對于航空發(fā)動機來說，小小的裂紋就可能引發(fā)觸目驚心的飛行事故。特別是發(fā)動機葉片，由于連接件接觸不均勻，或者是疲勞、蠕變、超應力、磨損、腐蝕等各種原因的共同作用，更容易出現(xiàn)裂紋并可能引發(fā)斷裂。本文為您介紹航空發(fā)動機裂紋缺陷自動識別與自動測量的內(nèi)窺鏡檢測解決方案。

航空發(fā)動機裂紋缺陷的自動識別

使用工業(yè)內(nèi)窺鏡可以在不拆卸的條件下、對航空發(fā)動機內(nèi)腔進行可視化孔探檢測，檢測人員可以根據(jù)孔探圖像查找有無裂紋。要實現(xiàn)裂紋的自動識別與分析，則需要引入人工智能。

韋林內(nèi)窺鏡可運行多個來源的分析模型：由Waygate檢測技術開發(fā)和認證的分析模型——LM2500，利用ADR人工智能輔助缺陷判斷功能提升檢測過程的智能化程度；由第三方合作伙伴開發(fā)和認證的分析模型——可利用 Aiir Innovations 的航空商用發(fā)動機模型進行缺陷輔助智能檢測；以及由第三方客戶開發(fā)和認證的分析模型等。

借助這些利用大量樣本訓練好的分析模型，系統(tǒng)可以在孔探圖像上智能地識別出裂紋缺陷，并自動標記其位置和缺陷類型，將缺陷識別由人工轉(zhuǎn)為智能，有助于提高發(fā)動機孔探的可靠性和數(shù)據(jù)的完整性。

航空發(fā)動機裂紋缺陷的自動測量

對裂紋缺陷進行測量的初衷，主要是為了確切了解裂紋的嚴重程度以及發(fā)展趨勢，因此測量主要涉及裂紋長度和深度等，傳統(tǒng)測量技術需要孔探人員在裂紋缺陷的特征位置處（例如裂紋的兩個端點）設置光標點，這對于深度測量并非易事，檢測人員往往要多次手動嘗試挑選最深點，效率比較低，而且無法保證結果的準確性。

韋林內(nèi)窺鏡3DPM測量技術新增的“剖面深度測量”和“區(qū)域深度剖面測量”，在航空發(fā)動機裂紋深度自動測量方面邁出了重要的步伐。該技術可以在裂紋剖面內(nèi)或者裂紋所在區(qū)域內(nèi)自動識別最深點的位置并測算其深度，使得該測量過程的效率和準確性得到大幅提升。

雖然目前還沒有完全實現(xiàn)裂紋缺陷的自動測量，但是相信隨著人工智能在韋林內(nèi)窺鏡中應用的深化，這個美好的愿景也會變成現(xiàn)實。

工業(yè)內(nèi)窺鏡是直觀、精準的可視化孔探利器，這一點已經(jīng)得到了眾多航空公司的認可，在航空業(yè)回暖的大背景下，如何利用AI實現(xiàn)孔探檢測的自動化、以應對驟增的檢測任務量，是工業(yè)內(nèi)窺鏡廠商需要直面的問題，而工業(yè)內(nèi)窺鏡廠商在勇于迎接挑戰(zhàn)的同時，也將掌控更多機遇！

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