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多模态融合的航空机械关键部件智能无损缺陷检测方法研究

发布时间： 2023-12-08 浏览量：24

交易方式：面议
联系电话：18846035577
单位名称或姓名：谢怡宁
产业领域：服务型制造
成果类型：

项目基本情况Basic information of the project

针对航空工业中相关机械部件对缺陷检测要求越发重要的问题，研发准确高效、稳定、先进的缺陷检测系统。为使航空机械部件缺陷检测系统能够实现数据采集与处理分析、对缺陷种类、位置大小等进行精准检测、对不同种类缺陷产生的原因进行推导、对新工况具有很强的自我更新能力以及泛化性等作用。首先，采集多模态的数据，同时融入专家先验知识进行数据标注，并采用有限元仿真技术进行数据增强，建立多模态缺陷检测数据库，实现数据的备份与维护。然后，在机械部件加工过程中，拟采用双重缺陷检测机制实现机械部件的缺陷预防与检测；采用自监督对比学习技术融合声波、红外图像的多模态信息，实现机械部件磨削时异常状态的监测；采用多任务学习、深层特征融合等技术，结合酸洗工艺实现航空关键部件磨削烧伤表面缺陷检测与量化；采用强耦合高斯相似性度量策略，结合磁粉工艺解决表面及次表面缺陷检测，荧光工艺解决非铁磁部件的表面缺陷检测；采用无监督聚类、图像去噪等技术，结合超声波探伤技术实现产品内部缺陷检测与定位。最后构建分布式航空机械关键部件缺陷检测的智能化工业平台，拟采用联邦学习、域自适应、混沌加密、同态加密等技术，构建模型部署的分布式框架，实现缺陷检测模型的增量更新。对平台异构多任务数据进行归档与分析，采用词集级注意力、多尺度注意力机制以及图谱关系抽取等技术，建立实体、关系间的长距离依赖，构建完整知识图谱。实现航空机械关键部件缺陷原因推理，指导航空关键部件的生产与整机的健康监测与维护。

管理团队与技术团队Management team and technical team

东北林业大学

效益分析Benefit analysis

该项目为储备库项目资源，暂无效益分析内容。

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