对于航空發動機来说，小小的裂纹就可能引发触目惊心的飞行事故。特别是發動機叶片，由于连接件接触不均匀，或者是疲劳、蠕变、超应力、磨损、腐蚀等各种原因的共同作用，更容易出现裂纹并可能引发断裂。本文为您介绍航空發動機裂纹缺陷自动识别与自动测量的內窺鏡檢測解決方案。

航空發動機裂纹缺陷的自动识别

使用工业內窺鏡可以在不拆卸的条件下、对航空發動機内腔进行可视化孔探检测，检测人员可以根据孔探图像查找有无裂纹。要实现裂纹的自动识别与分析，则需要引入人工智能。

韦林內窺鏡可运行多个来源的分析模型：由Waygate检测技术开发和认证的分析模型——LM2500，利用ADR人工智能辅助缺陷判断功能提升检测过程的智能化程度；由第三方合作伙伴开发和认证的分析模型——可利用 Aiir Innovations 的航空商用發動機模型进行缺陷辅助智能检测；以及由第三方客户开发和认证的分析模型等。

借助这些利用大量样本训练好的分析模型，系统可以在孔探图像上智能地识别出裂纹缺陷，并自动标记其位置和缺陷类型，将缺陷识别由人工转为智能，有助于提高發動機孔探的可靠性和数据的完整性。

航空發動機裂纹缺陷的自动测量

對裂紋缺陷進行測量的初衷，主要是爲了確切了解裂紋的嚴重程度以及發展趨勢，因此測量主要涉及裂紋長度和深度等，傳統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，這對于深度測量並非易事，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准確性。

韦林內窺鏡3DPM测量技术新增的“剖面深度测量”和“区域深度剖面测量”，在航空發動機裂纹深度自动测量方面迈出了重要的步伐。该技术可以在裂纹剖面内或者裂纹所在区域内自动识别最深点的位置并测算其深度，使得该测量过程的效率和准确性得到大幅提升。

虽然目前还没有完全实现裂纹缺陷的自动测量，但是相信随着人工智能在韦林內窺鏡中应用的深化，这个美好的愿景也会变成现实。

工业內窺鏡是直观、精准的可视化孔探利器，这一点已经得到了众多航空公司的认可，在航空业回暖的大背景下，如何利用AI实现孔探检测的自动化、以应对骤增的检测任务量，是工业內窺鏡厂商需要直面的问题，而工业內窺鏡厂商在勇于迎接挑战的同时，也将掌控更多机遇！

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