基于关键点检测的航空发动机螺栓安装缺陷自动化检测方法

作者： 辛佳雯   王睿   谢艳霞   孙军华   来源： 仪器仪表学报 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 关键点检测   深度学习   双目立体视觉   缺陷检测  

描述： 针对航空发动机螺栓存在背景复杂、目标小、且精细特征不明显的问题，本文研究了一种基于关键点检测的航空发动机螺栓安装缺陷的自动化检测方法。首先设计了基于Faster RCNN和改进CPN（attention deformable convolution-cascaded pyramid network， AD-CPN）的级联卷积神经网络，实现了图像中螺栓及二维关键点的检测，可判断该螺栓是否脱落、漏装。为进一步检测螺栓的三维安装缺陷，通过欧式距离选择策略对已检测出的关键点进行双目匹配、筛选以获得检测点对，最后对检测点对三维重构，并计算出螺栓的实际长度，从而判断螺栓是否错装。实验结果表明，相较于CPN，AD-CPN的mAP、AP50、AP75分别提升了2.9%、3.3%、4%；螺栓测量长度的相对平均误差约为3.0%，可见该方法具有较高的缺陷检测准确率，有效保障了航空发动机的安全运行。

基于关键点检测的航空发动机螺栓安装缺陷自动化检测方法

作者： 辛佳雯   王睿   谢艳霞   孙军华   来源： 仪器仪表学报 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 关键点检测   深度学习   双目立体视觉   缺陷检测  

描述： 针对航空发动机螺栓存在背景复杂、目标小、且精细特征不明显的问题，本文研究了一种基于关键点检测的航空发动机螺栓安装缺陷的自动化检测方法。首先设计了基于Faster RCNN和改进CPN（AD-CPN）的级联卷积神经网络，实现了图像中螺栓及二维关键点的检测，可判断该螺栓是否脱落、漏装。为进一步检测螺栓的三维安装缺陷，通过欧氏距离选择策略对已检测出的关键点进行双目匹配、筛选以获得检测点对，最后对检测点对三维重构，并计算出螺栓的实际长度，从而判断螺栓是否错装。实验结果表明，相较于CPN,AD-CPN的mAP、AP50、AP75分别提升了2.9%、3.3%、4%;螺栓测量长度的相对平均误差约为3.0%,可见该方法具有较高的缺陷检测准确率，有效保障了航空发动机的安全运行。

融合注意力和多尺度特征的航空发动机缺陷检测

作者： 赵崇林   朱江   胡永进   李祖泽   王鹏举   谢涛   来源： 北京航空航天大学学报 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 注意力机制   航空发动机   YOLOv5   深度学习   缺陷检测  

描述： 航空发动机的结构完整性关乎飞行安全。目前基于孔探技术的航空发动机缺陷检测以人工操作为主。为提高检测精度和效率，提出了一种融合注意力和多尺度特征的航空发动机缺陷智能检测算法，以辅助孔探工作。首先，针对原始孔探图像中缺陷样本的类别不平衡问题，采用了一种基于几何变换和泊松图像编辑的多样本融合数据增强方法，丰富小样本图像并构建缺陷数据集。然后，在基准网络YOLOv5中融入协调注意力模块(CA)，以强调缺陷特征的提取，增强网络对缺陷目标和复杂背景的区分。在颈部网络中构建加权双向特征金字塔结构(BiFPN)，以完成更高层次的特征融合，提升对多尺度目标的表达能力。最后，将边界框回归损失函数定义为EIOU损失，实现对缺陷目标快速、准确地定位和识别。实验结果表明，本文算法检测缺陷的平均精确度达到了89.7％，较基准网络提升了6.3％，训练后的模型大小仅为14.0M。因此，所提方法可以有效地检测航空发动机的主要缺陷。

融合注意力和多尺度特征的航空发动机缺陷检测

作者： 赵崇林   朱江   胡永进   李祖泽   王鹏举   谢涛   来源： 北京航空航天大学学报 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 注意力机制   航空发动机   YOLOv5   深度学习   缺陷检测  

描述： 航空发动机的结构完整性关乎飞行安全。目前基于孔探技术的航空发动机缺陷检测以人工操作为主。为提高检测精度和效率，提出了一种融合注意力和多尺度特征的航空发动机缺陷智能检测算法，以辅助孔探工作。首先，针对原始孔探图像中缺陷样本的类别不平衡问题，采用了一种基于几何变换和泊松图像编辑的多样本融合数据增强方法，丰富小样本图像并构建缺陷数据集。然后，在基准网络YOLOv5中融入协调注意力模块(CA)，以强调缺陷特征的提取，增强网络对缺陷目标和复杂背景的区分。在颈部网络中构建加权双向特征金字塔结构(BiFPN)，以完成更高层次的特征融合，提升对多尺度目标的表达能力。最后，将边界框回归损失函数定义为EIOU损失，实现对缺陷目标快速、准确地定位和识别。实验结果表明，本文算法检测缺陷的平均精确度达到了89.7％，较基准网络提升了6.3％，训练后的模型大小仅为14.0M。因此，所提方法可以有效地检测航空发动机的主要缺陷。

基于深度学习的航空发动机涡轮叶片自动射线检测技术研究

作者： 王栋欢   肖洪   吴丁毅   来源： 推进技术 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机   涡轮叶片   射线图像   深度学习   射线检测   缺陷检测  

描述： 一直以来，航空发动机涡轮叶片的射线检测依靠检验员人工评片。为避免经验差异、眼睛疲劳、标准理解等人为因素影响，有效改善传统射线检测费时费力、效率低下等问题，针对航空发动机涡轮叶片射线图像，基于YOLOv4模型提出了一种双主干特征融合的缺陷自动检测算法（DBFF-YOLOv4）；通过设计包含所有特征映射的新型连接结构搭建缺陷检测颈部网络，建立了适用于涡轮叶片射线图像的缺陷自动检测模型；针对每个缺陷，采用9次裁剪、旋转和亮度增减的图像数据增强方法扩充样本数据，在此基础上进行了模型训练与测试。结果表明，针对完整涡轮叶片，建立的缺陷检测模型在0.5的置信度阈值下可获得96.7%的平均查准率和91.87%的平均查全率，优于通用目标检测算法YOLOv4模型。9次缺陷裁剪、旋转和亮度增减的图像数据增强方法能够显著提高模型的缺陷检测精度（平均精度分别得到了59.19%和2.53%的提升）。该研究为涡轮叶片自动射线检测提供了一种新方法。

基于深度学习的航空发动机涡轮叶片自动射线检测技术研究

作者： 王栋欢   肖洪   吴丁毅   来源： 推进技术 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机   涡轮叶片   射线图像   深度学习   射线检测   缺陷检测  

描述： 一直以来，航空发动机涡轮叶片的射线检测依靠检验员人工评片。为避免经验差异、眼睛疲劳、标准理解等人为因素影响，有效改善传统射线检测费时费力、效率低下等问题，针对航空发动机涡轮叶片射线图像，基于YOLOv4模型提出了一种双主干特征融合的缺陷自动检测算法（DBFF-YOLOv4）；通过设计包含所有特征映射的新型连接结构搭建缺陷检测颈部网络，建立了适用于涡轮叶片射线图像的缺陷自动检测模型；针对每个缺陷，采用9次裁剪、旋转和亮度增减的图像数据增强方法扩充样本数据，在此基础上进行了模型训练与测试。结果表明，针对完整涡轮叶片，建立的缺陷检测模型在0.5的置信度阈值下可获得96.7%的平均查准率和91.87%的平均查全率，优于通用目标检测算法YOLOv4模型。9次缺陷裁剪、旋转和亮度增减的图像数据增强方法能够显著提高模型的缺陷检测精度（平均精度分别得到了59.19%和2.53%的提升）。该研究为涡轮叶片自动射线检测提供了一种新方法。

基于曲率自适应的航空零件法矢量测量研究

作者： 叶帆   张洋   兰志广   李汝鹏   刘巍   邢宏文   葛恩德   王福吉   来源： 计测技术 年份： 2018 文献类型 ： 期刊 关键词： 法矢量求解   双目立体视觉   曲率自适应   特征光源布局  

描述： 现有的法矢量测量技术无法满足测量准确度和实时性的双重要求,法矢量计算方法不能适用于不同曲率的曲面。利用双目立体视觉,本文提出了一种基于曲率自适应的法矢量测量方法。首先,在双目立体视觉的基础上,基于变曲率曲面特征建立制孔区域曲面模型,提出投影点的布局方法;然后,基于三维重建的投影点数据,提出了基于曲面曲率自适应识别的法矢量计算方法;最后,针对小曲率曲面样件的测量结果,与三坐标测量仪测得的法矢量进行对比,用以验证本双目视觉测量方法的精度。实验结果表明:该方法测量法矢量误差为1.6°。该方法可有效提高法矢量测量的准确度,满足大型航空零件现场测量的工程要求。

某型机外置机匣接耳检测疑似裂纹分析

作者： 汪荣华   卢新亮   欧阳康   曹强   吴云坤   王京   来源： 无损检测 年份： 2020 文献类型 ： 期刊 关键词： 分析   接耳   缺陷检测  

描述： 在某型机大修后外场的例行检查过程中,发现外置机匣接耳存在涡流检测信号异常,着色检测无相关显示的问题。针对该疑似裂纹信号,借助荧光检测和数字射线实时成像等无损检测方法进行分析和探讨,并进行热处理去应力试验和微观观察,结果说明疑似裂纹信号源于试件表面或近表面的微裂纹,与可能存在的试件内部应力,以及近表面夹杂、气孔等体积型缺陷无关。表明涡流检测技术对试件表面或近表面微小裂纹具有很高的检测灵敏度和可靠性。

相控阵超声检测技术在航空领域应用研究进展

作者： 夏玉秀   张义凤   薛峰   来源： 无损探伤 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空   超声检测   相控阵   缺陷检测  

描述： 介绍相控阵超声检测技术在航空领域的国内外研究发展及应用情况，主要分析了复合材料和增材制件等航空领域新材料、新结构的特征和缺陷检测难点，探讨相控阵超声检测技术在航空工业领域的未来发展方向。

航空激光增材制造零部件潜在缺陷检测

作者： 赵慧凯   来源： 激光杂志 年份： 2020 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空   激光   制造零部件   红外图像   缺陷检测  

描述： 传统的航空激光增材制造零部件潜在缺陷检测方法检测准确度低,图像特征查全率低。基于上述问题,提出一种基于图像识别技术的航空激光增材制造零部件潜在缺陷检测方法。采用红外成像技术进行航空激光增材制造零部件成像处理,提取航空激光增材制造零部件红外图像的缺陷区域特征点,对红外图像进行中值滤波降噪处理,利用扫描图像的纹理异常分布特性进行潜在缺陷的自适应定位检测,结合模板匹配和角点检测方法,实现对航空激光增材制造零部件潜在缺陷检测。仿真结果表明,采用该方法方法的图像特征提取查全率比传统方法提高了15%～20%,能够清晰检测到增材零件的潜在缺陷。说明进行航空激光增材制造零部件潜在缺陷检测的准确性较好,对缺陷部位定位的误差较小。