AI驱动质检革命：大学生团队攻克异形零件缺陷识别瓶颈

AI驱动质检革命：大学生团队攻克异形零件缺陷识别瓶颈
在《“十四五”智能制造发展规划》推动下，北京化工大学异检微察团队开发的智能检测系统引发行业关注。其创新构建的TSA-Net神经网络，结合图卷积运算与三维注意力机制，可精准识别薄壁曲面结构中的热应力裂纹、支撑残留等缺陷，穿透失真率从传统CT的40%降至5%以下。系统已实现千台设备级联邦学习框架部署，模型精度损失控制在0.5%以内。

实际应用中，该系统通过数字孪生技术反向驱动3D打印工艺优化，成功将某型号航天支架研发周期缩短28%。团队开发的轻量化边缘计算模块，支持产线实时检测与数据同步，使制造端与检测端数据割裂问题解决效率提升60%。目前，技术已在3家高端装备企业中试应用。

该项目依托于中国航天科技集团第五研究院联合实验室为平台，为跨尺度缺陷关联分析提供了关键技术验证场景。下一步将重点突破复杂镂空结构检测难题。

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