Цель: Статья посвящена исследованию процесса интеграции инновационных технологий в системы неразрушающего контроля (НК) подвижного состава железных дорог. Рассматриваются традиционные методы НК, такие как ультразвуковой, магнитопорошковый и вихретоковый контроль, а также их возможности и ограничения в условиях современных требований к безопасности и эффективности эксплуатации. Основное внимание уделено использованию умных очков и технологий машинного зрения как вспомогательных инструментов для повышения точности диагностики, оперативности выявления дефектов и улучшения взаимодействия с экспертами. Умные очки рассматриваются как средство визуализации данных в реальном времени, что способствует ускорению процессов диагностики и снижению зависимости от квалификации оператора. Технологии машинного зрения, в свою очередь, обеспечивают автоматическую идентификацию дефектов, что значительно снижает вероятность человеческой ошибки и повышает точность контроля. Методы: Исследования включают анализ актуальной литературы, изучение передовых практик применения НК в железнодорожной отрасли, а также прогнозирование возможных технологических решений на основе существующих тенденций. Особое внимание уделено интеграции умных очков как инструмента для визуализации данных в реальном времени и использования машинного зрения для автоматизации процесса диагностики. Рассматриваются также возможности взаимодействия с удаленными экспертами и интеграции с облачными платформами для анализа данных. Результаты: Оценено, что интеграция умных очков и машинного зрения в процессы НК подвижного состава способствует повышению точности диагностики, ускорению процесса контроля и снижению человеческого фактора. Также показано, что использование этих технологий позволяет эффективно анализировать данные и получать рекомендации по ремонту в реальном времени. Практическая значимость: На основе проведенного анализа изложены перспективы внедрения инновационных технологий в процессы неразрушающего контроля (НК), что способствует улучшению безопасности, повышению точности диагностики и оптимизации процессов технического обслуживания подвижного состава. В условиях современной эры искусственного интеллекта применение систем машинного зрения может обеспечить более точную обработку данных для обслуживания подвижного состава, что, в свою очередь, значительно снижает затраты на трудовые ресурсы.