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某發電廠汽輪機在機組進行A級檢修時，要求依據DL/T 714-2011《汽輪機葉片超聲波檢驗技術導則》對汽輪機低壓轉子葉片葉根進行表面波檢測。

目前，工程上主要采用射線檢測和超聲檢測對其焊縫進行體積型缺陷的無損檢測。核工業工程研究設計有限公司從Phoenix公司采購的相控陣超聲探傷自動掃查器在工程上經過多年的服役和使用，原設備的設計缺陷逐漸顯露出來，同時設備的備品備件采購周期長、價格昂貴也嚴重制約著設備的后續運行。

無損檢測(Nondestructive Testing，NDT)技術，是指在不損害或不影響被檢測對象使用性能的前提下，利用物體的聲、光、電磁等原理技術對材料、零件、設備進行缺陷、化學、物理參數的檢測技術。航空航天領域使用的無損檢測方法有很多種，應用最廣泛的有超聲檢測法、射線檢測法、渦流檢測法、紅外熱波檢測法以及磁粉檢測法等。

本文借助機器學習算法與計算機視覺技術，利用大量發動機無損檢測圖像數據開展無損檢測圖像數據預處理、邊緣檢測以及數據模型訓練和應用等技術研究，探索快速、準確獲得發動機無損檢測圖像數據特征的方法。