航天 飞行制造与测试领域的应用产品系统

在航天器总装、发动机管路焊接、卫星太阳翼展开测试中，关键部件（如阀门、接插件、焊缝）的检查高度依赖人工目视。痛点在于：人眼易疲劳导致漏检（如O型圈0.1mm微裂纹）、不可达区域多（如燃料舱内壁）、数据追溯性差。

1. 亚像素级缺陷检测：识别裂纹、压痕、多余物（如直径0.05mm金属屑）。
2. 三维位姿与对合评估：计算发动机法兰对接面的平行度与间隙（精度0.02mm）。
3. 动态跟踪与预测：预测活动线缆在振动环境下的瞬时曲率半径，防止折断。
4. 零漏报报警：检测到疑似缺陷即锁定设备。
· 硬件：定制紫外+结构光多光谱相机（对付高反光金属）；FPGA板载（用于前端图像预处理防丢帧）；耐辐射/真空专用线缆。
· 算法：基于改进的U-Net（注意力机制增强分割）；多视角立体视觉（MVS，用于三维重建）；时序预测模型（LSTM/Transformer，用于线缆动态分析）。
· 软件：C++编写底层驱动与RTX实时系统；PyTorch部署推理；数据哈希加密存链。

1. 极低对比度缺陷成像
· 难点：镜面反射或黑色复合材料区域，微小缺陷灰度差仅2-5个像素值。
· 解法：偏振片融合+高动态（HDR）合成，引入相位偏折术测量镜面表面缺陷。
2. 零漏报与极低虚警平衡
· 难点：航天要求漏报率0，但虚警过高会导致无效停机。常规深度学习难以在“极致召回”与“噪声抑制”间平衡。
· 解法：两阶段架构。第一阶段用极度灵敏的传统算法（如频域滤波）捕获一切异常；第二阶段用分类网络降虚警。且须通过DO-254标准认证。
3. 可解释性
· 难点：深度神经网络是“黑盒”，航天评审不敢直接信任。
· 解法：强制输出特征热力图并保存中间层特征，生成“缺陷判读报告”；训练时引入物理约束（如裂纹走向必须符合应力场分析）。