人工智能技术在航空发动机孔探检测中的应用进展

孔探是当前航空发动机检修过程中应用最多的无损检测方法,也是孔探图像的唯一获取途径。近年来,深度学习等人工智能方法开始被应用到航空发动机损伤分类、检测中,为实现航空发动机检修智能化提出了一些现行有效的方法,具有重要的工业应用价值。本文概述了航空发动机孔探检测的发展和优缺点,综述了专家系统和机器学习人工智能方法在发动机孔探图像方面的应用进展,总结了基于孔探图像实现航空发动机孔探检测智能化面临的一些挑战。     

基于剪枝和去噪的航空发动机故障图像识别与预测

航空发动机叶片作为航空器重要的零件,其健康状况直接关系到航班的运行安全。叶片由于工作环境恶劣很容易产生裂纹、掉块、烧灼等损伤,目前基于孔探技术的叶片损伤检测以人工为主,检测结果在很大程度上受到人为因素的影响。因此,实现叶片损伤的自动识别及测量对于减轻劳动强度和提高检测精度都有实际的应用价值。首先选择PRIDnet图像去噪算法对原始孔探图像进行预处理,按照训练精度和训练速度两个指标对传统目标检测模型进行通道剪枝和微调。数据集采用国内某航空公司获取到CFM56型发动机在实际运营后机务人员所拍摄的孔探图像,实验结果表明,相比于原始目标检测YOLOv5算法和未经图像预处理的目标检测模型,本方法对航空发动机孔探图像内损伤的检测精度提高4%～10%,在检测效率上提高6%～20%。     

航空发动机孔探中立体视觉技术研究

介绍了基于立体视觉的发动机孔探技术，建立了平行光轴双目机器视觉模型并采用MATLAB语言实现了摄像机标定，通过图像分析提取出发动机损伤的有效区域，并且运用双目匹配的方法计算出区域的面积及特征点的空间坐标，实现了航空发动机缺陷的定量测量。     

发动机孔探图像三维测量与立体重建的实现

作为一种新兴的可视探测技术，孔探成像分析在现代发动机故障诊断中一直发挥着重要的作用。研制和开发基于孔探图像的三维测量与立体重建系统对提高故障诊断水平和预测准确度，降低工作中的人力物力投入，节约维护成本都有着重要的现实意义。本文以整体系统的构架为线索，阐述了系统的图像采集，摄像机标定，图像预处理，立体匹配，3D计算以及深度重建等功能模块的研制思路和基本算法，并给出部分研制结果。本系统的开发为基于也探图像的发动机故障监测与诊断系统的奠定了重要的基础。     

图像处理技术在航空发动机孔探检测结果判定中的应用初探

孔探检测是航空发动机检修与维护中一种性能优良的新型检测技术,能为飞机运行的安全提供后期保障。为了进一步提高对检测结果判定的准确性,利用基于Matlab软件的图像处理技术对孔探图像进行处理,在对发动机导向叶片烧蚀孔探图像的应用中发现,孔探图像经灰度化、中值滤波和增强对比度处理,尤其是局部增强对比度处理后,烧蚀区域与未烧蚀区域的界限变得更为清晰。     

基于孔探标准化的发动机硬件健康管理

孔探检查是明确发动机内部损伤程度最直接有效的方式。本文通过对孔探检查结果的标准化、结构化处理,结合AMM手册及历史数据,对损伤发展趋势、检查间隔及损伤超标进行分析及可视化,规范孔探检查过程,掌握机队总体及单台发动机健康状态,从而降低非计划下发比例。     

改进的Kohonen 网络在航空发动机分类故障 诊断中的应用

针对传统Kohonen网络对未知样本识别时的不可辨识性和分类结果不惟一性问题,利用改进的Kohonen网络对航空发动机进行分类故障诊断,并利用混合粒子群优化算法对网络连接权值进行优化,以提高Kohonen网络在分类故障诊断中的通用性和容错能力。对GE90发动机的孔探图像纹理特征识别进行对比。结果表明:改进的Kohonen网络在分类故障诊断中有较强的实用性,分类准确率高于常用神经网络模型和支持向量机的。     

航空发动机内部损伤的三维测量与重建

针对航空发动机内部重要部件结构损伤 ,如燃烧室烧伤和腐蚀、叶片裂纹、碰磨及凹坑等的孔探检测问题 ,开发了发动机内部损伤的三维测量与重建系统。该系统利用日本OLYMPUS孔探仪作为系统硬件 ,实现了图像采集、摄像机标定、图像预处理、立体匹配、三维计算及重建等功能模块 ,该系统能够为详细观察和评价发动机内部损伤提供了更为准确和直观的依据。应用实例验证了方法的有效性     

基于结构张量特征的机体损伤区域动态划分

为提升飞机结构损伤维修分析的智能化水平,实现飞机结构损伤模型的高效重构,提出了基于结构张量特征的动态阈值损伤区域划分方法。首先,引入结构张量理论,特征表示图像局部颜色结构纹理,完备损伤图像特征表示;其次,通过构建共性分布的结构张量特征空间,从而使不同损伤图像具有一致性损伤区域划分流程;在此基础上,定义了动态阈值划分算子,并通过对动态阈值划分算子参数的计算,实现结构张量特征空间中的动态阈值划分;最后,选用不同飞机结构损伤实例图像对方法进行了对比验证。验证结果表明,相比于传统灰度方法、固定阈值划分和其他动态阈值划分算子,椭圆算子划分得到的损伤边界连贯完整,能够有效分割微小裂纹,噪点较少,质量较优。该方法运算高效、流程统一、特征表示完备,对不同类型结构损伤的适用性好。     

交会对接航天员训练电视图像仿真

以航天员对接过程电视图像仿真为应用背景,研究了近地空间复杂光环境下电视摄像机曝光成像特性和人的视觉成像感知特性,提出了一种基于GPU延迟着色模式下的空间图像浮点纹理着色、光饱和特效、调光和高动态映射显示的电视图像实时渲染方法。采用浮点纹理、高斯模糊等方法实现了逼真源成像和特效渲染;基于降采样的图像平均亮度统计,采用光源亮度和像素亮度两种调节模式实现了实时调光仿真,应用色调映射实现了目标图像的视觉感知高动态渲染显示。经工程验证,仿真图像与实飞图像一致,可以满足航天员训练,具有很好的工程应用价值。