从“人工复检”到“AI智判”：国产系统破解异形件质检难题
针对异形零件人工复检成本高、效率低的行业痛点，大连理工大学城市学院智造鹰眼团队推出全流程智能检测系统。其创新的异形结构拓扑感知神经网络（TSA-Net），通过图卷积运算与三维注意力机制，实现多孔、镂空等复杂结构的跨尺度缺陷关联分析。在航空发动机涡轮盘检测中，系统将综合质检成本占比从30%降至8%，单件降本达12万元。
技术验证显示，系统对热应力裂纹的检出率较传统CT提升40%，检测效率提高18倍。数字孪生驱动的强化学习策略，使模型在产线环境中实现自主迭代，工艺优化周期缩短60%。团队与沈阳某精密铸造企业合作的中试产线数据显示，关键件良率突破92%，新产品研发周期压缩40%。
该项目依托于辽宁省智能制造工艺与装备工程技术研究中心为平台，构建了“检测-工艺-制造”闭环优化体系。
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