對(duì)于航空發(fā)動(dòng)機(jī)來(lái)說(shuō)，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(dòng)機(jī)葉片，由于連接件接觸不均勻，或者是疲勞、蠕變、超應(yīng)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(dòng)機(jī)裂紋缺陷自動(dòng)識(shí)別與自動(dòng)測(cè)量的內(nèi)窺鏡檢測(cè)解決方案。

航空發(fā)動(dòng)機(jī)裂紋缺陷的自動(dòng)識(shí)別

使用工業(yè)內(nèi)窺鏡可以在不拆卸的條件下、對(duì)航空發(fā)動(dòng)機(jī)內(nèi)腔進(jìn)行可視化孔探檢測(cè)，檢測(cè)人員可以根據(jù)孔探圖像查找有無(wú)裂紋。要實(shí)現(xiàn)裂紋的自動(dòng)識(shí)別與分析，則需要引入人工智能。

韋林內(nèi)窺鏡可運(yùn)行多個(gè)來(lái)源的分析模型：由Waygate檢測(cè)技術(shù)開(kāi)發(fā)和認(rèn)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(cè)過(guò)程的智能化程度；由第三方合作伙伴開(kāi)發(fā)和認(rèn)證的分析模型——可利用 Aiir Innovations 的航空商用發(fā)動(dòng)機(jī)模型進(jìn)行缺陷輔助智能檢測(cè)；以及由第三方客戶開(kāi)發(fā)和認(rèn)證的分析模型等。

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

航空發(fā)動(dòng)機(jī)裂紋缺陷的自動(dòng)測(cè)量

對(duì)裂紋缺陷進(jìn)行測(cè)量的初衷，主要是為了確切了解裂紋的嚴(yán)重程度以及發(fā)展趨勢(shì)，因此測(cè)量主要涉及裂紋長(zhǎng)度和深度等，傳統(tǒng)測(cè)量技術(shù)需要孔探人員在裂紋缺陷的特征位置處（例如裂紋的兩個(gè)端點(diǎn)）設(shè)置光標(biāo)點(diǎn)，這對(duì)于深度測(cè)量并非易事，檢測(cè)人員往往要多次手動(dòng)嘗試挑選最深點(diǎn)，效率比較低，而且無(wú)法保證結(jié)果的準(zhǔn)確性。

韋林內(nèi)窺鏡3DPM測(cè)量技術(shù)新增的“剖面深度測(cè)量”和“區(qū)域深度剖面測(cè)量”，在航空發(fā)動(dòng)機(jī)裂紋深度自動(dòng)測(cè)量方面邁出了重要的步伐。該技術(shù)可以在裂紋剖面內(nèi)或者裂紋所在區(qū)域內(nèi)自動(dòng)識(shí)別最深點(diǎn)的位置并測(cè)算其深度，使得該測(cè)量過(guò)程的效率和準(zhǔn)確性得到大幅提升。

雖然目前還沒(méi)有完全實(shí)現(xiàn)裂紋缺陷的自動(dòng)測(cè)量，但是相信隨著人工智能在韋林內(nèi)窺鏡中應(yīng)用的深化，這個(gè)美好的愿景也會(huì)變成現(xiàn)實(shí)。

工業(yè)內(nèi)窺鏡是直觀、精準(zhǔn)的可視化孔探利器，這一點(diǎn)已經(jīng)得到了眾多航空公司的認(rèn)可，在航空業(yè)回暖的大背景下，如何利用AI實(shí)現(xiàn)孔探檢測(cè)的自動(dòng)化、以應(yīng)對(duì)驟增的檢測(cè)任務(wù)量，是工業(yè)內(nèi)窺鏡廠商需要直面的問(wèn)題，而工業(yè)內(nèi)窺鏡廠商在勇于迎接挑戰(zhàn)的同時(shí)，也將掌控更多機(jī)遇！

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