Созданная сотрудниками отдела радиофотоники МФТИ технология позволяет определить наличие пустот и трещин в асфальте без нарушения его целостности. Исследование качества покрытия происходит путем просвечивания его радиоволнами, а не с помощью взятия физических проб — вырубки кернов, что существенно снижает риски деформации дорожного полотна в будущем. Разработка находится в процессе патентования в РФ.
По словам начальника отдела радиофотоники МФТИ Степана Андреева, запрос на создание системы неразрушающего контроля к российским разработчикам пришел из Китая. Причем речь идет именно о разработке прибора, с которым можно выйти в серийное производство.
«В Китае такой технологии нет, хотя нет ее в практическом применении и в России. У нас до сих пор дорожное покрытие проверяют с помощью сверления кернов. Любое отверстие в асфальте или скол — это потенциальная причина образования трещин и провалов. Неразрушающий контроль базируется на отражении радиоволн, что позволит определить, есть ли в толще асфальта внутренние трещины, полости с воздухом или водой без нарушения физической целостности материала», — рассказал Степан Андреев.
Программно-аппаратный комплекс для определения дефектов дорожного покрытия представляет собой систему устройств площадью не более 1 м2.
Он построен на основе радиофотонного радара подповерхностного зондирования. Для того, чтобы «просветить» асфальтобетон, специалисту необходимо расположить антенну радара непосредственно над исследуемой областью дорожного покрытия. В течение 5—10 секунд устройство соберет необходимую информацию.
«Площадь же самой поверхности вокруг излучателя, которую можно просканировать единовременно, определяется размером антенны и будет подбираться в пределах от 10 вплоть до 500 см2 для достижения оптимального баланса между быстротой анализа и точностью (пространственным разрешением) прибора. Первичные данные обрабатывает специализированный софт, который также разработали сотрудники отдела радиофотоники. Программное обеспечение написано на языке программирования Python. Мы собираем данные о спектре отраженного излучения и анализируем их. В зависимости от задачи применяются различные методы: машинное обучение, работа с нейросетями», — уточняет Владимир Шлыков, младший исследователь отдела радиофотоники МФТИ.
Программно-аппаратный комплекс успешно прошел лабораторные испытания в сентябре 2024 года. Прибор смог определить наличие трещин и скрытых неоднородностей в асфальте. Для повышения точности результатов до конца 2024 года разработчики планируют провести полевые испытания, главной задачей которых станет тренировка встроенных нейросетей.