中國測試·編委領航

2026年編委成果展示

導言

航空發動機渦輪葉片，是發動機中承受高溫、高壓、高轉速的“心臟瓣膜”，其表面出現的任何微小裂紋或缺陷，都可能成為飛行安全的重大隱患。傳統的人工內窺檢測方法，依賴人員經驗，存在準確性不穩定、效率低、易疲勞漏檢等痛點。如何讓內窺鏡變得“聰明”起來，實現快速、精準、自動化的缺陷識別？

本期《編委領航》解讀一篇發表于《中國測試》2026年第2期的前沿研究，看期刊編委、華南理工大學劉桂雄教授團隊如何將改進的YOLOv8深度學習模型應用于葉片內窺檢測，為航空發動機關鍵部件的智能診斷提供了高精度、高魯棒性的創新方案。

告別“肉眼數碎片”

深度學習讓葉片缺陷檢測快又準

《中國測試》副主編

——劉桂雄教授

劉桂雄，男，1968年10月生，華南理工大學教授、博導。1995年在重慶大學獲得儀器科學與技術專業工學博士學位，從事現代傳感與智慧物聯、精密檢測與智能儀器儀表、光機電一體化集成與裝備等方面教學科研工作。所帶領的制造工程智能檢測與儀器學術團隊被評為華南理工大學第四期學術團隊的20個特別優秀團隊之一。

兼任廣東省科協常委、廣東省工程師學會執行會長、政協第14屆廣州市委員會委員、中國儀器儀表學會理事、省測量控制技術與裝備應用促進會理事長，《儀器儀表學報》、《光學精密工程》、《中國測試》等雜志編委，廣東省計量技術咨詢委員會委員、省無損檢測技術標委會主任委員、省能源計量檢測標準化技術委員會副主任委員以及省通用儀器、新能源汽車、碳中和、建筑產業等4個產業計量技術委員會副主任。2016年多次任廣東省計量質量標準化教授級高工評審委員會專家組組長；2019年開始擔任廣東省測控儀器工程技術人才職稱評委會主任；2020年獲英國皇家特許計量及控制學會Fellow；2021年被推選為中國科協第十屆代表大會代表；2022擔任中國工程師聯合體工程能力評價委員會副主任；2024年開始擔任粵港澳大灣區工程師聯合體副理事長。

近年主持包括國家重大科學儀器開發專項、國家自然科學基金、粵港澳重點招標項目等在內的科研項目50余項，取得國家發明專利授權100多件，出版專著8部，主編國家、地方技術標準10多部。主持項目2011年以來獲中國儀器儀表學會科學技術二、三等獎各1項、廣州市人民政府科學技術獎二等獎2項、廣東省人民政府科學技術二、三等獎各1項。2008年入選教育部新世紀優秀人才計劃計劃；2014年獲“全國優秀科技工作者”稱號、2019年獲人力資源和社會保障部、中國機械工業聯合會頒發的“全國機械工業先進工作者”稱號。

航空發動機渦輪葉片表面缺陷內窺視覺SH+YOLOv8檢測識別研究

成果發表于《中國測試》2026第2期

摘要：

航空發動機渦輪葉片(aero-engine turbine blades, ATB)表面缺陷直接關系發動機運行安全、服役壽命。傳統人工檢測方法存在準確性不穩定、效率低、勞動強度大等問題。該文提出一種結合SH(switchable atrous convolution+high-level screening-feature fusion pyramid networks)與YOLOv8的ATB表面缺陷檢測識別方法。在骨干網絡中引入SAConv以增強多尺度特征提取能力；在頸部網絡中嵌入HS-FPN以提升特征融合與缺陷表征能力。基于自建渦輪葉片內窺圖像數據集開展實驗，結果顯示改進后SH+YOLOv8模型在F1-score、mAP@0.5上分別達到0.93、0.948，其中mAP@0.5相較原始YOLOv8提升0.64%，能滿足工程應用精度需求。研究表明該方法在復雜工況下具備良好適應性、魯棒性，對航空發動機關鍵部件智能檢測具有參考價值。

關鍵詞：

航空發動機渦輪葉片; 表面缺陷檢測; YOLOv8; 可切換空洞卷積; 特征融合;

從依賴人眼的“疲勞搜尋”，到智能算法的“秒級鎖定”，航空發動機無損檢測正邁向智能化、精準化的新階段。這項發表于《中國測試》的研究，不僅成功解決了渦輪葉片表面缺陷檢測的效率與精度難題，其改進的深度學習模型也為其他復雜工業環境下的視覺檢測任務提供了極具價值的參考。

《中國測試》將持續關注并報道測試技術與人工智能、高端裝備等領域交叉融合的創新成果，推動我國航空關鍵部件智能檢測與運維水平的自主提升。

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