破解异形零件质检难题——北化大学生团队革新智能制造质检标准
北京化工大学异检微察团队研发的“异形零件智能缺陷检测系统”，通过多模态传感与AI深度耦合技术，直击高端制造业质检痛点。该系统搭载智能三维重构技术，融合激光干涉点云与多光谱成像数据，将曲面微裂纹检测精度提升至0.3μm，突破工业CT检测盲区。在航空航天标准测试中，系统对7大类缺陷的分类准确率达99.1%，显著优于传统方法的60%识别率。
针对航空发动机叶片等复杂零件，该系统可将单件检测耗时从4-6小时压缩至30分钟内，并降低人工复检成本超30%。目前，技术已在中试阶段验证，成功将涡轮盘良率从75%提升至89%，单件成本节约近8万元。团队正与某航空制造企业合作，推进系统在产线环境中的规模化适配。
该项目依托于北京化工大学精密制造与检测技术实验室为平台，为多模态数据融合与算法优化提供了核心支持。未来将加速技术迭代，助力国产高端装备制造质量升级。
