【摘 要】
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气膜孔作为涡轮叶片中重要的冷却结构之一,对提高航空发动机冷却效率、降低燃烧室温度乃至提升发动机服役寿命等具有重要意义.然而,在实际加工过程中受外界因素干扰极易出现气膜孔未打通、打偏及损伤内壁等内部缺陷.传统检测手段采用单一透照角度的X射线胶片照片法对其内部缺陷进行识别,但存在检测效率低、测量误差大、缺陷漏检误判率高等弊端.为此,提出了一种基于X射线数字成像技术的气膜孔缺陷自动检测方法,通过研究DR
【机 构】
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中国航发南方工业有限公司无损检测中心,兰州理工大学省部共建有色金属先进加工与再利用国家重点实验室甘肃兰州7300502,兰州瑞奇戈德测控技术有限公司
【基金项目】
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国家自然科学基金(52005237),国防科工局科研基础研究计划(JCKY2018427C001),甘肃省引导科技创新发展专项(2018ZX)。
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气膜孔作为涡轮叶片中重要的冷却结构之一,对提高航空发动机冷却效率、降低燃烧室温度乃至提升发动机服役寿命等具有重要意义.然而,在实际加工过程中受外界因素干扰极易出现气膜孔未打通、打偏及损伤内壁等内部缺陷.传统检测手段采用单一透照角度的X射线胶片照片法对其内部缺陷进行识别,但存在检测效率低、测量误差大、缺陷漏检误判率高等弊端.为此,提出了一种基于X射线数字成像技术的气膜孔缺陷自动检测方法,通过研究DR数字图像与胶片图像的等效性、透照角度对缺陷识别的影响规律及检测工艺优化、基于深度学习神经网络缺陷自识别等
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