方向舵蜂窝积水X射线数字图像处理方法研究

飞机方向舵为芳纶纸蜂窝夹芯结构,蜂窝积水严重影响飞行安全。飞机大修时,方向舵蜂窝积水缺陷采用基于X射线数字成像检测技术的自动化设备进行实时检测。方向舵蜂窝积水X射线数字图像存在信号噪声大、图像亮度不均匀和边缘模糊等特点。为得到清晰、均匀和轮廓明显的蜂窝积水X射线图像,基于MATLAB设计开发了图像处理系统软件,借助计算机图像处理技术,对方向舵蜂窝积水X射线数字图像进行预处理,包括边缘提取和图像增强等。结果表明,基于MATLAB设计开发的图像处理系统软件能够实现图像预处理的预期目的,蜂窝积水X射线数字图像经过预处理改善了方向舵X射线数字成像图像的视觉效果,得到更适合图像专业软件分析和处理的图像,为实现方向舵蜂窝积水缺陷的智能识别技术研究奠定了基础。

楔形结构件蜂窝积水检测识别方法探讨

通过楔形结构的方向舵蜂窝样件水平和竖立放置状态下数字射线透照后,对比观察单个蜂窝孔的积水影像分析,发现水平和竖立状态下透照的工件积水时结构轮廓图影像会有明显的差异性,可以作为楔形结构件的蜂窝积水识别的有效方法。结果表明,数字射线和红外热成像检测方法均能有效检查积水问题,红外方法更加快速、直观和高效。

基于轻量级网络的飞机蜂窝结构积水缺陷检测

复合材料蜂窝结构在飞机服役过程中产生的积水缺陷在日常维护和检修过程中依赖人工、检测效率低、自动化程度低,若未能及时发现将严重威胁飞行安全;针对该问题,结合实际检修场景中使用的移动或嵌入式设备算力有限的情况,设计了一种融合通道注意力和倒残差算法的模块SE-IR,进一步搭建了基于SE-IR模块的轻量级网络SE-IR LCNN,尽可能地在保证网络检测准确率的同时减小网络的参数量;为了验证所提轻量级网络的有效性、使用数字X射线摄影设备获取蜂窝结构及其积水缺陷数字化图像并制成数据集;在该数据集上的实验结果表明,所提轻量级网络的分类准确率为99.20%,可有效筛选出飞机蜂窝结构的积水缺陷;相较于经典网络ResNet-50和VGG-16,所提网络的准确率分别提升了9.6%和3.66%、参数量仅为ResNet-50参数量的1/10、VGG-16参数量的1/50。

铝蜂窝夹芯结构的数字成像检测研究

蜂窝夹芯结构常见缺陷有蒙皮与蜂窝芯脱粘、蜂窝芯变形、蜂窝芯节点开裂和蜂窝积水等,目前单一的无损检测方法还不能有效地解决蜂窝夹芯结构中的各种缺陷检测问题。针对铝蜂窝夹芯结构,首先制作了6种典型人工缺陷,利用射线DR(Digital Radiography)和计算机射线照相(Computed Radiography,CR)技术对夹杂、蜂窝芯变形、蜂窝芯格断裂、富胶等缺陷进行了数字射线成像检测,得到了高质量的缺陷数字检测图像,并进行了对比分析。针对蜂窝积水检测问题,采用射线DR技术进行了数字成像检测研究,表明积水量大小会影响图像灰度。对含有人工脱粘缺陷的铝蜂窝夹芯结构件,采用脉冲反射法对其粘接质量进行了超声C扫描成像检测研究,通过底波幅值成像得到了脱粘缺陷的超声C扫描数字图像。结果表明:数字射线成像和超声C扫描成像结合为蜂窝夹芯结构提供了一种数字化的无损检测方法。