原賽男，李凱銘，于 闖

(中國(guó)商用飛機(jī)有限責(zé)任公司北京民用飛機(jī)技術(shù)研究中心，北京 102211)

當(dāng)今，復(fù)合材料以其優(yōu)良的力學(xué)性能和物理性能在航空器中得到了廣泛使用。目前，波音公司B787客機(jī)和空客公司A350客機(jī)所使用的復(fù)合材料質(zhì)量占比高達(dá)50%和52%[1-2]，大多數(shù)用作初級(jí)教練機(jī)的單發(fā)飛機(jī)(如SR20和DA40等)及用作中級(jí)教練機(jī)的雙發(fā)飛機(jī)(如DA42NG等)，其結(jié)構(gòu)都已廣泛使用復(fù)合材料。

航空復(fù)合材料結(jié)構(gòu)復(fù)雜，其在設(shè)計(jì)、生產(chǎn)制造和服役全生命周期中都有比傳統(tǒng)金屬材料更為嚴(yán)格的缺陷控制要求。目前航空復(fù)合材料結(jié)構(gòu)件要求100%的檢測(cè)率，主要以人工檢測(cè)為主。檢測(cè)方案的制定和檢測(cè)過(guò)程實(shí)施均對(duì)檢測(cè)人員的資質(zhì)和專業(yè)性要求較高；人工缺陷評(píng)定過(guò)程耗時(shí)長(zhǎng)且易出現(xiàn)失誤，容易受工藝參數(shù)精度或人為因素影響；復(fù)合材料結(jié)構(gòu)整體制備時(shí)間較長(zhǎng)，質(zhì)量檢測(cè)成本高，檢測(cè)結(jié)果穩(wěn)定性不高。因此，如何快速、準(zhǔn)確地檢出制造和服役過(guò)程中的缺陷和損傷，進(jìn)而采取措施穩(wěn)定工藝、降低成本、推進(jìn)航空器持續(xù)適航尤為重要。

隨著計(jì)算機(jī)及網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展，機(jī)器視覺(jué)技術(shù)、5G技術(shù)在航空復(fù)合材料檢測(cè)中的應(yīng)用研究及相關(guān)發(fā)展設(shè)備研發(fā)成為了行業(yè)熱點(diǎn)，以機(jī)器視覺(jué)技術(shù)應(yīng)用為代表的新型航空復(fù)合材料檢測(cè)設(shè)備研發(fā)成為重要方向。目前，國(guó)產(chǎn)大飛機(jī)的復(fù)合材料批生產(chǎn)應(yīng)用處于起步階段，急需對(duì)批生產(chǎn)過(guò)程的制造缺陷和服役缺陷進(jìn)行缺陷經(jīng)驗(yàn)積累和數(shù)字化提煉，同時(shí)需通過(guò)機(jī)器視覺(jué)的算法開(kāi)發(fā)和智能化檢測(cè)系統(tǒng)的搭建，實(shí)現(xiàn)缺陷的自動(dòng)化智能輔助評(píng)估來(lái)逐步替換人工檢測(cè)，提高檢測(cè)效率和檢測(cè)質(zhì)量的一致性。文章主要對(duì)復(fù)合材料全生命周期典型缺陷信號(hào)及對(duì)應(yīng)的可靠檢測(cè)技術(shù)進(jìn)行分析，構(gòu)建基于國(guó)產(chǎn)大飛機(jī)、面向航空全產(chǎn)業(yè)鏈開(kāi)放的復(fù)合材料體系缺陷數(shù)據(jù)庫(kù)。基于該缺陷數(shù)據(jù)庫(kù)，可開(kāi)發(fā)航空復(fù)合材料機(jī)器視覺(jué)算法和缺陷智能輔助識(shí)別算法，探索基于機(jī)器視覺(jué)的復(fù)合材料結(jié)構(gòu)件缺陷診斷系統(tǒng)建設(shè)，提高檢測(cè)一致性、生產(chǎn)效率和智能化程度，推動(dòng)航空復(fù)合材料檢測(cè)的自動(dòng)化和智能化發(fā)展。

1 航空復(fù)合材料缺陷分類與編碼

針對(duì)國(guó)際和國(guó)內(nèi)復(fù)合材料缺陷圖譜庫(kù)空缺的現(xiàn)狀，建立了一套科學(xué)、合理且相對(duì)靈活的航空復(fù)合材料缺陷編碼體系，規(guī)定了復(fù)合材料缺陷圖譜數(shù)據(jù)庫(kù)中含缺陷樣本的代碼結(jié)構(gòu)、編碼方法和編碼要求。

航空復(fù)合材料缺陷數(shù)據(jù)庫(kù)樣本代碼共分4層，各層次的意義如圖1所示。

圖1 航空復(fù)合材料缺陷數(shù)據(jù)庫(kù)代碼結(jié)構(gòu)

缺陷形成階段代碼用來(lái)標(biāo)識(shí)樣品中缺陷的形成階段，如制造過(guò)程(M)或服役過(guò)程中(S)；結(jié)構(gòu)類型代碼用來(lái)標(biāo)識(shí)復(fù)合材料零部件的材料結(jié)構(gòu)，例如層壓板結(jié)構(gòu)(L)、泡沫夾層結(jié)構(gòu)(F)、蜂窩夾層結(jié)構(gòu)(H)、R區(qū)結(jié)構(gòu)(R)、其他結(jié)構(gòu)(Q)；缺陷類型代碼用來(lái)標(biāo)識(shí)不同材料結(jié)構(gòu)零部件的特有缺陷類型(見(jiàn)表1)；4位流水號(hào)用來(lái)區(qū)別標(biāo)識(shí)同樣階段同樣材料結(jié)構(gòu)同樣缺陷的不同物理個(gè)體，按0001-9999順序編制。

表1 層壓板結(jié)構(gòu)(L)缺陷類型代碼表

2 數(shù)據(jù)庫(kù)建設(shè)

2.1 數(shù)據(jù)庫(kù)構(gòu)建規(guī)劃

針對(duì)國(guó)產(chǎn)商用飛機(jī)復(fù)合材料體系、型號(hào)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范要求和航空復(fù)合材料檢測(cè)場(chǎng)景需求，開(kāi)展面向國(guó)產(chǎn)大飛機(jī)制造供應(yīng)鏈和航空公司的航空復(fù)合材料體系缺陷數(shù)據(jù)庫(kù)和檢測(cè)機(jī)理模型相關(guān)技術(shù)研究，利用商飛5G云平臺(tái)，通過(guò)“端、邊結(jié)合”方式推進(jìn)缺陷數(shù)據(jù)庫(kù)的應(yīng)用；在缺陷數(shù)據(jù)庫(kù)的基礎(chǔ)上，研究基于深度學(xué)習(xí)的復(fù)合材料缺陷檢測(cè)算法，探索基于機(jī)器視覺(jué)的復(fù)合材料結(jié)構(gòu)缺陷智能檢測(cè)系統(tǒng)開(kāi)發(fā)與驗(yàn)證技術(shù)。缺陷數(shù)據(jù)庫(kù)構(gòu)建與應(yīng)用路線如圖2所示。

圖2 缺陷數(shù)據(jù)庫(kù)構(gòu)建與應(yīng)用路線

2.2 數(shù)據(jù)庫(kù)架構(gòu)

此數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)采用B/S(瀏覽器/服務(wù)器)架構(gòu)，由后臺(tái)數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)和Web前端組成，主要實(shí)現(xiàn)了檢測(cè)實(shí)例庫(kù)、典型缺陷庫(kù)和檢測(cè)規(guī)范庫(kù)3個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)的添加、刪除、更改和查詢功能、用戶權(quán)限管理和數(shù)據(jù)變更記錄功能。檢測(cè)實(shí)例庫(kù)、典型缺陷庫(kù)和檢測(cè)規(guī)范庫(kù)是本數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)的核心，內(nèi)部邏輯關(guān)系如圖3所示。

圖3 缺陷數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)部邏輯關(guān)系

此數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)服務(wù)端采用的是MySQL+Flask技術(shù)方案。該技術(shù)方案一方面保證了數(shù)據(jù)庫(kù)的功能，另一方面技術(shù)框架耦合性低，方便后續(xù)在此數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)的基礎(chǔ)上進(jìn)行二次開(kāi)發(fā)及維護(hù)。前端采用的是Bootstrap框架，其具備簡(jiǎn)單靈活，可用于架構(gòu)流行的用戶界面和交互接口的HTML、CSS、Javascript工具集的特點(diǎn)，同樣為后續(xù)開(kāi)發(fā)打下了基礎(chǔ)。

2.3 數(shù)據(jù)庫(kù)功能

該航空復(fù)合材料缺陷數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)包含檢測(cè)規(guī)范庫(kù)、典型缺陷庫(kù)、檢測(cè)實(shí)例庫(kù)等，建設(shè)檢測(cè)規(guī)范庫(kù)，梳理國(guó)標(biāo)、美標(biāo)、行標(biāo)、企標(biāo)等無(wú)損檢測(cè)技術(shù)的要求，梳理零件信息(應(yīng)用型號(hào)、材料、結(jié)構(gòu)、工藝)、對(duì)應(yīng)檢測(cè)方法、檢測(cè)技術(shù)、設(shè)備能力、人員資質(zhì)匹配、檢測(cè)程序文件、工藝卡，實(shí)現(xiàn)對(duì)標(biāo)檢測(cè)；建設(shè)典型缺陷庫(kù)，識(shí)別復(fù)合材料結(jié)構(gòu)無(wú)損檢測(cè)典型缺陷信號(hào)特征；構(gòu)建典型缺陷特征和缺陷圖譜的正向關(guān)聯(lián)模型，進(jìn)一步為智能化缺陷評(píng)估提供依據(jù)。

目前缺陷數(shù)據(jù)庫(kù)涵蓋多種機(jī)型，涉及后機(jī)身前段、后機(jī)身后段、副翼、襟翼、垂平尾等多個(gè)部段，涵蓋纖維增強(qiáng)樹(shù)脂基復(fù)合材料層壓板結(jié)構(gòu)、蜂窩夾層結(jié)構(gòu)、泡沫夾層結(jié)構(gòu)、R區(qū)結(jié)構(gòu)等多種結(jié)構(gòu)類型以及分層、夾雜、脫黏、氣孔、沖擊損傷等缺陷類型，缺陷數(shù)據(jù)庫(kù)綜合看板(示例)如圖4所示。數(shù)據(jù)庫(kù)可查閱的信息標(biāo)簽如表2所示。缺陷數(shù)據(jù)庫(kù)按照缺陷分類與編碼進(jìn)行管理，用戶可通過(guò)信息標(biāo)簽分類查找、組合查詢等多種方式獲取所需缺陷標(biāo)準(zhǔn)；可通過(guò)左側(cè)的分類查找或點(diǎn)擊切換按鈕后的組合查找和模糊查找快速獲取所需的典型缺陷信息。檢測(cè)實(shí)例庫(kù)界面如圖5所示。用戶還可通過(guò)檢測(cè)規(guī)范庫(kù)來(lái)查閱航空復(fù)合材料典型缺陷的相關(guān)檢測(cè)規(guī)范。

圖4 航空復(fù)合材料缺陷數(shù)據(jù)庫(kù)綜合看板(示例)

表2 缺陷數(shù)據(jù)庫(kù)可查閱的信息標(biāo)簽

圖5 檢測(cè)實(shí)例庫(kù)界面

3 數(shù)據(jù)庫(kù)未來(lái)應(yīng)用

(1) 構(gòu)建航空復(fù)合材料檢測(cè)缺陷數(shù)據(jù)庫(kù)，為缺陷的智能檢測(cè)和評(píng)估提供數(shù)據(jù)支撐。以國(guó)內(nèi)航空復(fù)合材料應(yīng)用需求為基礎(chǔ)，梳理航空復(fù)合材料無(wú)損檢測(cè)方法規(guī)范，建立航空復(fù)合材料缺陷分類編碼管理系統(tǒng)，分析復(fù)合材料不同應(yīng)用階段的檢測(cè)數(shù)據(jù)和典型缺陷圖譜，建立檢測(cè)標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)、缺陷數(shù)據(jù)庫(kù)和案例分析庫(kù)等，為機(jī)器學(xué)習(xí)算法開(kāi)發(fā)，構(gòu)建基于機(jī)器視覺(jué)的智能化檢測(cè)和評(píng)估方案提供寶貴的素材；構(gòu)建缺陷特征與缺陷圖譜的正向?qū)?yīng)模型，開(kāi)展典型缺陷特征、典型結(jié)構(gòu)性能與檢測(cè)數(shù)據(jù)、缺陷圖譜的關(guān)聯(lián)模型研究，開(kāi)展涵蓋檢測(cè)數(shù)據(jù)、缺陷圖像集、關(guān)聯(lián)模型等多維信息元素的航空復(fù)合材料體系缺陷數(shù)據(jù)圖像存取技術(shù)研究，并完成相應(yīng)數(shù)據(jù)集構(gòu)建，為制造缺陷的在線控制和預(yù)防，以及智能檢測(cè)和評(píng)估提供數(shù)據(jù)支撐。

(2) 基于航空復(fù)合材料缺陷數(shù)據(jù)庫(kù)，開(kāi)發(fā)基于深度學(xué)習(xí)的缺陷檢測(cè)算法。定義缺陷檢測(cè)算法架構(gòu)，實(shí)現(xiàn)基于小樣本的模型參數(shù)訓(xùn)練和面向端側(cè)設(shè)備的模型壓縮研究，構(gòu)建基于深度學(xué)習(xí)的復(fù)合材料檢測(cè)模型。結(jié)合航空復(fù)合材料缺陷樣本種類多、難收集、數(shù)量小、同類差距大等特點(diǎn)，研究樣本數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法、基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型壓縮、多尺度特征融合、難例挖掘等理論和技術(shù)，實(shí)現(xiàn)模型的小樣本訓(xùn)練以及針對(duì)不同環(huán)境和缺陷種類的快速知識(shí)遷移，助推復(fù)合材料缺陷智能評(píng)估技術(shù)發(fā)展。

(3) 基于航空復(fù)合材料缺陷數(shù)據(jù)庫(kù)和缺陷檢測(cè)算法，開(kāi)發(fā)復(fù)合材料結(jié)構(gòu)件缺陷診斷系統(tǒng)及適航驗(yàn)證。結(jié)合航空復(fù)合材料成型過(guò)程中的缺陷在線監(jiān)測(cè)預(yù)警、成型后自動(dòng)化檢測(cè)和智能評(píng)估以及服役過(guò)程中損傷監(jiān)測(cè)和快速維修等產(chǎn)品全生命周期應(yīng)用場(chǎng)景需求，開(kāi)發(fā)復(fù)合材料結(jié)構(gòu)缺陷智能檢測(cè)系統(tǒng)以及缺陷智能評(píng)估技術(shù)的適航驗(yàn)證，推動(dòng)復(fù)合材料智能檢測(cè)技術(shù)在航空領(lǐng)域的應(yīng)用。

4 結(jié)語(yǔ)

基于國(guó)產(chǎn)大飛機(jī)，構(gòu)建了面向航空全產(chǎn)業(yè)鏈開(kāi)放的復(fù)合材料體系缺陷數(shù)據(jù)庫(kù)，對(duì)復(fù)合材料全生命周期產(chǎn)生的缺陷類型、缺陷信號(hào)模型及對(duì)應(yīng)的可靠檢測(cè)技術(shù)進(jìn)行統(tǒng)一提煉與構(gòu)建。該缺陷數(shù)據(jù)庫(kù)可提高人員檢測(cè)的規(guī)范性和一致性，也可為航空復(fù)合材料缺陷智能輔助識(shí)別與評(píng)估技術(shù)提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，推動(dòng)航空復(fù)合材料檢測(cè)的自動(dòng)化和智能化發(fā)展。