无损检测“双证制”教学模式与实践

无损检测是在不损伤被检测物件几何形状及组织结构 ,不改变或不影响其使用性能的条件下 ,利用各种物理方法和检测手段 ,检查测量某些缺陷和参数的技术。在保证产品质量和安全监控方面起着重要作用 ,特别是在确保飞机飞行安全方面越来越受到民航、空军的重视 ,从某种意义上讲无损检测技术代表了一个国家工业发展及航空维修的水平。五年多来 ,我院飞机损伤检测工程专业采用“双证制”(毕业证书和专业技术等级证书 )教学模式 ,与地方部门和国家标准要求的资格鉴定实现了接轨 ,为空军培训专业学员及专业进修人员 ,取得了良好效果。1　无损检测人…     

基于机器视觉的飞机防护栅无损检测系统

介绍了基于机器视觉的飞机防护栅无损检测系统,该系统由硬件子系统和软件子系统组成,其中硬件子系统由精密移动控制系统、数字成像系统、高性能运算平台、电源系统等组成,软件子系统由检测控制软件和裂缝栅格图像后验检索与定位软件组成。针对某型飞机进气道防护栅结构特点,系统通过智能检测算法自动检测和识别防护栅的表面裂纹和缺陷,对裂纹等异常区域进行标注和存储,消除了人工检测的不稳定性,提高了检测效率和准确率。     

波音飞机无损检测手册编制方法

作为航空器维修的一种重要方法,无损检测技术直接影响着航空器的安全性能和使用寿命。无损检测手册是民航进行无损检测的指导性文件,对正确实施无损检测技术具有至关重要的作用。基于波音737NG飞机,梳理了波音飞机无损检测手册制定的流程及编写规则,旨在为航空器无损检测手册的编制提供参考。     

基于有限元理论的飞机蒙皮搭接结构腐蚀红外检测建模分析

飞机蒙皮搭接结构的腐蚀问题直接危害飞机的使用寿命和结构强度,制约飞行安全。由于腐蚀发生位置隐蔽性高,常规无损检测的检测效果不理想。利用有限元分析方法,使用AN-SYS软件模拟检测环境,通过建立飞机蒙皮搭接结构模型,计算模型表面温度场分布。重点从腐蚀面积、腐蚀深度、表面划伤等问题对红外检测技术的可行性进行了分析,为其对蒙皮搭接结构检测的应用提供了理论依据。     

基于线扫视觉的活塞杆表面瑕疵检测系统设计

为提高活塞杆表面瑕疵检测效率,设计基于机器视觉的全自动活塞杆表面瑕疵检测系统。利用LabVIEW软件的Vision模块进行图像采集、处理与识别,利用TIA portal软件进行运动控制;利用二值化算法过滤掉较小瑕疵;对图像进行腐蚀运算,再进行膨胀运算,以去除孤立小点、毛刺和小桥。实验结果表明:该系统运行稳定、可靠且效率高。     

无损检测技术发展在航空装备修理中的应用

无损检测是空军航空装备修理的重要手段，是提高航空装备修理质量，保证飞行安全起着至关重要的作用。本文从飞机设计思想和理论基础的演变，航空维修的基本概念，介绍了当前无损检测技术发展现状及其在航空装备修理中的应用。     

一种基于机器视觉的轮胎模具表面字符检测方法

为了实现轮胎模具表面字符自动化检测,提出一种基于机器视觉的轮胎模具表面字符检测系统。根据轮胎模具的特点,设计了基于机器视觉的自动化检测装置,并对其工作原理进行介绍;设计了相应的图像处理方法,主要包括图像预处理、图像定位及字符检测等步骤。最后通过实验验证了该检测系统的可行性和准确性,并对产生误报的原因进行分析。实验结果表明,该检测系统可在短时间内完成轮胎模具表面字符检测,并具有高准确率和高检测速度。     

航空灭火器球罐的线圈法荧光磁粉检测

为了检测飞机安全飞行的重要部件航空灭火器球罐的内外表面缺陷,通过对检测方法的选择,检测设备器材及磁化规范的确定,制定航空灭火器球罐合适的检测工艺。结果表明:线圈法荧光磁粉检测方法能有效检出工件内外表面及焊缝上的缺陷,具有较高的灵敏度和检出率,检测结果可靠。     

机器视觉在飞机结构损伤检测中的应用进展与展望

在无损检测领域,机器视觉凭借实时在线、非接触、检测精度高以及便于实现自动化等优点,正逐渐替代传统的目视检测,可用于裂纹、表面划伤、凹坑、断钉等结构表面损伤的检测和定量表征中。在梳理机器视觉技术发展脉络的基础上,重点介绍了近年来机器视觉在飞机结构损伤检测中的研究成果和应用进展,结合飞机结构损伤原位检测的工程需求,对机器视觉技术的发展趋势进行了探讨和展望。     

基于模式识别的零件表面瑕疵图像提取的设计与实现

针对精密零件表面瑕疵处理问题,将计算机视觉技术用于精密零件表面瑕疵图像的提取和分析,提高了生产中机械零件自动识别的实时性和分拣的准确率,并结合嵌入式系统进行控制。设计了一个基于机器视觉的零件表面瑕疵图像自动识别系统,采用图像处理及模式匹配的方法,实现了零件表面瑕疵图像的提取,为零件表面瑕疵的处理做好了准备工作,达到了对许多加工件和产品表面质量进行快速检测的目的。     

基于机器学习的铆接质量数字化检测系统

为实现铆接质量数字化检测和质量追溯,提出基于机器学习的铆接质量数字化检测方法。使用CCD摄像机对铆接部位进行图像采集,然后进行中值滤波、Canny边缘检测、图像形态学处理等,实现铆接部位裂纹检测和特征信息提取。利用改进的粒子群优化最小二乘支持向量机算法建立铆接质量检测模型,并使用检测样本对模型进行检验。对不合格的铆接进行质量追溯,应用专家系统判断产生缺陷的原因。在某型号飞机装配车间对原型系统进行应用验证。结果表明：所设计的系统检测准确率达96%,可提高铆接质量检测效率、统一检测标准、减少工人劳动。     

Study of the nondestructive inspection frequency based on structural reliability considerations

To ensure the safety and reliability of mechanical components and structures, in-service nondestructive inspection (NDI) is frequently employed in the aircraft, petrochemical, nuclear and non-nuclear power and other industries. In the present paper, the effect of NDI on structural reliability is studied within the context of probabilistic fracture mechanics. Special attention is given to the investigation of optimal in-service nondestructive inspection frequency based on structural reliability considerations. Using the proposed analytical method, an appropriate in-service inspection (ISI) schedule can be planned. This ISI plan gives the least maintenance cost while retaining minimally required reliability assurance for the structure.     

Defect identification in GRID-LOCK joints

Damage detection in aircraft structures is conducted using a variety of nondestructive evaluation (NDE) techniques, including visual inspection, ultrasonic inspection, eddy current inspection, radiography and optical methods. These techniques are well established and have distinct advantages and limitations. Optical NDE methods show significant promise for variety of aerospace structural components, including inspection of bonded metallic GRID-LOCK^® structures. In this paper, a full-field surface slope measurement technique (shearography) is utilized to confirm the effectiveness of optical NDE. Two bond defects (one disbond and one weak bond) are incorporated into a GRID-LOCK^® test structure and internal pressurization results in qualitative indications of damage on the shearograms. Because accurate characterization of structural defects is critical for flight safety, a quantitative nondestructive evaluation (QNDE) method using a scanning optical probe is also explored. This QNDE method involves use of radial basis function networks (RBFNs) trained and validated using finite element analysis nodal displacements.     

基于机器视觉的数控铣床考工零件检测系统设计

传统数控技能考试的零件检测均为人工检测,存在一定的主观因素,判定的结果有偏差,而且效率较低.为了考核的公平并且提高检测效率,构建基于机器视觉的数控考工零件检测系统.系统通过摄像头采集被测工件图像数据,并对图像进行中值滤波、灰度拉伸、二值化、边缘检测等预处理;应用基于Sobel算子的改进算法,获得了较好的边缘提取效果.采用径向搜索方法完成对边缘像素的识别,通过计算与标称中心点的距离获得工件测量值.为了使测量结果具有比较性,引入方差分析,对测量样本进行均值计算,同时计算出方差,得出置信度,对检测结果偏差进行描述.通过与人工检测相比:采用该系统,检测效率提高了3～5倍,准确率提高了10％以上.     

ICT在弹药检测中的应用

探讨了采用ICT技术对弹药进行无损检测的可行性，介绍了ICT系统的组成，重点讨论了提高ICT成像质量所采取的措施，给出了弹药中缺陷的CT扫描图像。结果表明ICT技术具有其它常规检测方法无法比拟的优越性，对弹药有很好的检测效果。     

航空发动机高压压气机叶片损伤检查

压气机叶片是航空发动机中的重要零件,在高温、高压、振动以及巨大的离心力等恶劣的工作环境下,易产生腐蚀、疲劳裂纹甚至断裂等故障。如果不能及时发现这些损伤,会造成发动机空中停车,危及飞行安全。介绍了超声波检查HPC 4级叶片榫头的方法,是一种能有效杜绝安全隐患的方法。     

基于机器视觉的线缆表面缺陷检测系统设计与算法研究

针对相关行业对线缆表面质量检测的需求和人工检测方法的不足,提出一套基于机器视觉的线缆表面缺陷实时检测系统的设计方案。设计了满足工业生产线条件的视觉硬件设备,用于采集优质的线缆图像。在图像处理算法中,改进行灰度均值法实现了复杂环境下图像线缆区域的提取;改进双边滤波建立背景并与原缺陷图像差分实现了缺陷信息的分割。通过对300张存在小孔、划痕、绝缘皮破损等线缆缺陷图像进行检测试验,结果表明:该算法检测准确率高于96.3%。     

基于深度学习的微小元器件智能在线检测系统

为了解决多种微小元器件的尺寸、位置、方向和缺陷自动化在线检测难的问题,提出一套机器视觉和深度学习相结合的智能在线检测系统.通过搭建视觉检测系统采集微小元器件的图像,并对图像进行图像预处理、二值化、滤波、边缘轮廓特征提取以及模板匹配等处理,实现了多种微小元器件尺寸、位置和方向的在线检测.针对微小元器件表面缺陷,提出一种基...     

金属管道表面缺陷微波无损检测

对微波技术应用于工业管道表面缺陷的无损检测进行了试验研究,分别进行压力管道内、外表面的微波无损检测试验。试验结果表明：利用微波无损检测技术一方面能实现管道外表面的非接触检测;另一方面能实现管道内表面缺陷的快速定位与测定,大大提高了管道内表面缺陷的检测效率,为金属管道表面缺陷的定位修复和安全评估提供了重要依据。