對于航空發動機來說，小小的裂紋就可能引發觸目驚心的飛行事故。特別是發動機葉片，由于連接件接觸不均勻，或者是疲勞、蠕變、超應力、磨損、腐蝕等各種原因的共同作用，更容易出現裂紋并可能引發斷裂。本文為您介紹航空發動機裂紋缺陷自動識別與自動測量的內窺鏡檢測解決方案。

航空發動機裂紋缺陷的自動識別

使用工業內窺鏡可以在不拆卸的條件下、對航空發動機內腔進行可視化孔探檢測，檢測人員可以根據孔探圖像查找有無裂紋。要實現裂紋的自動識別與分析，則需要引入人工智能。

韋林內窺鏡可運行多個來源的分析模型：由Waygate檢測技術開發和認證的分析模型——LM2500，利用ADR人工智能輔助缺陷判斷功能提升檢測過程的智能化程度；由第三方合作伙伴開發和認證的分析模型——可利用 Aiir Innovations 的航空商用發動機模型進行缺陷輔助智能檢測；以及由第三方客戶開發和認證的分析模型等。

借助這些利用大量樣本訓練好的分析模型，系統可以在孔探圖像上智能地識別出裂紋缺陷，并自動標記其位置和缺陷類型，將缺陷識別由人工轉為智能，有助于提高發動機孔探的可靠性和數據的完整性。

航空發動機裂紋缺陷的自動測量

對裂紋缺陷進行測量的初衷，主要是為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，這對于深度測量并非易事，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準確性。

韋林內窺鏡3DPM測量技術新增的“剖面深度測量”和“區域深度剖面測量”，在航空發動機裂紋深度自動測量方面邁出了重要的步伐。該技術可以在裂紋剖面內或者裂紋所在區域內自動識別最深點的位置并測算其深度，使得該測量過程的效率和準確性得到大幅提升。

雖然目前還沒有完全實現裂紋缺陷的自動測量，但是相信隨著人工智能在韋林內窺鏡中應用的深化，這個美好的愿景也會變成現實。

工業內窺鏡是直觀、精準的可視化孔探利器，這一點已經得到了眾多航空公司的認可，在航空業回暖的大背景下，如何利用AI實現孔探檢測的自動化、以應對驟增的檢測任務量，是工業內窺鏡廠商需要直面的問題，而工業內窺鏡廠商在勇于迎接挑戰的同時，也將掌控更多機遇！

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