【摘 要】
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孔探检测技术常用于判别航空发动机内部零部件表面的损伤情况,从而确定发动机是否符合适航标准。然而孔探缺陷的检测与损伤评估常常依赖于丰富的工作经验。目前航空工业快速发展,孔探工作人员的工作量也随之增加,此时仅仅依靠传统的孔探检测技术,难以快速准确地给出缺陷检测结果。本文针对航空发动机定期检查维修的需求,利用孔探图像数据量足够多的优势,结合目前比较成熟的深度学习技术,提出一种辅助孔探人员工作的内部缺陷自
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孔探检测技术常用于判别航空发动机内部零部件表面的损伤情况,从而确定发动机是否符合适航标准。然而孔探缺陷的检测与损伤评估常常依赖于丰富的工作经验。目前航空工业快速发展,孔探工作人员的工作量也随之增加,此时仅仅依靠传统的孔探检测技术,难以快速准确地给出缺陷检测结果。本文针对航空发动机定期检查维修的需求,利用孔探图像数据量足够多的优势,结合目前比较成熟的深度学习技术,提出一种辅助孔探人员工作的内部缺陷自动检测方法。本文的主要研究内容如下:（1）开展了发动机孔探检测技术的研究工作,针对目前人工孔探检测存在的漏检、误检等问题,通过查阅国内外关于发动机孔探缺陷自动检测的研究资料,提出利用卷积神经网络提取缺陷特征,实现自动检测缺陷的思路。（2）开展了深度学习目标检测算法的理论研究,同时为了测试主流的目标检测算法在孔探缺陷自动检测方面的性能,配置了深度学习实验环境,随后搭建基于one-stage和two-stage检测器的主流神经网络模型。通过检测孔探图像及孔探视频,综合分析比较不同模型检测孔探缺陷的精度和速度等评价指标,确定基于Mask R-CNN算法解决孔探缺陷自动检测问题。（3）调研了CFM56系列发动机高压涡轮的主要组成部分及表面常见缺陷类型。然后利用以树莓派为控制器的孔探仪收集发动机高压涡轮孔探数据;对原始孔探数据进行预处理后,再利用随机裁剪、几何变换、色彩抖动等数据增强方法增加数据量;最后通过数据标注构建孔探缺陷数据库。（4）完成了实时检测理论研究,针对Mask R-CNN模型在缺陷检测中实时性较差的问题,提出了一种改进的TMask R-CNN模型。一方面将实例分割分为两个并行的子任务来完成分割任务;另一方面,将传统非极大值抑制计算方法转换为矩阵运算,从而调用一些快速矢量运算库,在轻微降低精度的同时,显著地提高检测效率。在模型训练方面,介绍了损失函数及优化器的设计思路,最后在搭建的深度学习实验平台上对TMask R-CNN网络模型进行迭代训练。（5）完成了TMask R-CNN网络模型的各项性能评估,设计了纵向验证和横向对比实验。纵向验证实验包括评估模型的精确率、召回率、平均准确率、平均准确率均值及FPS测试等,从定性和定量两个方面综合评价TMask R-CNN网络模型的检测性能;横向对比实验则通过控制变量法与主流的目标检测算法进行多方面对比,验证了TMask R-CNN网络模型在检测孔探缺陷方面的优异性。最后,对CFM56系列发动机进行实时孔探检测实验,检验了模型的实际工作效果。
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