OJIM.2023.332748
13. Bazulin, E. G., Vopilkin, A. Kh., & Tikhonov, D. S. (2022). Method for calculating the error in determining the amplitude of a point reflector glare from an image reconstructed by the CFP method depending on the image grid step (Russian Federation Patent No. RU 2 785 223 C1). [in Russian language].
14. Badalyan, V. G., & Vopilkin, A. Kh. (2022). Application of neural networks in ultrasonic non-destructive testing: A review. Kontrol'. Diagnostika, 25(5), 12–25. [in Russian language]. https://doi.org/10.14489/td.2022.05.pp.012-025
15. Bakhteev, M. V. (2025). Falsification of radiographic testing results. Territoriya NDT, (1), 46–49. Retrieved from https://tndt.idspektr.ru/images/stories/archive/01_2025/tndt_2025_01_pp_046_049.pdf [in Russian language].
16. Sednev, D., Kataeva, O., Abramets, V., et al. (2016). Ultrasonic fingerprinting by phased array transducer. IOP Conference Series: Materials Science and Engineering, 135(1), 12–39.
17. Ginzel, E. (2021). TOFD – Time-of-flight diffraction ultrasonic flaw detection. Basic principles and practical application guide. DPK Press. [in Russian language].
Статью можно приобрести в электронном виде (PDF формат).
Стоимость статьи 700 руб. (в том числе НДС 20%). После оформления заказа, в течение нескольких дней, на указанный вами e-mail придут счет и квитанция для оплаты в банке.
После поступления денег на счет издательства, вам будет выслан электронный вариант статьи.
Для заказа скопируйте doi статьи:
10.14489/td.2026.06.pp.004-013
и заполните форму
Отправляя форму вы даете согласие на обработку персональных данных.
.
This article is available in electronic format (PDF).
The cost of a single article is 700 rubles. (including VAT 20%). After you place an order within a few days, you will receive following documents to your specified e-mail: account on payment and receipt to pay in the bank.
After depositing your payment on our bank account we send you file of the article by e-mail.
To order articles please copy the article doi:
10.14489/td.2026.06.pp.004-013
and fill out the form
.
|
Текущий номер
Разработка концепции и создание сайта - ООО «Издательский дом «СПЕКТР»