当前航空航天领域的大多数无损检测（NDT）主要还是人工进行，文档记录程序很大程度上依靠检测员的判断。例如，对飞机轮毂进行电子扫描检测时，需要检测员手动移动探头，使其在管壁、螺栓孔和轮辋座上移动。由于每次检测的扫描间距都不同，因此很难保证检测结果的一致性。即使某些区域可能被多次扫描，但由于扫描路径不重叠，仍然会出现检测空白。这些不一致性很容易导致缺陷指示被遗漏，从而使检测结果不可靠。
解读是第二个影响因素。操作人员解读结果的技能和经验会影响最终结果，这是人工方法的一个主要缺点。液体渗透检测依赖于正确的表面处理、足够的停留时间和准确的目视评估，而这些步骤在不同检测员之间可能存在差异。
综上所述，这些因素都指向一个结构性缺陷：传统的无损检测方法在操作和解读方面都尚未完全标准化。随着飞机系统在设计和材料规格方面变得越来越复杂，这种变异性对检查结果和飞机的适航性构成了更大的风险。
数字无损检测的变革
数字无损检测以电子方式而非纸质方式采集、分析和存储检测数据。先进的传感器、自动化设备和数据分析系统使检测过程更具可重复性。与传统方法（其结果取决于人的判断和能力）不同，数字技术能够生成可量化的结果，用于确定部件的结构完整性。
检测报告转化为数据。结果可以被分析、可视化和存储，以便在决定是维修还是更换部件时，可以比较之前对同一部件的检测结果。
数字射线照相和相控阵超声检测能够生成材料内部结构的高精度图像，从而实现高分辨率的实时评估和存储。相控阵技术使检测人员无需重新定位探头即可控制超声波的发射方向，从而缩短检测时间并提高精度。
机器人和自动化技术正将这种高精度应用于超声检测（UT）、电子断层扫描（ECT）和视觉检测（VT）。机器人超声扫描仪能够以恒定的耦合和扫描速率检测大型复合材料结构，例如机翼。自动化电子扫描检测适用于管壁扫描和微小裂纹的检测。履带式机器人和机械臂正被用于目视检测，以到达机身难以触及的区域。
人工智能（AI）和机器学习（ML）正在成为无损检测领域的重要工具。机器学习可以标记不连续性、对缺陷进行分类并分析大型数据集，从而提高检测精度。
应用于射线照相数据时，基于数字图像训练的算法有助于检测孔隙、夹杂物和裂纹，从而隔离缺陷、对结构问题进行分类并辅助人工识别。此类系统的制造商声称，由于减少了人为疲劳和偏见，检测结果的一致性更高，检测时间更短。在电子断层扫描中，机器学习模型自动评估扫描数据，以识别紧固件位置的裂纹。在超声波检测中，人工智能有助于将噪声与真正的缺陷区分开来，从而降低误判的可能性，并减少分析超声检测、电子断层扫描和视觉检测结果时的人工工作量。
集中式数据管理系统存储并组织大量无损检测数据，以便轻松检索、共享并用于构建符合监管要求的文档。它们广泛应用于射线检测、超声波检测、电子断层扫描和视觉检测。由于可以远程访问数字记录，因此结果更易于比较：检测人员可以从一个平台提取单个部件的超声波厚度读数、射线图像和电子扫描信号。
数字孪生是近年来出现的技术：它是物理部件和结构的计算机虚拟副本。数字孪生使检测人员能够评估部件性能、预测潜在问题并采取虚拟预防措施。它基于射线和超声波数据等无损检测结果以及传感器读数构建，并结合结构健康监测，支持主动维护方法，即持续监测部件状态，而不是按固定间隔进行检查。
数字化无损检测的优势与发展阻碍
数字化无损检测提高了检测速度，从而减少了飞机在检查期间的停机时间。它还具备可追溯性：检测结果会被添加时间戳并记录在集中式系统中，从而简化组件生命周期管理的监控。更可重复的测试能够缩小两次检测之间的误差范围。此外，由于检测数据会不断累积，维护人员可以分析趋势，预测并预防故障，从而提升运营绩效。
阻碍因素更多在于实际操作层面，而非技术层面。设备、软件和数据基础设施都需要大量投资。目前缺乏了解现代成像技术并能熟练使用软件工具的检测人员，因此需要开展额外的培训项目。许多维护服务商仍然沿用传统的纸质流程，而迁移这些流程需要耗费大量时间和精力。生成的数据量也增加了数据安全方面的要求。此外，在监管严格的行业中，任何新的数字化流程都必须经过认证所需的各项测试才能投入使用。
未来发展方向
未来的发展方向是提高检测系统的集成度、自动化程度和自主性。随着现代成像、自动化、人工智能和数据平台的融合应用，数字化不仅改变了检测的执行方式，也改变了检测结果的应用方式：例如，更优的维护决策、更高的安全性以及更精准的航空航天系统故障预测。
（转自中国航空报）
分享到QQ 
微信扫一扫