30、喷气发动机维护与修复的创新技术解决方案

喷气发动机维护与修复的创新技术解决方案

1. 喷气发动机维护现状与挑战

喷气发动机的维护和修复工作面临诸多挑战。尽管有大量的检查和控制措施，但手动操作的广泛使用仍然带来了额外的风险。自动装配（如使用工业机器人）在喷气发动机维护中并不适用，这使得协作变得困难。然而，喷气发动机的维护和修复需要大量人员和工厂的协同工作。

此外，在维护和修复过程中，不仅使用了多种手动操作，而且很多操作还采用了旧的通信和数据恢复方法，例如工作区域使用“纸质文档”以及文档更新的问题。这些传统方法在不断变化的生产环境中显得不够灵活，难以适应新的需求。

为了解决这些问题，研究项目选择了以下工具：
1. 目标检测
2. 协作认知机器人（CCR）
3. 智能装配模型（SAM）
4. 智能人机交互

2. 目标检测

2.1 检测器

在喷气发动机装配的机器人目标检测中，使用了更快的 R - CNN 检测器与大型 Resnet101 网络相结合。检测器分为基于区域的检测器和单阶段检测器。单阶段检测器（SSD）具有更高的帧率，能够实现实时目标检测，但精度较低。而基于区域的检测器（如更快的 R - CNN 检测器）在不需要实时速度时具有精度优势。与其他检测器相比，更快的 R - CNN 不是最快的，但却是最准确的检测器之一。

2.2 网络架构

在机器人视觉应用中，更快的 R - CNN 检测器位于一个由合成训练数据训练的神经网络之上。训练神经网络有两种方法：
- 手动组装网络架构 ：逐层手动组装卷积层、池化层、全连接层、隐藏层等。