Abstract
<jats:p>В статье представлена разработка принципиальной схемы и структурно-функциональной архитектуры комбинированной системы контроля процесса газопламенного напыления в реальном времени. Система интегрирует данные от массива сенсоров (лазерные интерферометры, ИК-камеры, высокоскоростные видеокамеры) и использует алгоритмы искусственного интеллекта для анализа изображений пламени, сегментации дефектов, определение причинно-следственных связей и построения прогнозных моделей. Предложенные модели и решения позволяют осуществлять оперативную коррекцию технологических параметров, в том числе режимных в замкнутом контуре управления, что обеспечивает стабильность процесса и качество формируемых градиентных покрытий.</jats:p> <jats:p>This article presents the development of a schematic diagram and structural and functional architecture for a combined system for real-time monitoring of the flame spraying process. The system integrates data from an array of sensors (laser interferometers, IR cameras, high-speed video cameras) and uses artificial intelligence algorithms to analyze flame images, segment defects, determine cause-and-effect relationships, and build predictive models. The proposed models and solutions enable the prompt adjustment of process parameters, including process parameters in a closed-loop control system, ensuring process stability and the quality of the resulting gradient coatings.</jats:p>