成果简介

  面对制造业转型升级与质量强国战略的迫切需求，为实现“智能检测技术基本满足用户领域制造工艺需求，核心零部件、专用软件和整机装备供给能力显著提升”的战略目标，吉林大学材料连接团队基于机器视觉与超声相控阵技术，首次实现结构件焊缝内外缺陷的一体化智能检测与评估，突破了传统检测效率低、依赖人工的行业瓶颈。

  吉林大学材料连接团队研发的焊缝智能检测与评价技术在徐工集团、郑煤机集团获得应用，实现了焊缝表面缺陷(焊瘤、弧坑、咬边等)及焊缝内部缺陷(裂纹、未熔合、夹杂等)的定位、识别、分类及自主评定。能够达到如下技术参数：（1）质检运行轨迹精度控制在0.5 mm以内；（2）表面质检速度最高可达6 m/min；（3）内部质检速度最高可达3 m/min；（4）焊缝质检率达到100%；（5）质检人员减少50%以上；（6）依据标准实现缺陷的自主评估、质检报告的自主生成。

  该技术可拓展应用于风力发电机叶片、飞机结构等重大装备用复合材料的质量检测前沿领域，结合机器视觉与超声相控阵技术，实现表面宏观缺陷与内部微观缺陷的在线检测与预测，具备良好的工程适用性与技术延伸性。

  目前，团队已与徐工集团、郑煤机、长客、赤峰特检院等单位展开深度合作，联合承担了多项课题，在动臂斗杆、石油管道、压力容器、液压支架等典型结构件的全自动化无损检测中得到充分验证，技术性能达到国内领先，具有显著的行业示范价值和战略意义。

研究团队

材料科学与工程学院  材料连接团队

应用领域

石油管道、压力容器、液压支架、风力发电机叶片等工程结构件

知识产权情况

在本领域发表SCI论文50余篇，授权发明专利30余项

成果/技术/工艺应用图片

合作方式

技术转让、技术许可、合作研发、技术作价入股