大型工业线性加速CT扫描仪，能够扫描大型复杂部件。

检查员使用手持式扫描工具对机体进行无损检测。

视频内窥镜用于检查航空发动机。

　　一名无损检测员正在通过平板电脑界面对飞机蒙皮的一部分进行超声波检测。

滚轮探头可对大型复合材料进行超声波检测。

使用专用测试工具对装有多个校准销的测试件进行无损检测。　　近年来，无损检测技术（NDT）在航空航天领域的重要性日益凸显。越来越多的公司将其视为开发、制造、维护和检验检测过程中的关键要素。　　那么，传统和先进的方法以及无损检测流程有哪些不同类型？近期有哪些关键创新？人工智能、机器学习或机器人等新兴技术将如何影响这项技术的未来应用？常用方法　　用于航空航天部件无损检测的技术和方法种类繁多，但可分为几类。这些技术包括：渗透检测（PT）、超声波检测（UT）、射线检测（RT）、红外热成像（IRT）、目视检测（VT）、涡流检测（ET）——使用带电磁电荷的探头在被测材料中感应涡流，以检测导电材料的表面和近表面缺陷，以及磁粉检测（MT）。　　金属零件制造最常用的无损检测方法是渗透检测、超声波检测和射线检测，涡流检测和超声波检测通常用于金属零件的维护，超声波检测和红外热成像则常用于复合材料零件的制造和维护。此外，还有一些不太常用的方法，比如蚀刻检测（EIT）和粘合检测（BT）。　　至于选择哪种方法，取决于具体的设计要求、材料类型、产品形貌以及生产或维修环境。生命周期变化　　对于像飞机这样有一定使用寿命的工业产品，无损检测技术和方法主要有如下几种：视觉检测、超声波检测以及工业射线检测和计算机断层扫描（CT）。这些检测技术被用于测试初始材料以及成品飞机部件，并且也被用于现场维护和维修流程。　　在航空产品生命周期内，用于检测的技术会有所不同。目视检测、CT和超声波检测在检测特定材料和检测不同缺陷方面都各有优势。　　除了材料之外，无损检测也可用于检查零件的形状及其装配状态和位置。例如，工业CT系统最适合用于检测单个涡轮叶片，而作为机翼上发动机部件的同一叶片可能更适合视觉检测、内窥镜或超声波检测。最新创新　　近年来，无损检测领域中产生了不少能够提供优质图像、提升检测能力的创新成果，例如，辅助缺陷识别等数字和人工智能解决方案，显著加快了检测和报告流程，同时使无须昂贵培训和认证的人员也能参与检测。　　大型复合材料具有复杂的内部结构，这些结构可能会隐藏传统方法无法发现的缺陷，这给检测带来了挑战。大型重型样品，例如，3D打印的涡轮机部件，由于其复杂的几何形状和内部结构，需要高穿透能量才能进行彻底检测。高能计算机断层扫描（CT）系统，包括使用直线加速器产生高能X射线的系统，对于检测这种大型重型样品及其致密厚实的部件来说正变得“至关重要”，而这些部件无法用传统方法进行检测。　　相控阵超声检测（PAUT）也有助于检测具有复杂内部结构的大型复合材料。该系统能够提供部件内部的详细图像，帮助检测人员精确定位和表征缺陷。还可以将相控阵技术直接融入到探头中，以便检测人员可以将探头直接连接到平板电脑或手机上进行检测，并更快地发送或提交结果。　　航空航天行业在采用无损检测创新技术时通常较为保守，更倾向于依赖成熟的检测技术，但始终致力于提高生产效率并延长部件的使用寿命。数字射线成像　　在最近的技术创新中，数字射线成像较为突出。引入计算机射线成像技术来检测关键转子部件和组件在耗材、废物处理及图像存储方面大幅节省了成本。虽然检测流程速度并没有加快，但过程更加精细，图像评估更加详细，从而能够生成更准确的报告。　　虽然传统的超声检测设备和系统已经取得了长足的进步，使检测工作更加精确。但电子束（ET）、射线检测（RT）、超声检测和真空检测（VT）系统的数字化，以及数据采集和后处理系统的自动化这两项创新将数据收集量提高了5到10倍。且具有可追溯性，从而提供了良好的表面覆盖率。数字X射线技术非常有前景，尤其是对于需要多次扫描的部件。但这两种技术都需要高超的操作技能。安全与效率　　在制造、开发或维护过程中使用无损检测对安全性和效率具有重大影响。　　这方面的例子包括LineTool、LineMAP和LineSizing系统，这些系统最初由空客公司进行原型设计，随后由Testia公司实现工业化。这些工具可以帮助用户解决机场缺乏认证超声检测员的问题。例如，如果一架采用CFRP机身的空客A350飞机在撞击后需要进行检查时。　　发动机检查是航空航天业对维护、维修和大修服务日益增长的需求的另一个关键领域，这迫使运营商必须在不影响安全的前提下优化流程。解决这一问题的一个解决方案是视频内窥镜，可利用人工智能分析技术自动计数叶片数量，识别和分类缺陷，从而提高数据质量并简化关键检查流程。　　一些先进的视频内窥镜利用机器学习自动识别燃气轮机内的叶片和其他部件，从而减轻检查员的繁琐工作。主要挑战　　每当航空航天业推出新产品或新材料时，设计师都面临新挑战，设计师必须始终了解所有新产品或新材料可能产生的问题。举例来说，复合材料存在一些问题，因为它们并不总是符合无损检测的常规规则。　　复合材料的复杂结构带来了重大挑战，经验表明，许多新设备并不总是比现有的设备更强。此外，由于晶粒结构、表面光洁度和形貌，增材制造部件也带来了额外的挑战。　　同时，无损检测行业目前面临合格操作员稀缺的难题。不合规的后果是检查失误，造成的后果可能非常严重。标准和法规是培训合格操作员的必要条件，应确保将标准程序和相应规范纳入培训中。一流的培训和对操作员的严格监控，才能够确保产品符合相应标准。新的可能性　　展望未来，人工智能和机器学习将成为未来自动化检测的关键技术，主要目的是减少分析时间。　　人工智能可以自动化完成检测工作，目前许多应用已经在进行中。此外，在零部件制造过程中使用传感器将是减少缺陷的关键。机器人技术已经对无损检测产生了巨大的影响，只要用户构建托管在云端的强大学习数据集并正确监控输出，人工智能也将发挥同样的作用。未来的趋势包括更强的连接性、更高的网络安全以及更多验证人工智能的方法。　　随着进一步探索航空航天的未来，先进的检测技术将继续发挥关键作用，尤其是因为新材料和推进技术将要求检测方法不断改进。　　人工智能和机器学习的发展将为提高检测效率和质量开辟新的可能性。无损检测技术在推动航空航天行业进步、确保安全、质量和生产力方面仍将发挥关键作用。（航柯）