改善某机涡轮叶片荧光渗透检测背景过度的试验

荧光渗透检测某机高压涡轮叶片时,批量性出现荧光背景过度导致无法检测叶片的问题。采用理论和工艺试验相结合的方法,分析了荧光背景过度产生的原因,制定了有效的解决方法,较好地改善了该高压涡轮叶片的荧光背景。

基于机器学习的涡轮叶片荧光渗透检测图像缺陷识别

目前,无损荧光渗透检测方法主要依靠人工目视检查,存在受主观影响大、容易造成漏检、对人眼有伤害等不足。针对此问题,笔者以航空发动机涡轮叶片为研究对象,搭建以工业相机为核心的数字图像采集平台,基于VisionMaster开发环境研究基于机器学习的缺陷自动识别方法。测试结果表明,该方法可以有效识别缺陷类型,有利于提高荧光渗透检测的智能化水平。